融合对抗训练及全局指针的实体关系联合抽取

实体关系联合抽取旨在从文本中抽取出实体关系三元组, 是构建知识图谱十分重要的步骤之一. 针对实体关系抽取中存在的信息表达能力不强、泛化能力较差、实体重叠和关系冗余等问题, 提出了一种实体关系联合抽取模型RGPNRE. 使用RoBERTa预训练模型作为编码器, 提高了模型的表达信息能力. 在训练过程中引入了对抗训练, 提升了模型的泛化能力. 使用全局指针, 解决了实体重叠的问题. 使用关系预测, 排除不可能的关系, 减少了冗余的关系. 在基于schema的中文医学信息抽取数据集CMeIE上进行的实体关系抽取实验表明, 模型的F1值比基准模型提升了约2个百分点, 在实体对重叠的情况下, 模型的F1值提升了近10个百分点, 在单一实体重叠情况下, 模型的F1值提升了大约1个百分点, 说明该模型能够更准确地提取实体关系三元组, 从而有效提升知识图谱构建的准确度. 在含有1–5个三元组的对比实验中, 在拥有4个三元组的句子中, 模型的F1值提升了约2个百分点, 而在拥有5个及以上三元组的复杂句子中, F1值提升了约1个百分点, 说明该模型能够较好地处理复杂句子场景.     

TP347H与T91异种钢焊接性能分析

随着电站设备中金属部件使用钢材种类的逐渐增多,不可避免地会遇到异种钢焊接的问题.为此,通过对马氏体耐热钢(T91)和奥氏体钢(TP347H)的性能分析,详细阐述了T91 TP347H焊接存在的问题,探讨了T91与TP347H异种钢接头的焊接方法、焊接材料及焊接工艺要点.     

P91主蒸汽管道高硬度和低硬度焊缝性能研究

对P91钢的高硬度和低硬度焊缝的冲击功、硬度、断裂韧度和持久强度进行了试验研究,结果表明:硬度高、韧性低的R焊缝具有高的持久强度;硬度低、韧性高的D焊缝具有低的持久强度。材料持久强度的高低与部件的蠕变寿命密切相关。     

基于闭环矢量法的六足机器人关节位姿研究

设计出了一种新型的三自由度缩放式的并联机构,并把该机构作为六足步行机器人的腿机构.采用闭环矢量法求解腿机构运动位置的正运动学问题,用MATLAB软件编写函数来求解腿机构的最大腿行程和最大抬跨高度/研究表明,原动件较小的位移可以获得较大的足端运动空间.     

有横缝高拱坝的动力接触模型及其数值解

本文提出了地震作用下有横缝高拱坝的动接触模型，并对这一强非线性模型进行数值计算。该动态接触模型是基于有伸缩横缝拱坝在地震作用下其响应所呈现的非线性摩擦接触特性，应用接触力学分析方法建立的，能够充分地反映高拱坝横缝的张开 闭合 摩擦力学过程的分析模型。结果表明，采用本模型的计算效率较高、收敛性有保证，结果合理、可靠。     

锅炉烟管胀口处的渗漏处理与预防

从制造、修理、运行操作3个方面分析了锅炉烟管胀口处渗漏的原因,阐述了锅炉烟管胀口处渗漏的处理方法和预防措施。     

四川盆地剑阁地区多层系储层叠前描述

近期龙岗62井长兴组及剑门102井须家河组须三段获得重大突破,证实长兴组生物礁储层及须家河组碎屑岩储层均具有较大的勘探潜力。通过对研究区资料特征进行分析对比,在攻关中采用了纵横波阻抗叠前同时反演、体曲率属性、瞬时振幅属性等针对性技术,准确地刻画了生物礁台缘发育相带,预测了碎屑岩裂缝发育和油气有利聚集区,为研究区下一步井位部署提供了准确的资料基础,并形成了一套有效的技术流程。     

三里坪双曲拱坝接触、接缝灌浆施工工艺

为了加强三里坪大坝混凝土与坝肩的结合力, 增强接触面的密实性并防止漏水,对大坝混凝土与坝拱肩岩石之间缝隙进行接触灌浆。同时,为了保证坝体在蓄水运行后的整体性和有效传递应力,在蓄水前用水泥浆对大坝诱导缝进行接缝灌浆。介绍了大坝岸坡接触灌浆与坝体接缝灌浆的具体施工工艺,提出了有针对性的质量控制策略,包括管路埋设、灌浆材料、灌浆压力和灌浆结束标准等控制措施。     

节理边坡渗流离散元模拟及边坡可靠性分析

采用定性研究和定量分析相结合的方法,对地下水对节理边坡稳定性的影响进行了较为全面的研究.首先采用离散元方法进行了节理边坡地下水流动的数值模拟:其次用不确定性方法——模糊点估计方法对有水和无水作用两种情况下的边坡稳定性进行了模糊随机可靠性对比分析.研究表明,地下水的存在使边坡的破坏面积增大,破坏概率剧增,边坡可靠性指标极大地降低,因此地下水对节理边坡稳定性具有不可忽视的作用.     

深度双重注意力的生成与判别联合学习的行人重识别

在行人重识别任务中存在数据集标注难度大,样本量少,特征提取后细节特征缺失等问题。针对以上问题提出深度双重注意力的生成与判别联合学习的行人重识别。首先,构建联合学习框架,将判别模块嵌入生成模块,实现图像生成和判别端到端的训练,及时将生成图像反馈给判别模块,同时优化生成模块与判别模块。其次,通过相邻的通道注意力模块间连接和相邻空间注意力模块间连接,融合所有通道特征和空间特征,构建深度双重注意力模块,将其嵌入教师模型,使模型能更好地提取行人细节身份特征,提高模型识别能力。实验结果表明,该算法在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上具有较好的鲁棒性、判别性。