VOXEL模型样本在ICT仿真中的应用

仿真检测样本模型的研究是CT仿真成像系统研究的一个重要方面，以往所应用的简单体素定义方法和CAD软件造型定义方法等在一定程度上不能够完全满足目前多种多样的零件类型和材料类型，因此本文将基于体素（VOXEL）模型的功能梯度材料（FGM）建模方法引入ICT仿真系统的样本模型研究中，建立了基于VOXEL的非均质材料仿真样本模型，使之能够在当前复合材料等新型材料广泛应用的前提下，较真实地模拟现实中的检测样本，并在CBVCT仿真原型软件中加以应用，取得了较好的结果。     

基于图神经网络和语义知识的自然语言推理任务研究

自然语言推理任务的目的是推断两个句子之间的语义逻辑关系。该文通过模仿人类的推理过程构造模型,首先利用长短时记忆网络提取词的语境特征,模仿人类粗读句子的过程;然后依据外部语义知识,连接两个句子中有语义联系的词,构造一个以词为节点的语义图;接下来模仿人类比较两个句子的语义角色相似性的思维,用图卷积或图注意力神经网络聚合词在图中的空间特征;最后融合词的语境特征和语义图空间特征,进行推理分类。实验结果证明,基于图神经网络的模型能有效利用外部语义知识来提高自然语言推理的准确率。