甲骨文自由笔画输入法

甲骨文信息的数字化需要输入法的支持,已有甲骨文输入法的研究思路还存在可改进之处。从笔画的层面对甲骨文字形进行系统性的笔画分析,提出了一种基于笔画分析的编码方案,并进行了编程实现。运行结果显示该思路可行,可为甲骨文研究者提供方便的输入接口。     

可视化甲骨文输入法的设计与实现

甲骨文作为世界上最早的文字,大部分字在形、音、义方面仍处于研究阶段,鉴于甲骨文的独特性质,该文开创性地提出了可视化输入法,这将有助于加快甲骨文研究的信息化进程。     

凹山铁矿东南帮滑坡预测预报案例分析

以发生在凹山铁矿东南帮的滑坡为例,从影响因素入手分析滑坡的潜在可能,结合MSR边坡雷达监测数据还原滑坡的预警及分析过程,理清滑坡发生前后的变形阶段,利用预警机制有效预测预报滑坡的发生。结果表明:在该次滑坡中降雨及爆破是引起本次滑坡的直接因素,断裂构造及高陡边坡是形成滑坡的内在因素。在滑坡预测预报中,应特别注重数据预报,必须采取有效的监测设备及数据分析,并重视变形阶段的划分,完善雷达系统滑坡应急预案机制,做出准确的决断。     

国营施工企业潜亏问题初探

潜亏是指企业没有纳入年度损益决算,而实际已经发生了的各项费用开支和流动资产损失。具体内容有:各种材料、低值易耗品的盘亏和毁损、应收帐款的坏帐损失、未处理的各种挂帐损失、少摊少转的各种费用等。随着市场经济体制的逐步形成,市场竞争愈演愈烈,商品交易的     

CRF模型中参数f在字标注汉语分词中的适用性研究

汉语分词作为中文信息处理的首要环节,其精确度对后续步骤的准确度和处理速度成逐级放大性影响.如何提高分词的准确度和处理速度成为近年研究的重点.采用条件随机场模型进行汉语分词,通过定量分析CRF工具包训练参数f,研究减少特征对分词准确度以及模型大小的影响程度,实验分别在国际汉语分词评测Bakeoff2005提供的北京大学和微软亚洲研究院两个语料上进行封闭测试,并对比采用不同模板时增加f参数值对分词性能的影响,最终得出实验结果:随着f参数值的增加,分词的准确度和生成的模型大小成正比,且F值减小的程度相对训练生成模型大小的减小程度要小得多.     

锅炉锅管水位监控系统的应用原理

详细说明了在锅炉运行过程中，锅筒水位监控系统的特点及应用原理，并为锅炉的安全运行起着重要的作用，该系统原理明确，简单适用且安全可靠。     

利用CRF实现中文人名性别的自动识别

受传统观念的影响,中国人名最后一个或两个字的用法对性别判定通常具有一定的指示作用,由此提出利用条件随机场模型来实现中文人名性别的自动识别.该机器学习方法根据人名的结构和用字信息,构建人名标注集,选择6组不同的特征模板集,利用条件随机场模型,在231 337个人名数据库中经过封闭测试,正确率可以达到89.30%,比采用朴素贝叶斯依赖人名用字进行性别识别的方法好将近7个百分点.实验证明：在人名库中识别性别,名字尾字的作用要高于姓氏用字,且女性人名性别识别的准确度要略高于男性,一般是高2至3个百分点,从机器学习的角度来说性别差异可以体现在人名用字中.通过分析实验数据总结了适合人名识别的CRF特征模板设计的一般规律,这为后续的研究工作提供了基础.