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101.
结合注意力机制的循环神经网络(RNN)模型是目前主流的生成式文本摘要方法,采用基于深度学习的序列到序列框架,但存在并行能力不足或效率低的缺陷,并且在生成摘要的过程中存在准确率低和重复率高的问题.为解决上述问题,提出一种融合BERT预训练模型和卷积门控单元的生成式摘要方法.该方法基于改进Transformer模型,在编码器阶段充分利用BERT预先训练的大规模语料,代替RNN提取文本的上下文表征,结合卷积门控单元对编码器输出进行信息筛选,筛选出源文本的关键内容;在解码器阶段,设计3种不同的Transformer,旨在探讨BERT预训练模型和卷积门控单元更为有效的融合方式,以此提升文本摘要生成性能.实验采用ROUGE值作为评价指标,在LCSTS中文数据集和CNN/Daily Mail英文数据集上与目前主流的生成式摘要方法进行对比的实验,结果表明所提出方法能够提高摘要的准确性和可读性. 相似文献
102.
103.
双碳发展背景下,准确及时的电煤需求预测有利于国家制定电煤供需计划及能源安全供给。现有研究对电煤月度需求预测的较少,且精度欠佳,难以保证电煤月度需求感知的及时性和准确性。提出由回归加权融合反向传播神经网络、门控循环单元网络和长短期记忆网络的组合预测模型预测我国电煤月度需求。首先采用格兰杰因果检验从月度经济及能源生产因素中筛选显著影响电煤需求的变量。然后构建单一及组合模型进行预测,其中,组合模型权重由回归计算得到。结果表明,相较单一模型,组合预测模型在电煤需求预测中性能更好。 相似文献
104.
风光等新能源电站出力具有间歇性和波动性,合理的风光容量配比可以充分实现二者的互补。不准确的电站理论功率计算会影响风光真实特征的提取,进而导致较大的容量配比误差。本文在新能源电站理论功率计算所通常采用的样板机法基础上进行改进,首先对异常数据进行识别及重构,然后识别新能源电站中的异常样板机并更新样板机集合,进一步根据非样板机的实际运行情况选取动态信息窗,利用动态信息窗内样板机和非样板机的实测功率,对非样板机分组并动态识别每组非样板机的比例系数,从而计算新能源电站的理论功率。基于多年历史理论功率对新能源电站进行特征分析,模拟随机出力场景,并进行场景筛选,建立了基于源荷不匹配风险的风光配比优化方法。通过算例验证了改进样板机法的准确性,利用该方法得到西北某地区电网风、光伏电站多年的改进理论功率数据,并优化得到该地区的风光最优配比。 相似文献
105.
近年来十分火热的搜索映射式无载体信息隐藏虽具有一定的鲁棒性,但其隐藏容量较低、传输负载大且算法复杂度高。针对以上问题,该文章提出一种基于Arnold置乱和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)编码的无载体信息隐藏方法。该算法先对图片进行Arnold置乱,再对DCT后的低频系数进行编码,接着更换置乱参数来构建索引表。选择索引表中与秘密信息相同的编码值所对应的参数构建候选队列,最后筛选出鲁棒性强的参数作为密钥发送给接收方。实验结果表明,该方法与现有方法相比大大提高了嵌入容量,拥有更强的抗JPEG压缩性能。并且减少了传输负载,算法简捷,具有较强的应用价值。 相似文献
106.
107.
108.
α—淀粉酶产生菌的平板筛选法的研究与改进 总被引:5,自引:0,他引:5
用平板水解圈法筛选到若干株α-淀粉酶产生菌,它们的平板水解圈直径大小与摇瓶酶活不相关,进一步研究了30℃平板淀粉的质量分数对水解圈直径的影响以及淀粉的质量分数、温度、琼脂等多种因素对离体α-淀粉酶水解圈直径的影响,并在此基础上建立了一种快速筛选高产菌株的简便方法。 相似文献
109.
摄影爱好者在拍摄完后,通常会对所拍的相片筛选并转存进行二次处理,用传统的看图筛选再复制粘贴图片的方式操作起来较为繁琐。使用IrfanView软件,只需要简单的设置,在浏览的过程中就可以对图片进行筛选,通过快捷键将图片移动到特定文件夹中。 相似文献
110.
办公室的小周习惯于使用Foxmail作为邮件收发工具,很多时候,他需要筛选出来自某一特定联系人的邮件,然后作进一步的处理。虽然Foxmail可以按照"源IP地址" 相似文献