一种动态字词信息融合的中文命名实体识别方法

命名实体识别(Name Entity Recognition,NER)是文本信息抽取的关键步骤之一。近年来,结合词汇信息与字符信息的命名实体识别方法表现优异,引起了众多学者的广泛注意。然而目前的字词融合策略还存在可迁移性差、词汇信息遗失、难以明确词汇边界信息等问题。基于此,提出一种动态字词信息融合的中文命名实体识别方法,首先利用多头自注意力机制动态融合对应位置的词汇信息与字符信息形成词汇集合信息,其次动态融合词汇集合信息确定对应的词汇边界,利用词汇向量优化字符向量表示,最后利用BiLSTM-CRF完成序列解码识别命名实体。实验证明,在MSRA、ONTO、WEIBO等3个公开数据集上,中文命名实体识别方法较之字粒度的命名实体识别方法性能大幅提升,同时可与BERT等预训练模型有效结合,具有良好的可迁移性、可完整而动态的融合词汇信息与字符信息提升命名实体识别性能。     

多跳机器阅读理解研究进展

与常规的单跳机器阅读理解相比,多跳机器阅读理解（MHMRC）需要在多个相关文档段落中进行多跳推理以实现对复杂问题的理解和回答,其更接近于人类的语言推理能力,具有广阔的应用前景但也极具挑战性。阐述MHMRC的研究背景,将现有方法根据适用场景分为封闭集合问答和开放域问答两类,主要包括基于问题分解的方法、基于图神经网络的方法、改进检索的方法、基于推理路径的方法等,分别从模型架构、特点、优劣等方面进行分析。介绍用于多跳推理的非结构化文本数据集和评测指标,对比各模型的性能表现。在此基础上,分析目前MHMRC研究的热点与难点,指出未来发展方向。     

生态环境与室内生态环境设计

本文在探究室内生态环境起源与发展的基础上,分析了我国室内生态环境设计的现状,论述了室内生态环境建设的若干要素。为开创我国21世纪室内设计提供新的思路。     

基于基因表达式编程的产品材质意象决策支持模型

为解决客户对产品客制化的需求,提出基于基因表达式编程的产品材质意象决策方法。运用语意差异法提取用户的意象,用多维等级分析法挑选认知样本,并数量化一类建立意象与语意映射,应用基因表达式编程建立了意象与材质关系模型。测试结果表明,基因表达式编程建立的关系模型能够更好地解决产品材质意象决策问题,具有较好的预测效果和较强的稳定性。     

PWFT-BERT:一种融合排序学习与预训练模型的检索排序方法

信息检索是从文档集合或互联网中找出用户所需信息的过程,细化为召回和排序两个阶段。针对排序阶段中相关文档的重排序,提出一种称为融合排序学习与预训练模型的检索排序方法(Pair-Wise FineTuned Bidirectional Encoder Representation from Transformers,PWFTBERT)。通过对候选论文数据集使用BM25等算法召回出与查询相关的小范围文档后,可应用PWFT-BERT对召回得到的文档集合进行排序。为构造pair-wise形式的训练数据,提出一种伪负例生成算法生成训练数据,并使用排序学习方法微调预训练模型使其适配排序任务。对比IT-IDF和BM25基线方法,PWFT-BERT在WSDM-DiggSci 2020数据集上的检索结果提升了240%和74%,证明了所提方法的有效性。     

基于太阳能的互动性室外健身设施设计

目的研究健身设施的互动性设计,提升产品和人与环境之间的互动性,提高锻炼乐趣。方法将太阳能技术与健身设施结合,从太阳能供电模块、交互模块、健身模块3个部分,分析太阳能技术在人与产品之间的感应、语音指导、音乐播放等互动功能上的应用。结论通过太阳能室外健身设施的设计实践,将太阳能技术应用于健身设施,在增添互动性的同时注重产品造型的内涵,能够进一步提高室外健身设施的美观性和文化性,以满足健身者的功能需求和心理需求。     

热管置入式墙体在实际建筑中的传热特性研究

该文在热管置入式墙体稳态传热实验和动态传热模拟的基础上,于天津地区搭建实际环境下热管置入式墙体测试系统。该测试系统基于2个相同结构尺寸房间,在其中一间的南外墙上置入热管,测试期间用电暖器维持室内18 ℃。依据测试数据对实际环境下墙体的动态传热特性进行分析。结果表明,相比于普通墙体,热管置入式墙体的内表面温度提升率为3.4%,蓄热能力提高;热管置入式墙体平均延迟时间为11.12 h,比普通墙体滞后约0.50 h;热管置入式墙体平均衰减倍数为89.37,比普通墙体大;测试期间热管置入式墙体节能率为25.9%。     

Oracle ERP企业管理系统

ERP在现代大型公司中融合了企业资源,占据重要地位.本文全面介绍了Oracle ERP企业管理系统的总账、应付、应收、资产模块的功能、处理业务内容及特点.     

基于VMD-Hilbert变换的铁路路基填料振动压实动力响应研究

以京雄城际铁路路基填筑所采用的粗粒土填料为例,开展表面振动压实试验,研究不同振动频率和激振力组合下填料的干密度阈值。随后,采用变分模态分解(VMD)–希尔伯特(Hilbert)变换研究压实过程中振动设备与填料间的非线性动力响应,并基于能量守恒定律分析压实过程的能量变换,利用加速度信号的Hilbert边际谱能量评价填料的压实程度。研究结果表明：填料的干密度在表面振动压实试验中呈现出为“迅速增长,缓慢增长,保持稳定”的变化趋势,且在不同压实工艺参数下,填料所能达到的干密度阈值不同。利用变分模态分解(VMD)算法对加速度信号进行分解,可以精确地识别和分离出基波与各次谐波分量,且不存在模态混叠。分析Hilbert变换得到的加速度信号Hilbert谱和Hilbert边际谱得到压实过程中加速度信号能量在时频域上传播规律,表现为低频基波分量向高频谐波分量的转移。此外,激振头加速度信号的Hilbert边际谱能量与填料的干密度之间存在高度相关的对数关系,采用VMD分解后的振动信号Hilbert边际谱能量评价填料的压实程度是可行的。