构建国家电网云数据中心的规划与技术路线

国家电网公司通过SG186、SG-ERP等信息化建设,部署了大量重要管理信息系统,省公司和直属单位也结合自身业务开发并上线了数量众多的业务系统。北京亦庄、上海、西安集中式数据中心,以及各单位自身数据中心已经出现无法满足信息系统快速开发、部署和安全运行的情况,各单位独立运行维护本单位的信息系统软硬件资源也耗费巨大的人力成本。文章参考亚马逊、微软、IBM等公司云数据中心建设理念,结合国家电网公司骨干网络和直属单位承载网建设的实际情况,在现有数据中心的基础上,探讨建立未来国家电网公司的云数据中心的规划和技术路线。     

四种“宝宝乐乳儿粉”营养评价(动物喂养试验)

企求进一步提高“宝宝乐乳儿粉”营养价值,在其原配方基础上,适量添加了天然来源的辅料,配制三种新配方,为探讨其营养效果,进行了本试验。一、材料与方法:1.原配方及三种新配方宝宝乐乳儿粉(分别添加青菜粉与胡萝卜粉,血蛋白粉,富铁酵母粉),由上海儿童食品厂提供,全脂奶粉为市售上海产品。动物由我校实验动物部     

基于词汇注释的层次化领域标注

This paper proposes a hierarchical word domain assignment algorithm to automatically build domain dictionaries from Machine-Readable Dictionary (MRD). The process for word domain assignment can be divided into three steps: 1) Hierarchical structure constructing; 2 ) Classifier training; 3 ) Word domain assigning. Compared with the traditional methods, the hierarchical word domain assignment algorithm enhances the accuracy of word domain assignment while reducing human efforts on collecting corpus. Experiments on WordNet 2.0 show that 62.53% of the first domain labels are matched with the WordNet Domains 3.0 by using gloss-based word domain assignment, and the performance can be further improved by utilizing the hierarchical relationships among the domain sets.     

中文新词识别技术综述

新词识别是中文信息处理领域的关键技术。新词识别主要包括候选字串的提取过滤和词性猜测两项任务。中文没有特定符号标志词边界,因此任何相邻字符都有成词的可能性,这给新词提取过滤带来了很大困难;由于没有先验知识和统计数据,新词词性猜测一直是中文词性标注的技术瓶颈。详细分析了中文新词识别技术的研究现状,重点讨论了候选新词提取和词性猜测的研究方法与存在的主要问题,最后对新词识别研究方向进行了展望。     

一种改进的中文字符串排序方法

对中文字符串排序,最快算法的时间复杂度是O（nlgn）。基数排序算法是目前最快的排序方法之一,时间复杂度是O（dn）,但其一般适用于相同长度的整型数据排序。提出了一种快速的变换方法,将字符串转换为与之等长的整型数组,使用基数排序算法对代表字串的整型数组排序,用以实现对字符串的快速排序。实验表明,提出的算法能快速地进行中文字符串排序,比快速排序算法具有更好的性能,且排序时间与数据规模之间是线性关系,算法的时间复杂度为O（dn）。