面向教学的化工类英汉双语平行语料库的构建

化工类英汉双语平行语料库的建设具有一定技巧性,掌握基础计算机知识并通过实践能迅速掌握其建设方法。化工类英汉双语平行语料库运用十分广泛,对化工英语教学和研究及学生自主学习、双语对比研究、翻译等都具有很好的辅助作用。     

基于语法模式的产品评论主题词和极性词提取

利用产品评论作为汉语意见挖掘的研究语料,通过定义常用的汉语语法模式（syntax pattern）来提取评论中的评价词（极性词）及评价的对象（主题词）,以此完成汉语意见挖掘中的主题词的提取及极性词提取的任务。     

多层次产品创新平台的构建

在论证了构建多层次产品创新平台必要性和意义的基础上,对国内外的研究现状进行了较深入的考察;提出了构建产品创新平台的四项原则,即共赢的思想原则、实体化组织原则、标准化、模块化的工作原则、利益共享、风险分担的分配原则;最后提出产品创新平台架构的初步设想。     

用于产品信息评价的术语库构建及应用

对网页内容中包含的产品信息进行自动褒贬义评价,能够为用户提供对其所关心产品的一个直观认识。进行这样的自动褒贬义评价计算需要有一个专业术语库支持。本文以汽车产品为例, 介绍了如何设计并构建一个面向产品信息评价的汽车术语库,并分析了术语库在产品信息评价中的应用方法。     

产品价值反应度对创新型人才激励的影响

对创新型人才来说工资激励是最直接有效的激励方式.创新型人才的工资由创新产品的价值决定,因而工资中包含一个基于创新产品价值的反应度.反应度对创新型人才的激励有两个方向的作用:一方面,创新型人才会随着反应度的值增大而更努力工作;另一方面,在委托代理关系中由于存在观测误差,反应度值越大,创新型人才会因为风险加大而适度降低努力水准.工资决定中最佳的反应度值由这两方面的作用综合决定.     

二组分纤维混纺产品定量化学分析的不确定度评定——以涤棉混纺产品为例

依据测量不确定度评定与表示的相关要求,本实验室对二组分纤维混纺产品定量测试进行不确定度评定.检测和评定以涤棉混纺产品为典型代表,按照GB/T 2910.1-2009和GB/T 2910.11-2009进行定量成分测试,并参照CNASCL01:2006、CNAS GL05:2006和JJF 1059-1999等标准规范要求评定检测结果的测量不确定度.经分析,测试结果的不确定度主要来源于测试操作过程中的随机效应和卤素水分测定仪分辨率及校准产生的系统效应.     

基于多维相似度和情感词扩充的相同产品特征识别

针对现有相同产品特征识别方法受限于词典覆盖率或语料规模的不足,提出一种基于多维相似度和情感词扩充的识别方法。通过双向长短时记忆条件随机场(bi-directional long short-term memory and conditional random field, Bi-LSTM-CRF)模型抽取产品特征的扩充情感词,综合特征词的语素相似度、同义词林相似度和TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)余弦相似度,采用K-medoids聚类算法,识别相同的产品特征。试验结果表明,在手机和笔记本数据集上,该方法的最大调整兰德指数分别达到0.579和0.595 9,而最小熵值分别达到0.782 6和0.745 7,均优于结合语素的调整Jaccard相似度、Word2Vec相似度和基于二分K-means的Word2Vec相似度三种基线试验方法。     

新一代产品几何技术规范测量不确定度的计算方法

针对新一代产品几何技术规范中测量不确定度的计算方法,对蒙特卡洛仿真法、灰色系统模型法和传统GUM法进行比较分析。研究结果表明:采用蒙特卡洛仿真方法与传统GUM法的不确定度计算结果接近,但蒙特卡洛方法克服了传统GUM法求解中的一些缺陷,且计算结果更加精确;灰色系统模型法针对小样本数据,计算过程所需条件受限制小,而且不用区分A类、B类不确定度,不确定度的计算简单化。 更多还原     

Web使用挖掘技术在电子商务的研究与应用

随着电子商务的深入发展,电子商务企业了解用户的访问模式显得非常重要。文章首先给出Web使用挖掘的定义和完整模型框架,然后对Web使用挖掘中主要步骤的最新研究进展状况做了详细的阐述和分析,其中包括：数据采集、数据预处理、模式发现、模式分析。最后介绍了Web使用挖掘在电子商务中的应用。     

矿区景观生态规划与文化构建综述

矿区历经进程艰辛而富有意义的历史沧桑,体现着不同区域的地域感以及区域价值。随着矿业发展,大量采矿活动不仅对原有生态系统造成破坏,而且将原有景观结构和功能改变,形成诸多采矿废弃地,加重了用地矛盾,造成了环境污染,本课题从文化景观保护实质出发,透过对景观生态构建因子、工业遗产、文化景观等相关理论的分析,从功能、自然、审美角度出发,探讨近现代工业遗存利用和更新方式。以济南长清区木鱼石采矿迹地为例,旨在探索关于工业废弃地生态恢复和景观更新的更为合理的途径。     

计算机半结构化数据源的数据挖掘技术探析

随着信息化时代的到来,计算机技术在全球范围内得到了广泛的运用,这为我国市场经济的发展创造了有利的条件。在市场经济体制改革之后,许多先进的计算机技术逐渐成为了企业日常经营管理的辅助方式,在新技术的推动下企业实现了办公自动化经管模式。计算机模式下创建的各类数据库是存储企业信息资料的常用工具,但对于数据库中潜在的数据信息,企业并没有全面地挖掘利用,导致大部分有价值、有商机、有效益的信息没有充分发挥价值。针对这一点,本文主要分析了半结构化数据源的挖掘技术。     

个性化远程教育平台中数据挖掘技术的应用

现代远程教育是一种新型的教学形式,但多数未能实现针对不同学习者的个性化教学。研究如何将数据挖掘技术应用于远程教育领域,建立个性化远程教育系统模型,使远程教育系统的资源根据学生需求来配置,以求达到真正的个性化教学。     

Sensing for advancing mining automation capability: A review of underground automation technology development

This paper highlights the role of automation technologies for improving the safety, productivity, and environmental sustainability of underground coal mining processes. This is accomplished by reviewing the impact that the introduction of automation technology has made through the longwall shearer automation research program of Longwall Automation Steering Committee (LASC). This result has been achieved through close integration of sensing, processing, and control technologies into the longwall mining process. Key to the success of the automation solution has been the development of new sensing methods to accurately measure the location of longwall equipment and the spatial configuration of coal seam geology. The relevance of system interoperability and open communications standards for facilitating effective automation is also discussed. Importantly, the insights gained through the longwall automation development process are now leading to new technology transfer activity to benefit other underground mining processes.     

基于文本挖掘技术的教育类文献主题识别方法研究

针对传统文本统计学抽样风险问题,采用文本挖掘技术提取相关文献中具有分析价值的信息,引入自然语言处理技术对文献信息进行主题词抽取和清洗,利用文本聚类结合知识图谱和数据可视化,为分析相关文献研究方向的现状、热点和发展趋势等提供依据。以教育类文献为例,通过研究表明,自然语言处理技术与聚类方法结合数据可视化可以为分析当前教育领域的研究热点和发展趋势提供有力的数据支撑。     

采用评论挖掘修正用户评分的改进协同过滤算法

针对当前电子商务网站用户评分过于集中而区分度不明显,以及整数评分可信度不高导致协同过滤推荐效果较差的问题,提出一种改进协同过滤算法. 利用改进的词性路径模板算法挖掘评论中包含的产品特征和情感词,分析并建立评论特征偏好向量;依据评论特征偏好向量计算评论中包含的情感态度,利用用户评论中包含的情感态度对评分进行修正,使得修正后的评分更接近于用户的真实评分意愿;利用修正后的评分计算评分相似度,与偏好相似度结合产生推荐. 实验结果表明,该算法有效地增加了评分区分度与可信度,提高了最近邻居的质量,从而提高了推荐结果的准确度.     

煤矿塌陷区地基稳定性与承载力研究现状分析

煤矿塌陷区在我国分布较广泛,为了保证国家建设的需要和节约耕地,就必须对塌陷区土地进行科学开发和利用,使其恢复为建设用地.在综合分析大量文献的基础上,从老采空区的活化机理、地表沉陷与变形规律等方面,分析了煤矿塌陷区地基稳定性和承载力的研究现状.分析研究表明,提高塌陷区土地利用率的关键是需要准确分析和计算出地基的承载力.煤矿塌陷区地基稳定性和承载力研究,对于提高土地的利用率、保护耕地,促进我国经济和社会的协调和可持续发展等,具有十分重要的理论价值和现实意义.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具，然而现在的入侵检测系统内部知识库中的入侵模式往往不能很好地反应入侵行为的特征，所以有时候经常出现漏报或误报的情况。另外，系统提取的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征。针对这一情况，文章详细介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用，介绍了一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型。     

充填采煤理论与技术的新进展及展望

充填采煤是绿色开采的核心,在综合阐述煤矿充填采煤技术发展历史的基础上,介绍了近年来我国综合机械化充填采煤理论及技术取得的重大突破,包括:长壁工作面采充一体化原理、综合机械化固体充填采煤技术、密实充填有效控制岩层运动的目标、充填采煤岩层移动预计的等价采高理论、密实充填采煤岩层移动的解析计算公式和充填采煤岩层移动与地表沉陷实测比较等.指出了研发新型低成本充填材料、提升充填采煤装备自动化水平、建立充填采煤基础理论与相关评价体系、协同充填采煤与地下水环境保护是煤矿充填采煤技术发展的必然趋势.