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为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。 相似文献
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以新型褶式滤筒为研究对象,选取滤筒褶数N_2、褶夹角θ、褶高h、过滤风速v为影响因子,除尘器压力损失为响应值,基于响应曲面法分析影响因子对压力损失的影响,建立滤筒除尘器压力损失的预测模型并得到滤筒褶皱结构最优参数。以滤筒内径D、筒体高度D_1为标准尺寸,依据相关国家标准设计滤筒筒体部分;以锥体高度D_2、锥体上圆直径D_3为系列尺寸,利用尺寸变化法设计锥体部分;通过Access软件建立滤筒产品数据库。结果表明:当θ=5.2°,N_2=50,v=0.01 m/s,h=0.035 m时,除尘器压力损失最低;当D_1=1 000 mm,D=320 mm时,D_2和D_3最佳值分别为600,130 mm,故采用D_2/D_1=0.6,D_3/D=0.4的比值设计相应滤筒锥体系列。 相似文献
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吴小霞 《成都电子机械高等专科学校学报》2015,(2):4-6
APOBEC是人体内具有胞嘧啶脱氨酶活性的家族,共11个成员,是人体的天然防御者。 APOBEC通过与DNA和RNA结合,使底物上的胞嘧啶C脱氨基,可完成其各自不同的功能。 APOBEC1编辑载脂蛋白B的mRNA,AID在抗体成熟中的体细胞超突变和类别转换重组中起关键作用,APOBEC3可抑制反转录病毒复制,而APOBEC2和APOBEC4的功能还不完全清楚。采用文献综述法,比较分析近年来国内外关于APOBEC家族各成员的结构和功能研究的新进展,为进一步研究APOBEC家族的抗病毒功能和艾滋病等疾病的治疗提供参考。 相似文献
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针对电站锅炉回转式空气预热器运行时上下表面不可见的问题,本文提出了一种视频监控与故障分析系统,可直接监测转子表面情况。该系统通过视频监控获取图像,结合改进的Retinex算法对其进行处理,实现了以下2个功能:1)能分析积灰程度以判断转子堵塞 情况;2)与温度场融合实时显示转子表面热点分布以预防二次燃烧。该系统已应用于某600 MW机组,实现了在热态环境下对空气预热器转子积灰程度、热点分布、堵塞程度的估算与可视化,大大提高了空气预热器运行的可靠性。 相似文献
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摘要:为了研究退火温度对镀锌DP980+Z烘烤硬化值的影响,退火温度控制在760~820℃之间,系统分析退火温度对烘烤硬化值的影响。通过准静态拉伸试验机测量烘烤硬化值及抗拉强度,采用lepara试剂对组织中的马氏体进行着色,利用金相显微镜及图像处理软件测量马氏体的体积分数;采用扫描电镜观察DP980+Z的双相组织特点,并且将组织图片通过CAD转化成有限元图进行网格划分,建立代表性体积单元(RVE),通过有限元分析铁素体、马氏体强度对烘烤硬化值的影响。在同样的变形量情况下,DP980+Z的原始屈服强度越高,烘烤硬化值越高。 相似文献