门控多特征提取器的中文命名实体识别

在不引入其他辅助特征的情况下,仅关注文本自身,通过构建多个特征提取器深度挖掘文本序列抽象、深层、高维的特征.采用BERT预训练模型获取信息更丰富的词嵌入;将词嵌入分别输入到BiLSTM和IDCNN中进行第一轮的特征提取,为获取更高维的特征,实现信息的多通道传输和流量控制,在IDCNN网络中引入门控机制;为提高特征提取效...     

读写保护与软件抗干扰措施

单片机应用中要注意系统的读写保护.数据读写出错主要在电源的上电和停电干扰. 上电和停电干扰主要是指电源在上电和停电时,CPU未完全复位成功之前,CPU处于不确定状态.CPU正在读写数据,恰巧此时停电,数据总线和地址总线都处于不确定状态,数据存储器中的数据易遭破坏.因此,单片机应用系统中应加入上电和停电复位功能的复位电路.这种电路的集成芯片很多,如Maxim公司的许多电源管理器.对单片机数据读写的保护可采用图1的控制电路.     

一种不透水面精细制图新方法及其在城市SDGs指标评估上的应用

城市不透水面是城市化程度的重要指示器,也是城市环境的重要敏感因子.联合国提出的城市可持续发展SDG11.3.1指标——城市土地使用率与人口增长率之比(LCRPGR)需要有效监测土地城镇化与人口城镇化关系.针对其监测与评估中高分辨率和高精度城市用地产品缺失,以及低纬度地区城市可持续发展研究较少的问题.基于Google E...     

基于卷积神经网络的脐橙果梗脐部检测算法及应用

脐橙瑕疵检测突出问题是脐橙的果梗、脐部与瑕疵难以区分。针对这一问题,提出一种利用深度学习物体检测技术对脐橙的果梗脐部进行检测的算法。该模型以顺序卷积与跳跃式卷积共同提取深度特征;融合注意力机制加强待检测物体位置权重,在权重重分配的特征层上进行多尺度上下层信息融合,使用融合后的特征层进行默认框提取;对训练得到的模型进行模型压缩,进一步提升模型时间性能。实验结果表明,基于该模型能够准确实时识别定位出果梗、脐部不会与瑕疵产生误判,模型检测正确检测率达到90.6%,单幅图片预测时间降低为15 ms。     

工业液压系统节能控制优化

介绍国内某钢铁厂生产线液压控制系统的节能控制优化工作.     

浅析汉字设计中的意象表现

意象与汉字密不可分。文章对汉字传统造字方法中的意象表现作了透视,并对现代汉字意象构成的设计方法进行了探讨。     

基于.NET的中小型宾馆客房管理系统分析与设计

本文较为详细的论述了中小型宾馆客房管理系统的主要功能需求,以及系统各功能模块和数据库的设计与实现思路,通过本实例,较好地展示了一个管理信息系统的分析与设计过程。     

数据治理入门

根据标准行业信息统计,企业数据容量每18个月就会增长一倍,而移动和在线数据增长更快。从公司的成本控制、合规以及具有战略意义的“倾听客户声音”计划等各个方面看,企业日益迫切地需要治理不断“繁殖”的数据。     

利用NSCT实现夜视图像的彩色化增强

针对夜视融合图像通常存在细节不够丰富、目标对比度低的问题,为了获得更为理想的图像增强效果,提出一种新颖的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的夜视图像彩色融合方法.构建了基于S函数与子图局部方差信息的可变加权融合策略,在NSCT域内实现可见光及红外源图像的自适应融合;将得到的融合图像与源图像进行组合并映射至YUV颜色空间,生成伪彩色融合图像;再运用颜色传递技术获得重染色的彩色融合图像.实验结果表明,该方法既能丰富彩色融合图像的细节,又能提高其亮度对比度和目标的可探测性,增强了观察者对场景的理解.     

基于BiLSTM_ATT_CNN中文专利文本分类

随着大数据和人工智能的发展, 将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能. 本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势, 在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制), 提出了针对中文专利文本数据的BiLSTM_ATT_CNN组合模型. 通过设计多组对比实验, 验证了BiLSTM_ATT_CNN组合模型提升了中文专利文本分类的准确率.