一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。     

大型水轮发电机组水淹水车室预警决策模型研究

笔者分析了大型水轮发电机组水淹水车室事故产生的原因及特点,详细介绍了通过对运行大数据分析,构建基于水位预测、概率逻辑推理和故障知识图谱的预警决策辅助模型的解决方案,将水淹水车室事故由事后被动发现变为事前提前预知,建立了基于水车室设备的知识图谱,为指导相关人员对故障性质、故障位置、处置方式进行准确判断和消除设备隐患提供了新思路。该模型基于对海量数据分析研究建立,分析结果具有代表性,可广泛推广应用,运行结果经实际检验准确可靠,可有效解决实际问题,保障企业安全生产,促进管理水平提升。     

珠光体球化的分形研究

珠光体球化反映到金相上，是一种不规则图像的变化，并且具有分形的特征，可望用分形几何的方法来进行描述。以Cr-Mo钢的珠光体球化为例，用分形维数来描述珠光体球化程度；用小岛法对15CrMo钢的珠光体球化图谱进行了测量。实验表明，珠光体球化从1级到6级，其相应的分形维数范围为1.3156-1.9282。从电厂运行了10^5h的15CrMo钢管上取样，实测了该试样的珠光体球化等级，结果表明，以分形维数表示的球化程度与按图谱评定的球化等级完全吻合。     

OFA-II型定量荧光仪在油气勘探中的应用

定量荧光仪在现场应用中受到各种因素的影响:如岩屑样品浸泡时的干、湿;图谱是否出现了淬灭;环境温度的影响等等。文章通过具体事例给出解决这些问题的办法。     

多相物质粉末衍射的物相检索

讨论了多相物质粉末衍射的物相检索问题，介绍了XRDS的物相检索软件。这是一种智能型的物相检索程序，考虑了测试数据的不确定度，以及粉末样品和块状样品衍射图谱各自的特点，不仅注意到实际样品中微量物相存在的可能，也注意到块状样品结构有序性的可能。XRDS能够帮助材料工作者同时检出样品中所含的多种物相及其含量，操作简单、结果可靠。     

筛查基因突变的新技术——循环双脱氧指纹图谱法及其应用

建立了适用于大批量标本基因突变筛查的双脱氧指纹图谱法即ｄｄＦ。该技术民测定ＤＮＡ序列的双脱氧末端终止法及ＳＳＣＰ二者长处于一身，即只作一个双脱氧末端终止反应，然后将反应产物在与ＳＳＣＰ相同的电泳条件下进行聚丙烯酰胺凝胶电泳，这样有突变的样品不会漏检，阳性检出率高达１００％。     

三次样条函数插值法减背景及其程序

确定背景线是图谱分析重要的基础工作。采用三次样条函数插值法满意地拟合了复杂的X射线衍射图背景变化,背景线连续平滑。给出的程序能同时得到合理的净强度值与峰积分强度。     

基于知识图谱的互补项目推荐

在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。     

融合知识图谱的网络安全违法行为识别系统

《网络安全法》是我国第一部关于网络安全的综合立法,与大众的互联网生活息息相关.因此,一款面向大众的《网络安全法》智能违法行为识别系统有助于规范互联网行为.然而,现有智能违法行为识别系统构建方法难以适应《网络安全法》,这是由于:首先,现有方法需要专业司法语言进行交互,不适应普通大众的语言体系.其次,现有方法需要大量的案例训练模型,不适应案例匮乏的《网络安全法》.针对这些问题,本文提出了一个面向《网络安全法》的智能违法行为识别系统.该系统主要利用知识图谱技术解决上述问题,在构建网络安全法知识图谱的基础上,通过将普通用户的自然语言与知识图谱中的违法事件实体和违法主体实体进行实体链接的方式获得更强的特征,提高违法行为识别系统在训练集较为匮乏的条件下的准确度.通过在真实数据集上的实验,表明了提出的系统的准确度有明显提高.