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自然语言处理是人工智能与机器学习领域的重要方向,它的目标是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言。自然语言处理的一个重点研究方向是从文本内容中获取信息,并且按照一定的标签体系或标准将文本内容进行自动分类标记。相比于单一标签文本分类而言,多标签文本分类具有一条数据属于多个标签的特点,使得更难从文本信息中获得多类别的数据特征。层级多标签文本分类又是其中的一个特别的类别,它将文本中的信息对应划分到不同的类别标签体系中,各个类别标签体系又具有互相依赖的层级关系。因此,如何利用其内部标签体系中的层级关系更准确地将文本分类到对应的标签中,也就成了解决问题的关键。为此,提出了一种基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法。首先,该算法利用BERT模型对文本信息进行词嵌入,接着利用自注意力机制增强文本信息的语义特征,然后利用不同卷积核对文本数据特征进行抽取。通过使用阈值控制树形结构建立上下位的节点间关系,更有效地利用了文本的多方位语义信息实现层级多标签文本分类任务。在公开数据集Kanshan-Cup和CI企业信息数据集上的结果表明,该算法在宏准确率、宏召回率与微F1值3种评价指标上均优于主流的... 相似文献
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制备超疏水表面是一种新型的抗冰方法。为提高硅橡胶复合绝缘子表面的抗冰性能,采用D80M多功能激光雕刻机进行加工,得到不同类型、不同尺寸参数的复合织构绝缘子伞裙表面。通过测试不同织构表面绝缘子的接触角,得到疏水性能最佳的表面织构类型及尺寸参数。同时,以延缓水滴在试样表面发生结冰的时间为评价标准,利用可程式恒温恒湿试验机设定环境温度为-10℃,测试水滴在不同织构化试样表面的凝结时间。结果表明:表面织构化明显提升了复合绝缘子伞裙表面的疏水性,使其达到超疏水性;尺寸和间距均为350μm的正方形+圆形织构的疏水性和抗覆冰性能最优,且抗冰耐久性良好。 相似文献
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目的 点云配准是计算机视觉领域里的一个研究热点,其应用领域涉及3维重建、目标识别、颅面复原等多个方面。颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准的正确与否将直接影响到颅面复原的结果。为了提高颅骨配准的精度和收敛速度,提出一种基于局部特征的颅骨点云模型配准方法。方法 首先提取颅骨点云模型的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征;然后计算局部特征点集的相关性,得到相关候选点集,并通过删减外点实现颅骨点云的粗配准;最后采用基于高斯概率模型和动态迭代系数的改进迭代最近点 (ICP) 算法实现颅骨的细配准。结果 通过对公共点云数据模型以及颅骨点云数据模型分别进行配准实验,结果表明,基于局部特征的点云配准算法可以完成点云模型的精确配准,特别是对颅骨点云模型具有较好的配准效果。在颅骨细配准阶段,跟ICP算法相比,改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和60%;跟概率迭代最近点 (PCP) 算法相比,其配准精度差异不大,收敛速度提高了约50%。结论 基于局部特征的点云配准算法不仅可以用于公共点云数据模型的精确配准,而且更适用于颅骨点云数据模型的配准,是一种精度高、速度快的颅骨点云模型配准方法。 相似文献
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本文概述了几种违章自动监测管理系统的特点、重点介绍了利用摄像机为前端设备的视频检测式道路交叉口违章自动监测管理系统的设计、组成以及可能存在的技术难点和解决办法。 相似文献
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基于Cluster的多服务器容错与切换技术的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文对Cluster集群技术进行了讨论,着重分析了基于Cluster的多服务器容错与切换技术,同时给出了一个基于Cluster的双服务器容错与切换的应用实例。 相似文献
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