引入韵律结构信息的层次短语模型改进研究

随着自然语言处理研究的不断深入,人们不但迫切需要挖掘文本更多的潜在语言学信息,而且还力图通过机器学习预测这些潜在的语言学知识,以便更加有效地提高机器翻译的性能,同时为计算语言学服务。韵律作为语音学方面的知识,已经广泛用于到语音合成、文音转换、语音翻译各个语音方面,对基于语音的自然语言处理起到不可替代的作用。该文对韵律信息如何,并以何种方式改进机器翻译进行了介绍,并通过实验验证韵律信息对层次短语模型有改进。     

基于三维图像处理的心肌细胞中Ca2+浓度研究

心肌细胞中Ca2+浓度的空间和时间分布,对于建立心肌细胞节律运动电路模型提供离子特性参数有很大帮助。提出了一种幼鼠心肌细胞中Ca2+浓度分布分析的新方法。对激光共聚焦显微镜（LSCM）采集的幼鼠心肌细胞序列图像进行图像处理、三维重建、细胞分割、距离变换,从细胞膜向内进行分层剥离,得到心肌细胞中Ca2+浓度的空间和时间分布。该方法极大地方便生物研究和医学诊断,基于三维距离变换研究Ca2+浓度时间空间分布的方法也可运用于类似的生物医学研究。     

一种基于单模型的网页净化方法

为了能够更好地获得和处理网页中的正文信息,本文提出基于改进的DOM树和BP神经网络的网页净化算法。该算法根据DOM树和网页内容的特征用HTMLParser把网页转换成一棵内容块树。因网页子内容块具有相当明显的数值特征,可以通过BP神经网络建立网页噪音信息过滤模型。这样使得网页净化更加模型化,也能够取得更加好的效果。     

一种应用于运动车辆检测的背景更新方法

基于分块思想的选择性背景更新方法存在块与块之间衔接不自然、抗干扰性弱等不足。为此,提出一种引入滤波和逐渐修正的背景更新方法。利用分块思想将图像分成区域小块,根据均值和方差确立前景区域、背景区域及其变化大小,对前景区域和背景区域分别进行更新。实验结果证明,应用该方法进行运动车辆检测,其检测正确率能提高9%左右,时间效率也稍有提高。     

船舶辅机电气控制仿真系统

在WINDOWS操作系统和VisualC 集成开发环境下,利用FlashMX2004开发了一种船舶辅机仿真系统软件。软件设计以方便课堂教学、贴近实际操作、画面生动友好为目标,实现了课堂讲解和实训操练合而为一,该仿真软件已在某海运学院的船员培训中心用于轮机员的培训。文中简单介绍了仿真系统的软硬件结构,并着重介绍了系统设计中采用的几种通信方法。     

基于全过程管理理念的配网管理综合评价体系

为加强配网的生产和运行全过程监督,提高配网管理的整体效率,并进一步提升供电可靠性,建立一套基于全过程管理理念的配网管理综合评价体系.首先,利用鱼骨图分析法确定影响供电可靠性的关键因素,并据此形成三级指标体系;其次,采用多项式函数拟合专家评分法得到的分数,形成各指标的评分判据函数;最后,根据不同指标的特点,分别采用历史数据统计、灵敏度计算及Delphi法确定各级指标权重.配网管理综合评价体系设置合理,可对配网4个管理模块进行综合评价,对配网的运行与生产具有指导意义.     

浮选图像中泡沫边缘分割

矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。     

以就业为导向的计算机教学模式的探讨

现代社会的教育及培训离不开社会就业现实的导向作用.对于中职学生来说,以就业为导向的教育模式更容易让学生认识到当前的形势.每一个中职学生在计算机课堂上学习时,都应紧跟就业导向的要求.中职计算机教师对就业导向领悟的程度不同,学生学习的实际效果有很大差异.因此有必要对目前中职计算机教学的现状加以探讨,结合学习内容和计算机学科...     

酚醛树脂为前驱体制备多孔碳泡沫材料

以液态酚醛树脂为前驱体,正戊烷为发泡剂,吐温80为匀泡剂,在高压釜中通过卸压发泡的方法制备了酚醛树脂泡沫,然后将其经1000℃碳化后得到碳泡沫.研究结果表明,所得的典型碳泡沫样品是一种以无定形碳结构为主的轻质多孔碳材料,密度约为0.15g/cm3.碳泡沫的微结构可以通过调节卸压速率而得到有效控制,当卸压速率为0.05MPa/min时,可以得到孔洞相互贯穿、平均孔径约为300μm且分布较为均匀、接点完好,韧带光滑的多孔碳泡沫.     

原子吸收光谱法测定锡铅金锑合金中的锑

研究(Sn63Ph37)95.7Au4Sb0.3合金中Sb含量的测定方法.合金以盐酸-硝酸混合酸低温溶解,用原子吸收光谱法直接测定合金中锑的含量.结果表明:合成样回收率为99.43%～100.29%,相对标准偏差(RSD)为0.265%,锑含量的测定范围为0.10%～1.0%.