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肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task) 模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。 相似文献
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场景图因其具有的表示视觉场景内容的语义和组织结构的特点,有助于视觉理解和可解释推理,成为计算机视觉研究热点之一.但由于现存的视觉场景中目标和目标之间关系标注的不平衡,导致现有的场景图生成方法受到数据集偏置影响.对场景图数据失衡问题进行研究,提出一种基于外部信息引导和残差置乱相结合的场景图生成方法(EGRES),缓解数据集偏置对场景图生成的负面影响.该方法利用外部知识库中无偏置的常识性知识规范场景图的语义空间,缓解数据集中关系数据分布不平衡的问题,以提高场景图生成的泛化能力;利用残差置乱方式对视觉特征和提取的常识性知识进行融合,规范场景图生成网络.在VG数据集上的对比实验和消融实验证明,提出的方法可以有效改善场景图生成.对于数据集中不同标签的对比实验证明,提出的方法可以改善绝大多数关系类别的生成性能,尤其是中低频关系类别下的场景图生成性能,极大地改善了数据标注失衡的问题,比现有的场景图生成方法具有更好的生成效果. 相似文献
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为系统梳理中国智慧水利历史演变过程,把握其研究方向,以中国知网(CNKI)2010—2020 年收录的 974 篇文献为研究对象,借助 CiteSpace 软件进行关键词共现、聚类和时间线视图分析,通过对关键词突现、归类和时区演进分析,并结合水利部重大会议和相关文件内容进行分析,结果表明:2010 年以来中国智慧水利的研究与国家政策密切相关,并在 2017 年至今呈现爆发式发展;聚类分析发现,智慧水利的技术路线、应用方向和发展要求是主要研究方向,大数据、风景园林、水利工程、智慧水务和区块链是主要的聚类群体;关键词时区演进分析发现,中国智慧水利的研究可以分为 2010—2011 年(起步阶段)、2012—2016 年(稳步前进阶段)、 2017 年至今(快速演进阶段)3 个阶段;中国智慧水利的研究可从河长制、水安全保障和水利行业监管等方面进行深化。 相似文献
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本文为了帮助准备考研的学生应对获取招生信息和备考资料的难题,处理在考研准备过程中的个性化问题,设计了一份调查问卷。根据363份有效回执,从多所不同层次院校和不同专业的本科生中,收集关于考研意愿、对考研辅助APP的认识和期待等相关信息,依据对所得信息的分析,设计了“首页”“资讯”“学习”“我的”四个页面,为各页面初步开发了“注册/登录”“日历”“考试倒计时”“考研常识”“院校动态”“时政新闻”“收藏”等功能。经30名接受问卷调查的用户反馈,软件设计合理,体验良好。 相似文献
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EEMD-PE与M-RVM相结合的轴承故障诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
滚动轴承振动信号中包含了大量轴承运行状态信息,但是由于振动信号具有非线性和非平稳性的特点,难以充分提取振动信号中的故障特征,导致现有基于模式识别的轴承故障诊断方法的故障识别准确率较低.为了提高滚动轴承故障识别的准确率,提出了一种基于集合经验模态分解-排列熵(EEMD-PE)特征提取与多分类相关向量机(M-RVM)相结合的轴承故障诊断方法.首先,该方法利用EEMD对非线性和非平稳信号的自适应分解能力,将轴承故障信号分解为一组包含故障特征的本征模态函数(IMFs).然后,利用排列熵提取由EEMD分解得到的IMFs中的故障特征,并组成特征向量.最后,采用EEMD-PE对不同故障状态下的训练样本集进行特征提取,组成特征向量集对M-RVM分类器进行建模,以概率输出的形式实现对滚动轴承的故障诊断.实验结果表明:EEMD-PE特征提取方法能够对滚动轴承振动信号的故障特征进行有效提取,M-RVM能够对故障滚动轴承振动信号包含的故障特征进行识别.与现有轴承故障诊断方法相比较,所提出的方法能够提高故障识别准确率,达到99.58%. 相似文献