基于深度学习的电子商务语音客服中的客户情感研究

为了适应语音客户机器人根据客户情感开展高效服务的需求，研究了提高客户语音情感的识别率方法。首先从电话客服服务器录音中剪辑片段建立了CASIA中文多模态自然情感语料库，给出了14种主要情感和13种非典型的情感类型。其次建立了一个较大规模自然口语风格的汉语疑问语气语料库，并进行了单句、音节层面的韵律层级标注工作。最后采用线性融合韵律特征、梅尔频率倒谱特征的方法对汉语疑问语气、陈述语气进行分析，把整句的基频最大值、最小值也作为区分疑问、陈述语气的特征。实验结果表明，融合后的识别率较融合前平均提高了16%。     

基于服务质量的多品种多工艺车间作业调度系统研究

为了有效解决多品种、多工艺条件下复杂的车间作业调度问题,提高调度的速度与质量,构建基于服务质量的车间作业调度管理系统。以某锻造企业的各生产车间作业调度为背景,通过分析该企业产品的主要类型、生产特点、工艺过程的多样化以及多品种变批量生产模式下作业调度的难点,总结出影响车间作业调度质量的主要指标,给出系统的总体结构,并讨论了系统的主要功能。     

基于ASP.NET的电子商务系统验证码技术的实现及研究

在电子商务系统平台的多个环节,验证码技术对电子商务交易中的用户登录账号和密码起到安全保护作用。基于.NET的验证码技术是防止黑客恶意攻击、批量注册的有效方法,用C#等语言实现模糊图片的验证码技术,具有安全、有效、实用的特点。     

连铸坯除鳞后残存氧化铁皮机理分析

板坯出炉后高压水除鳞不尽,导致热轧板出现表面质量问题,利用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDX)和X射线衍射仪对除鳞后的氧化铁皮进行了分析研究。扫描电镜与能谱分析表明,难去除、易去除两个部位的氧化铁皮在截面上的成分基本一致,主要由Fe、O组成;两种氧化铁皮在坯料结合面上难去除氧化铁皮中Si含量相对较高,并且有少量的Al存在,而易去除氧化铁皮中Si含量较少。X射线衍射结果表明,难去除氧化铁皮与板坯的结合面存在一定数量的Fe_2+2SiO_4,易除部分没有。     

并行分布式算法FIR滤波器的FPGA实现

分布式算法(DA)是FPGA中实现FIR滤波器的重要手段。采用基本DA算法实现较高阶数的FIR滤波器时,占用的硬件资源较高,且随着变量的位数增加,其串行运算的特点也使其运行速度不高。为此,运用并行式的分布算法,将原LUT分解为若干较小LUT,并使参加运算的各变量各位组合同时送达查找表。QUARTUSⅡ仿真结果表明,滤波效果良好,资源消耗减少,运行速度显著提高。     

关节镜下桡骨小头切除术治疗桡骨小头陈旧性骨折

目的：探讨关节镜下桡骨小头切除术治疗桡骨小头陈旧性骨折的临床疗效。方法对13例桡骨小头陈旧性骨折患者在臂丛神经阻滞麻醉下行肘关节镜下桡骨小头切除术、关节腔清理、瘢痕滑膜切除及适当的关节囊松解等处理。术后给予镇痛配合下早期行功能康复锻炼。对13例患者术前、术后 Mayo肘关节功能评分、肘关节屈曲角度、肘关节伸直角度及肘关节屈伸活动范围进行比较。结果13例患者术后随访5～18个月,平均10．3个月。Mayo肘关节功能评分：术前50～75分,平均（65．38±6．91）分;术后70～90分,平均（78．85±7．12）分,术前、术后 Mayo肘关节功能评分值比较差异有统计学意义（z＝-3．072,P＝0．002）。肘关节屈曲角度：术前30°～80°,平均（56．54±12．84）°,术后90°～120°,平均（106．54±11．44）°,较术前改善50°;肘关节伸直角度：术前-70°～0°,平均（-21．92±27．12）°,术后-15°～0°,平均（-3．85±5．06）°,较术前改善18．07°;肘关节屈伸范围：术前0°～60°,平均（34．62±21．23）°,术后80°～120°,平均（102．69±10．73）°,术前、术后肘关节屈伸范围值比较差异有统计学意义（z＝-3．189,P＝0．001）。无一例出现神经、血管损伤,关节感染和异位骨化等并发症。结论关节镜下桡骨小头切除术具有创伤小、出血少、术后恢复快及并发症少等优点,对于桡骨小头陈旧性骨折伴肘关节功能障碍的患者,是一种安全、有效、可行的微创治疗方式。     

南钢炼钢系统炉料结构优化工艺

研究了南京钢铁集团公司炼钢厂30t转炉和70t超高功率电弧炉的炉料配比，结果得出：减低转炉铁水比可降低金属消耗3kg/t钢，70t电弧炉铁水比为38%～40%时，电耗为230kWh/t，冶炼周期不超过60min。     

重油催化裂化多管式旋风分离器损坏分析及结构优化

本文针对炼油厂重油催化裂化装置中多管式三级旋风分离器出现的因上、下分离隔板和套管变形而导致的多根分离单管旋叶部分脱出,使分离效率大幅下降的现象,对该分离器在实际运行中操作压力载荷下的应力和变形及其分布进行了有限元数值分析,结合其实际结构和损坏情况,分析了损坏原因,据此提出了该分离器的结构改进优化方案。     

结合气象监测与地基云图的地表太阳辐射预测

高精度的太阳辐照度预测是光伏输出功率预测的基础,而云的遮挡是导致太阳辐射波动的主要原因。针对现有技术由于对云图时变特征获取能力不足,导致在复杂天气条件下预测精度显著下降的问题,本文提出了利用3D卷积神经网络同时提取单张云图特征和云图序列时变特征,建立云图图像特征与云对地表太阳辐射衰减之间的关联,实现太阳辐射高精度预测的方法。实验验证结果表明,较现有方法,本文提出的方法在复杂天气条件下的未来5分钟功率预测精度提高8%以上,具有很高的推广应用价值。     

基于BP神经网络的产品商标鉴别系统研究

随着深度学习的快速发展,信息处理愈发的迅速精确。在电子商务蓬勃发展的当代,打击盗版品牌的需求也更加强烈。本文采用BP神经网络对品牌商标的图像信息进行学习和训练,实现了对商标正盗版的识别分类,能显著增加智能筛选盗版商标的效率。