融合对抗训练及全局指针的实体关系联合抽取

实体关系联合抽取旨在从文本中抽取出实体关系三元组, 是构建知识图谱十分重要的步骤之一. 针对实体关系抽取中存在的信息表达能力不强、泛化能力较差、实体重叠和关系冗余等问题, 提出了一种实体关系联合抽取模型RGPNRE. 使用RoBERTa预训练模型作为编码器, 提高了模型的表达信息能力. 在训练过程中引入了对抗训练, 提升了模型的泛化能力. 使用全局指针, 解决了实体重叠的问题. 使用关系预测, 排除不可能的关系, 减少了冗余的关系. 在基于schema的中文医学信息抽取数据集CMeIE上进行的实体关系抽取实验表明, 模型的F1值比基准模型提升了约2个百分点, 在实体对重叠的情况下, 模型的F1值提升了近10个百分点, 在单一实体重叠情况下, 模型的F1值提升了大约1个百分点, 说明该模型能够更准确地提取实体关系三元组, 从而有效提升知识图谱构建的准确度. 在含有1–5个三元组的对比实验中, 在拥有4个三元组的句子中, 模型的F1值提升了约2个百分点, 而在拥有5个及以上三元组的复杂句子中, F1值提升了约1个百分点, 说明该模型能够较好地处理复杂句子场景.     

基于日志副本的Raft共识算法优化

在基于三副本策略的分布式存储系统中, 当存储节点上的硬盘出现故障时, 常见的处理方式是等待系统预设的时间. 如果该故障硬盘超时未恢复, 才开始恢复故障硬盘上的副本. 这种处理方式存在的问题是, 当三副本组中存在故障副本时, 如果该副本组再有一个副本所在的硬盘发生故障, 将导致系统无法继续提供服务, 且不能自动恢复. 本文提出一种基于日志副本的改进的Raft共识算法, 即LR-Raft (log replica based Raft), 日志副本没有完整状态机, 可以快速加入集群, 并参与投票与共识, 提升了存在故障硬盘时系统的可用性; 可以解决短时间内三副本中两个副本故障导致集群不可用和丢失数据的问题. 实验结果表明, 在副本组中引入日志副本后, 与原Raft相比, LR-Raft在不同的工作负载下读写时延均明显降低, 吞吐量显著提升.     

液晶显示模块在TMS320F2812应用系统中的接口技术

介绍TMS320F2812的主要性能和液晶显示模块LCM24064ZK的功能特点、工作原理,详细分析了液晶显示模块LCM24064ZK的接口时序,并采用软件模拟的方式来实现液晶显示模块LCM24064ZK与TMS320F2812的接口技术,解决了高速数字信号处理器和低速外设之间的速度不匹配问题.     

一种通用的继电保护数据库模型

首先分析了公共信息模型在描述保护信息方面的不足,然后以仿真培训系统为实际应用背景,提出了一种通用的继电保护数据库模型,它能够从保护装置的内部结构和外部特征2个方面完整地表达实际的保护装置。该数据库模型允许用户在保护装置级进行保护配置,支持用户通过自定义新型号的保护装置扩展装置模型,支持装置模型升级后保护配置的自动更新,从而大大提高了保护数据库的维护效率。使用该数据库模型实现的各种仿真培训系统现场运行良好、运行维护方便,证明了该模型的有效性。     

基于优化FBD算法的谐波与闪变综合抑制装置的应用与研究

根据当前电网中存在的实际问题,提出对系统进行谐波与闪变综合抑制的必要性.对传统的FBD(Fryze-Buchholz-Dpenbrock)法进行分析和改进.在此基础上针对三相四线制系统对FBD法进行了优化设计,通过增加一个反馈回路,提高了检测方法的实时性,增强了谐波与闪变抑制装置的动态响应特性.在理论研究与仿真分析的基础上,搭建了基于并联型有源电力滤波器的谐波与闪变综合抑制装置的仿真与实验模型,检测算法采用FBD优化算法,电流跟踪控制电路采用基于滞环比较的空间矢量控制策略.仿真与实验效果验证了检测算法与控制策略的有效性和准确性.     

虚拟环境中三维CAD模型数据优化及重组

三维CAD在虚拟环境中有着广泛的应用,其模型数据由于具有复杂的结构且拥有较多的冗余信息而不能高效的运用到虚拟环境的构建中。基于此,针对虚拟场景渲染对数据模型的要求,给出了三维CAD模型数据优化及重组方法,该方法能去除冗余信息,优化文件结构,丰富数据内容,且能够有效地提高虚拟环境的绘制效率。     

高性能计算机电源系统的设计与实现

从系统级、机柜级、板级三方面详细介绍了某高性能计算机电源系统的实现方案。重点介绍了计算板的电源和控制电路的设计方法,并对电源系统的稳定性进行了分析,提出了解决方法,最后给出了系统运行时的电源实测波形。运行结果表明,该系统具有供电质量高,可靠性高,易于维护,能进行故障诊断等优点。     

不同菌材培养料对茶树菇生长特性及营养品质的影响

目的 研究不同菌材培养料对茶树菇(Agrocybe chaxingu)生长特性和营养品质影响。方法 以贵州常见菌材构树(Broussonetia papyrifera)、刺槐(Robinia pseudoacacia)、光皮桦(Betula luminifera)、青冈(Quercus glauca)为栽培料,测定比较木材理化特性对茶树菇农艺性状及粗蛋白、多糖、粗脂肪、矿质元素和氨基酸含量的影响。结果 4种菌材对茶树菇菌丝生长速率影响不显著;构树培养茶树菇农艺性状最佳,其次为光皮桦;刺槐培养茶树菇粗脂肪和多糖含量最丰富。青冈培养茶树菇常量元素K、Mg、Ca、Na含量最高,构树培养茶树菇微量元素Fe、Zn、Cu含量最高;光皮桦培养茶树菇总氨基酸、必需氨基酸和限制性氨基酸含量最高。粗蛋白、Cu、Fe、Zn、苯丙氨酸、缬氨酸、Ca、Mg、苏氨酸、多糖、粗脂肪、K依次为区分4种菌材培养茶树菇主要指标。菌丝生长速率与全氮含量呈负相关性,培养基中菌丝生长速率与菌材半纤维素含量呈显著正相关性;子实体重量与木质素含量呈显著正相关性。结论 菌材理化性质对茶树菇生长及营养品质具有显著影响。构树和青冈培育茶...     

基于知识图谱的双端知识感知图卷积推荐模型

针对现有基于知识图谱的推荐模型仅从用户或项目一端进行特征提取, 从而缺乏对另一端的特征提取的问题, 提出一种基于知识图谱的双端知识感知图卷积推荐模型. 首先, 对于用户、项目及知识图谱中的实体进行随机初始化表征得到初始特征表示; 接着, 采用基于用户和项目的知识感知注意力机制同时从用户、项目两端在知识图谱中进行特征提取; 其次, 使用图卷积网络采用不同的聚合方式聚合知识图谱传播过程中的特征信息并预测点击率; 最后, 为了验证模型的有效性, 在Last.FM和Book-Crossing两个公开数据集上与4个基线模型进行对比实验. 在Last.FM数据集上, AUC和F1分别比最优的基线模型提升了4.4%、3.8%, ACC提升了1.1%. 在Book-Crossing数据集上, AUC和F1分别提升了1.5%、2.2%, ACC提升了1.4%. 实验结果表明, 本文的模型在AUC、F1和ACC指标上比其他的基线模型具有更好的鲁棒性.     

LRCRaft: 支持节点数据快速恢复的共识协议

在支持纠删码的分布式存储系统中, 最常用的编码是RS (Reed-Solomon)码. 对于一个RS(k, m)编码条带, 常见的配置是一个节点仅存储条带中的一个分片, 这导致在节点出现故障的情况下, 对其存储分片的恢复需要跨多个节点读取分片并重新编码生成恢复分片, 容易造成系统网络拥塞. 在需要恢复大量数据的场合, 系统在恢复期间会处于较长时间的脆弱期, 容错能力和吞吐量下降、读写时延升高时有发生. LRCRaft是一个基于LRC (local reconstruction code)的改进Raft共识协议, 通过在Raft中引入LRC码、动态日志增补、状态机删减和分片版本一致性等机制, 降低了Raft的读写时延, 缩短了节点故障恢复时间. 实验结果表明, 相较于Raft, LRCRaft在不同恢复模式中恢复一个单节点故障数据时, 恢复用时有着49.25%–74.97%的减少.