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利用NCEP再分析资料和CAMS中尺度云分辨模式,对2010-04-20—04-21发生在山西省的大到暴雨、局部强对流天气过程进行了客观模拟,主要得出以下4点结论:①对比2010-04-20T08:00—04-21T08:00的24 h降水预报与实况可见,山西省中南部降水情况与实况值接近,山西省北部降水情况略大于实况值,模拟域中降水量的最大值略小于实况值,雨带分布与实况非常接近。②2010-04-20T13:00—04-20T17:00,云系处于发展阶段,云内含水量和雪含水量呈增加趋势。其中,云水在2010-04-20T17:00,2.5 km处达到最大值0.24 g/kg,顶高为3.5 km,分布在1.2~3.9 km处,雪最大值为0.25 g/kg,位于0℃层上方;雨滴在暖层,雪和云水的增大区对应着雨的增加区,雪和云水是雨滴形成的主要粒子,且雪和云水是降水的主要原因;云系进入消散阶段,至2010-04-21T10:00降水基本结束。③云系在2010-04-20T10:00开始发展,2010-04-20T18:00到达旺盛阶段,随后开始逐渐消散,至2010-04-21T10:00云体基本消散。垂直上升气流的速度多为0.1 m/s,最大为0.5 m/s,符合层状云系的特征。④在8 km以上的区域,雪会通过凝华、雪花与冰晶碰并和冰晶向雪的自动转化等方式增长。其中,凝华增长起主要作用,最高所占比例为100%.在5~8 k m的区域,雪花通过凝华增长;在4~5 km的区域,雪花通过凝华和冰晶向雪的自动转化增长;在3~4 km的区域,雪花通过凝华和结淞增长,凝华增长最高所占比例为100%. 相似文献
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一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了常见的实体识别方法,提出了一种基于语义及统计分析的实体识别机制(deep Web entity identification mechanism based on semantics and statistical analysis,简称SS-EIM),能够有效解决Deep Web数据集成中数据纠错、消重及整合等问题.SS-EIM主要由文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型组成,采用文本粗略匹配、表象关联关系获取以及分组统计分析的三段式逐步求精策略,基于文本特征、语义信息及约束规则来不断精化识别结果;根据可获取的有限的实例信息,采用静态分析、动态协调相结合的自适应知识维护策略,构建和完善表象关联知识库,以适应Web数据的动态性并保证表象关联知识的完备性.通过实验验证了SS-EIM中所采用的关键技术的可行性和有效性. 相似文献
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本文介绍了嵌入式实时操作系统VxWorks的flash文件系统TFFS的结构,分析了其算法,描述了其在SST39VF160型号flash上的构建步骤。最后以TFFS作为VxWorks映像的加载途径,这种加载方式为系统的升级提供了极大的方便。 相似文献
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随着信息化社会的发展,数据的规模越发庞大,数据的种类也越发丰富.时至今日,数据已经成为国家和企业的重要战略资源,是科学化管理的重要保障.然而,随着社会生活产生的数据日益丰富,大量的脏数据也随之而来,数据质量问题油然而生.如何准确而全面地检测出数据集中所包含的错误数据,一直是数据科学中的痛点问题.尽管已有许多传统方法被广泛用于各行各业,如基于约束与统计的检测方法,但这些方法通常需要丰富的先验知识与昂贵的人力和时间成本.受限于此,这些方法往往难以准确而全面地检测数据.近年来,许多新型错误检测方法利用深度学习技术,通过时序推断、文本解析等方式取得了更好检测效果,但它们通常只适用于特定的领域或特定的错误类型,面对现实生活中的复杂情况,泛用性不足.基于上述情况,结合传统方法与深度学习技术的优点,提出了一个基于多视角的多类型错误全面检测模型CEDM.首先,从模式的角度,结合现有约束条件,在属性、单元和元组层面进行多维度的统计分析,构建出基础检测规则;然后,通过词嵌入捕获数据语义,从语义的角度分析属性相关性、单元关联性与元组相似性,进而基于语义关系,从多个维度上更新、扩展基础规则;最终,联合多个视角... 相似文献
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针对心理医学领域文本段落冗长、数据稀疏、知识散乱且规范性差的问题, 提出一种基于多层级特征抽取能力预训练模型(MFE-BERT)与前向神经网络注意力机制(FNNAttention)的心理医学知识图谱构建方法. MFE-BERT在BERT模型基础上将其内部所有Encoder层特征进行合并输出, 以获取包含更多语义的特征向量, 同时对两复合模型采用FNNAttention机制强化词级关系, 解决长文本段落语义稀释问题. 在自建的心理医学数据集中, 设计MFE-BERT-BiLSTM-FNNAttention-CRF和MFE-BERT-CNN-FNNAttention复合神经网络模型分别进行心理医学实体识别和实体关系抽取, 实体识别F1值达到93.91%, 实体关系抽精确率达到了89.29%, 通过融合文本相似度与语义相似度方法进行实体对齐, 将所整理的数据存储在Neo4j图数据库中, 构建出一个含有3652 个实体, 2396 条关系的心理医学知识图谱. 实验结果表明, 在MFE-BERT模型与FNNAttention机制的基础上构建心理医学知识图谱切实可行, 提出的改进模型所搭建的心理医学知识图谱可以更好地应用于心理医学信息管理中, 为心理医学数据分析提供参考. 相似文献
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多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例如经济差、经验差,但目前缺少趋势预测的相关研究.针对该问题,提出一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型(MOBA-Trend).在预处理阶段,针对该类游戏数据的特点,设计一种数据缩放算法体现数据间的重要度,并使用低通滤波器消除数据噪声;之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征,构建带有注意力机制的序列模型,同时预测经济差、经验差;最后将模型应用于Dota 2,构建并发布相关数据集.实验结果表明,所提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势. 相似文献