面向科学基金管理数据数据仓库概念模型设计

国家自然科学基金委员会在促进科技进步方面正发挥着越来越多的作用。多年来,国家自然科学基金委员会产生大量的数据,为便于更好地管理和理解数据,建立数据仓库就非常有必要。利用面向对象的概念模型建立了国家自然科学基金委员会管理数据数据仓库,并通过数据仓库的建立以及面向科学基金管理数据的展示系统的建立验证了模型。     

一种去注意力机制的动态多层语义感知机

Transformer在大规模数据集上取得了优异效果,但由于使用多头注意力使得模型过于复杂,且在小规模数据集上效果不理想.对于多头注意力替换的研究在图像处理领域已取得一些成果,但在自然语言处理领域还少有研究.为此,首先提出一种去注意力的多层语义感知机(multi-layer semantics perceptron,MSP)方法,其核心创新是使用token序列转换函数替换编码器中的多头注意力,降低模型复杂度,获得更好的语义表达;然后,提出一种动态深度控制框架(dynamic depth control framework,DDCF),优化模型深度,降低模型复杂度;最后,在MSP方法和DDCF的基础上,提出动态多层语义感知机(dynamic multi-layer semantics perceptron,DMSP)模型,在多种文本数据集上的对比实验结果表明,DMSP既能提升模型分类精度,又能有效降低模型复杂度,与Transformer比较,在模型深度相同的情况下,DMSP模型分类精度大幅提升,同时模型的参数量大幅降低.     

基于BIC测度和混合遗传算法的BNC结构学习

贝叶斯网络分类器(BNC)结构学习是一个NP难题。贪婪搜索(GS)算法是一种有效且准确性较高的结构学习算法,但贪婪搜索算法很容易陷入局部最优。标准遗传算法是一种全局搜索优化算法,它通过模拟生物种群的进化过程,得到全局最优解。但就其个体而言,个体局部解的质量无法保证,不具备局部寻优的能力。提出了将两种算法相结合,以贝叶斯信息标准(BIC)测度为评价函数,得到一种混合遗传算法,实现了它们的优势互补。实验表明:该算法优于单独利用GS算法进行Bayesian网络结构学习,从而说明该算法的正确性和有效性。     

Web内容挖掘技术研究

简要介绍了Web挖掘的概念、分类以及其功能,阐述了Web挖掘与传统数据挖掘以及Web信息检索之间的关系。给出了Web内容挖掘的不同分类方法、文本以及多媒体文本数据挖掘的定义、分类与应用。重点分析了Web文本挖掘的方法,包括文本的特征表示与抽取、文本的分类与聚类等,讨论了多媒体文本分类挖掘方法。     

基于GIS技术的科学基金管理数据可视化方法

数据可视化在科学基金管理工作中起着非常关键的作用。当前国家自然科学基金委员会的信息管理系统所提供的功能尚不能描绘出全国科学基金管理数据的区域分布特征。提出了一种新颖的展示方法,即将地理信息系统（GIS）技术加入基金管理系统中。其中,空间统计及表达机制可以辅助科学基金数据的最优布局决策。实验证明,相比于传统的用于科学基金的展示方法,该方法更有效、更便捷。     

基于J2EE框架的混合模式治安管理信息系统研究与应用

着重阐述了J2EE框架先进的特性，并结合B／S，C／S模式各自的优势，构造了具有高可用性的混合模式应用信息平台，在此基础上，结合上海市治安管理信息系统详细介绍了它的设计方法和特点。     

集成电路封装溢料问题探讨

溢料问题是集成电路封装过程中常见的质量问题,如何减少溢料的发生和去除溢料方法是封装工程师、电镀工程师以及材料生产商和模具制造商共同探讨的课题。文章详细阐述了集成电路封装过程中常见的溢料发生机理,描述了溢料对组装的危害、如何防止溢料的发生以及溢料去除方法,并且对溢料去除方法的未来发展进行了展望。文中对溢料的发生机理方面进行了细致的研究,从材料、设备以及工艺方法等方面进行深入的解析,提出了有效的改善措施。另外,对业内溢料去除的几种方法进行介绍的同时,强调了各种溢料去除方法的效果及对产品质量的影响,并进行了有效评估。文章对溢料发生和去除方法的探讨是建立在理论基础之上,运用最细致的解析手段进行剖析,更具有指导意义,为提高集成电路封装良率以及组装良率提供理论支持。     

镁合金表面碳酸盐复合转化膜的制备及耐蚀性能研究

采用Mn²⁺/HCO₃^-水溶液为处理液,在AZ91D镁合金表面上制得了Mg₆Al₂(OH)₁₆CO₃•4H₂O/MnCO₃复合膜。通过扫描电镜（SEM）和X射线衍射（XRD）分析了膜层的表面形貌和成分,利用极化曲线和交流阻抗（EIS）、浸泡试验来评价该转化膜的耐蚀性。结果表明,NaOH溶液的滴加能有效促进碳酸锰的沉积,随着滴加速度的降低,膜层的沉积量逐渐增大,当滴加速度为每隔3 min滴加1 mL时,膜层最为均匀、完整,耐蚀性明显优于镁合金基体,试样的腐蚀速度为9.8×10^-5 A•cm^-2,约为镁合金基体的1/30。     

利用置信度重取样的SemiBoost-CR分类模型

结合半监督学习和集成学习方法,提出了一种基于置信度重取样的SemiBoost-CR分类模型.给出了基于标注近邻与未标注近邻的置信度计算公式,按照置信度重采样,不仅选取一定比例置信度较高的未标注样本,而且选取一定比例置信度较低的未标注样本,分别以不同的策略加入到已标注的训练样本集,引入置信度高的未标注样本,用以提高基分类...     

基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习

树扩展朴素贝叶斯分类器(TANC)是实用性较强的一种分类器,其性能优于朴素贝叶斯分类器。现有的TANC结构学习算法有基于互信息测度的相关性分析方法和贝叶斯信息测度(BIC)的搜索打分方法。将遗传算法引入TANC结构学习,用BIC作为评价函数,提出了基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习算法GA-TANC,并以此构建分类器,用分类准确率衡量算法的性能。实验结果表明,GA-TANC算法有更高的分类准确率,从而说明GA-TANC结构学习算法是准确有效的。