基于本体的BML命令语义标注方法

作战管理语言（Battle Management Language,BML）是一种无歧义的语言规范,用于解决指控和仿真系统间的互操作问题。针对BML命令缺乏语义信息,难以被计算机理解和自动处理的问题,分析了BML的五视图体系结构,引入了BNF形式化语法,并在此基础上提出了一种语义标注方法,对命令中的对象、时间和地理位置等要素进行标注,然后整合各要素来表达整条命令的语义,系统通过解析标注文档可以实现对命令的无歧义理解,最后给出实例予以说明。论文为表达BML命令的语义提出了一种借鉴思路。     

可控的高度规整三角网格生成算法

本文提出了一种新的用户可控的高度规整三角网格生成算法.通过在网格表面上构造3个标量场,利用其等值线相交生成高度规整的三角网格.算法借助N-对称方向场来指导生成网格的边方向,在网格表面指定密度场来控制采样密度,同时还提供了特征对齐和对带边界模型的处理能力.所有的控制需求都被纳入标量场求解框架中统一优化.实验表明,本文的方法能够满足多种用户控制需求,生成高度规整的三角网格.     

艺术类专业《计算机基础》课教学探讨

《计算机基础》课教学是培养学生掌握计算机基本知识和应用计算机的能力．为他们今后的专业学习奠定良好的基础。针对艺术类专业学生的特点．分析目前计算机基础教学中存在的问题,结合工作实践,从课程组织管理、教学实践、教学方法等方面进行探讨,提出具体的改进措施。     

基于Flash Builder4.0＋ MyEclipse8.5的新病案首页系统设计与实现

采用Flash Builder4.0、MyEclipse8.5为开发工具,Oracle 10g为数据库,开发了新病案首页系统,详细阐述了系统的设计流程、功能分析和数据库设计与实现。     

阿姆河流域耕地变化及水土匹配特征分析

基于中亚阿姆河流域4个分区1990—2015年间土地利用变化和水资源等数据,运用耕地变化速率、洛伦兹曲线和基尼系数法以及水土资源匹配系数对阿姆河流域耕地变化和水土匹配状况进行了综合分析。结果表明:1990—2015年阿姆河流域耕地以146.74 km²/a的速度在扩张,且各时期、各分区扩张的速度不同;在不考虑咸海来水不断减少、生态持续恶化的前提下,绿洲区匹配状况属比较公平和相对合理状况;阿姆河流域水土资源空间分布存在明显的错位现象;全流域生态用水被农业用水严重挤占,阿姆河流域灌溉面积、灌溉用水量成为影响咸海水量及面积变化的重要因素,是一种不可持续的用水方式。     

空气源热泵系统的余热回用设计——以厦门游泳馆为例

在全面推行节能减排政策的大环境下,余热回用于建筑热水制备是一个发展方向,而空气源热泵增加双向换热模块就可以实现这一功能,以厦门游泳馆为例,阐述了该项目空调余热回用于热水制备的设计思路、计算负荷及系统组成,经测算其热泵设备能源利用效率高,建筑节能显著,因此存在冷暖两侧需求的中大型建筑可以推广空调余热回用.     

江苏省水工程防洪调度演练的规范化模式研究和实践

为充分发挥水工程防汛抗旱效益,提升水工程调度决策实战水平,在传统防汛抢险演练模式的基础上,探索提出一种以水工程调度运用为中心科目的 新型演练模式——防洪调度演练.介绍了防汛应急抢险演练的传统模式,研究提出了防洪调度演练的规范化模式,并结合江苏省秦淮河流域防洪调度演练的实践,检验新模式的规范化内容,分析当前组织开展防洪调度演练存在的问题,提出了相关解决措施.     

大宁调蓄水库防渗工程应用效果监测及评价

基于大宁调蓄水库库区监测数据,分析库外地下水位与库水位之间的相关性,总结地下水位变化规律,同时采用水量平衡法对库区渗漏量进行定量计算,进而对防渗工程的应用效果进行评价.结果表明,防渗措施起到了阻隔库水外渗的作用,与无防渗工程时相比,库区渗漏量显著减少.     

基于多层局部信息融合的在线论坛用户心理危机识别

心理健康问题已经成为当今社会关注的焦点,它严重威胁着家庭和睦与社会稳定.有心理危机的用户经常通过特定的社区论坛或者社交媒体来求助或倾述,这为用户心理危机识别开辟了一个新的途径.论坛帖子长短不一,但判断心理危机的核心信息往往体现在局部内容上,基于此特点,本文构建了一个结合分层长短记忆网络和卷积神经网络的多层局部信息融合模型(Multi-layer Partial Information Fusion model,MPIF),利用论坛用户发布的帖子,检测用户的心理危机严重程度.模型的特点在于:1)利用预训练语言模型BERT对用户帖子中的句子进行向量化表示,充分考虑词语在不同语境中的不同含义表达;2)分别从词、短语、以及句子层面挖掘反映用户心理危机状态的信息,采用深度分层LSTM网络和注意力机制相结合的方式来获取待分类帖子中词语层面以及句子层面的局部信息,利用CNN网络中多种大小不同的卷积核来提取帖子中短语层面的局部信息;3)采用注意力机制和最大池化层,使得模型不仅能够有效地利用局部信息给出心理危机程度的判断,同时可以将这些局部信息展示给心理专家,辅助专家更快了解患者.基于CLPsych2019 Shared Task评测任务的实验结果显示,与评测时排名第一的模型相比,MPIF模型的官方评测指标All-F1值(自杀风险程度a,b,c,d 4个类别的F1值取平均)高出3.9%.经消融实验发现,去除LSTM词语层、CNN短语层、LSTM句子层,All-F1分别下降4%、4.3%、2.4%.