浅谈建筑工程桩基工程质量控制

桩基础，是由基桩和联接于桩顶的承台共同组成。桩身全部埋于土中而承台底面与土体接触叫低承台桩基；桩身上部露出地面而承台底位于地面以上则叫高承台桩基。建筑桩基通常为低承台桩基础。高层和大跨度的建筑中，桩基础应用广泛。常用的桩型主要有预制桩和灌注桩两大类。     

结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析

依存句法分析旨在从语言学的角度分析句子的句法结构。现有的研究表明,将这种类似于图结构的数据与图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)进行结合,有助于模型更好地理解文本语义。然而,这些工作在将依存句法信息处理为邻接矩阵时,均忽略了句法依赖标签类型,同时也未考虑与依赖标签相关的单词语义,导致模型无法捕捉到文本中的深层情感特征。针对以上问题,提出了一种结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析模型(Context and Dependency Syntactic Information, CDSI)。该模型不仅利用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)提取文本的上下文语义,而且引入了一种基于依存关系感知的嵌入表示方法,以针对句法结构挖掘不同依赖路径对情感分类任务的贡献权重,然后利用GCN针对上下文和依存句法信息同时建模,以加强文本表示中的情感特征。基于SWB,NLPCC2014和SMP2020-EWEC数据集进行验证,实验表明CDSI模型能够有效融合语句中的语义以及句法结构信息...     

基于Tsallis熵的近似差分隐私K-means算法

利用K-means算法对用户信息进行聚类时,存在隐私泄露的风险。差分隐私保护技术可提供严格的隐私保护,但目前大多数满足差分隐私的K-means算法在处理多维数据时,存在随机选择质心和噪声添加不均衡的问题,因而导致聚类结果不理想。为此,本文提出一种基于Tsallis熵的近似差分隐私K-means算法。针对质心选择的随机性问题,提出Tsallis熵对属性赋权的策略来优化对象间的欧氏距离,然后对比各对象到唯一随机初始质心的赋权欧式距离来确定其余初始质心,使算法在减少随机选择初始质心的同时,提高模型准确率;在此基础上,针对噪声添加不均衡的问题,提出一种能够平衡信噪比的隐私预算分配策略,然后对迭代质心加入高斯扰动,使算法在不增加计算复杂度的情况下满足(ε,δ)- 差分隐私保护,同时提升扰动结果的准确性;最后在四个真实数据集上对算法进行有效性评价。实验结果表明,所提出的算法能够在保证用户隐私安全的同时实现高效用的聚类。