行业标准联盟助力标准落地

<正>2015年2月11日,国家标准化管理委员会批准发布GB 11887-2012《首饰贵金属纯度的规定及命名方法》第1号修改单,并将于2016年5月4日正式实施。新国标的发布,意味着存在了多年被人们熟知的"千足金"、"千足铂"、"千足钯"、"千足银"的纯度表示方法即将消失,取之代表首饰产品最高纯度的是"足"(贵金属含量不低于990‰)。这已是GB     

基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型

文章提出一种基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型.该模型首先将标注后的语料输入ELECTRA模型,得到以字为颗粒度的状态转移特征;然后由CRF模型计算转移分数,判断当前位置与其相邻位置字符的实体标注组合;最后将该模型与BERT-CRF模型、RoBERTa-CRF模型进行对比.实验结果表明,文...     

中文电子病历命名实体标注语料库构建

针对中文电子病历命名实体语料标注空白的现状,研究了中文电子病历命名实体标注语料库的构建。参考2010年美国国家集成生物与临床信息学研究中心(1282)给出的电子病历命名实体类型及修饰类型的定义,在专业医生的指导下制定了详尽的中文电子病历标注规范;通过对大量中文电子病历的分析,提出了一套完整的中文电子病历命名实体标注方案,而且采用预标注和正式标注的方法,建立了一定规模的中文电子病历命名实体标注语料库,其标注语料的一致性达到了92%以上。该工作对中文电子病历的命名实体识别及信息抽取研究提供了可靠的数据支持,对医疗知识挖掘也有重要意义。     

命名数据网络中基于Hash映射的命名检索

命名数据网络(NDN)是一种以内容为中心的新型网络架构,可有效提高网络资源的共享利用率。但与传统的IPv4、IPv6相比,NDN命名的长度更长且具有可变性,因此实现NDN中命名的快速检索对提高网络性能具有重要作用。为此,提出一种基于Hash映射的分治命名检索方法,将命名分解为组件并进行CRC32映射后分别存储在相应的Hash表中,对Hash表中的数据进行快速排序后使用二分查找定位Hash值,并利用排序后Hash表的递增数据结构进行Hash冲突的快速检测,通过对Hash值添加标志位的方法解决冲突问题。实验结果表明,相比建立命名前缀树的检索方法,该分治命名检索方法可将NDN命名的存储空间压缩近65%,并且大幅提升了检索速度。     

移动平台Android操作系统虚拟化技术的实现

虚拟化技术的研究正逐渐从服务器端转向移动智能设备领域。现有的虚拟化架构需要在物理硬件层和虚拟系统间进行大量的指令翻译,开销大,效率低。针对这一问题,提出了一种轻量级的移动操作系统虚拟化架构。通过在Linux内核命名空间机制的基础上扩展Driver命名空间框架,实现了多个虚拟Android系统的同时运行。此外,针对多个虚拟系统同时访问一套硬件设备发生冲突的问题,设计了通用的active-inactive模型来保证虚拟系统间对硬件设备的隔离复用。实验结果表明,虚拟后的Android系统在CPU使用率上并没有增加额外的开销,在内存使用量上减少了6.7%,此虚拟化架构具有很好的通用性与实用性。     

物联网资源寻址模型

通过分析物联网资源寻址特性,对互联网资源寻址的层次迭代模型进行扩展.提出物联网资源寻址的通用层次模型,为解决由多种物品编码标准共存而引起的物联网资源寻址的特有问题提供理论模型依据.根据此模型,建立物联网资源寻址的应用结构模型,并通过对其功能性的实现,验证了通用层次模型的有效性及可行性.     

基于预训练模型的文博数据命名实体识别方法

在对文博数据进行知识图谱的构建时,从文本中抽取出有效的三元组尤为重要,因而命名实体识别成为挖掘文博数据的首要任务。传统的中文实体命名识别方法多采用深度神经网络模型,此类方法在对词进行向量化处理时只是将词映射成单一的词向量,并不能很好地表示词的多义性。预训练语言模型能够有效地对字进行向量化表示,将语义信息充分地结合。因此,针对文博数据提出一种基于BERT的预训练实体识别模型,采用BERT预训练模型进行词嵌入,通过利用双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型结合上下文信息来增强词向量的语义信息,然后利用条件随机场（CRF）模型进行解码。与传统长短期记忆（LSTM）网络和BiLSTM-CRF模型相比,该模型在微软公开数据集（MSRA）以及自行标注文博知识数据集上表现突出,在文博知识数据集中,模型的准确率达到93.57%,召回率达到75.00%,F1值达到73.58%。     

基于动态内容流行度的NDN缓存决策和替换策略研究

命名数据网络(NDN)中的路由器节点具有缓存能力,这就极大地提高了网络中的数据发送与检索效率。然而,由于路由器的缓存能力是有限的,设计有效的缓存策略仍然是一项紧迫的任务。为了解决这个问题,提出了一种动态内容流行度缓存决策和替换策略(DPDR)。DPDR综合考虑内容流行度和缓存能力,利用一个和式增加、积式减少(AIMD)的算法动态调节流行度阈值,并将超过流行度阈值的内容存入缓存空间;同时提出了一个缓存替换算法,综合考虑了缓存空间中内容的流行度和内容最后被访问时间等因素,将替换值最小的内容移出内容缓存。大量仿真结果显示,与其他算法相比,本文所提的算法能够有效提高缓存命中率,缩短平均命中距离和网络吞吐量。     

基于BERT的中文多关系抽取方法研究

构建三元组时在文本句子中抽取多个三元组的研究较少,且大多基于英文语境,为此提出了一种基于BERT的中文多关系抽取模型BCMRE,它由关系分类与元素抽取两个任务模型串联组成。BCMRE通过关系分类任务预测出可能包含的关系,将预测关系编码融合到词向量中,对每一种关系复制出一个实例,再输入到元素抽取任务通过命名实体识别预测三元组。BCMRE针对两项任务的特点加入不同前置模型;设计词向量优化BERT处理中文时以字为单位的缺点;设计不同的损失函数使模型效果更好;利用BERT的多头与自注意力机制充分提取特征完成三元组的抽取。BCMRE通过实验与其他模型,以及更换不同的前置模型进行对比,在F1的评估下取得了相对较好的结果,证明了模型可以有效性提高抽取多关系三元组的效果。     

网站后台的规范化建设

网站后台建设是网站建设的一个核心部分,有些网站虽然拥有漂亮的前台,但是后台管理混乱,经常出现网站后台遭遇攻击、文件命名令人摸不着头脑、程序代码混乱等问题。笔者认为只要进行规范化操作,这些现象都可以避免。