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随着科学技术的发展,水文信息数据量发生了巨大的增长,如何充分利用这些支持决策的大规模数据,是当前科学家面临一个大问题.传统的水生态承载力分析计算复杂多样,涉及的数据种类多样,扩展性不强,注重于理论研究和分析,本文通过研究历史数据,分析影响水生态承载力的因素,将数据划分为3个指标层,提出一种基于大数据的水生态承载力分析模型(ECCBD).利用Hadoop集群的HDFS分布式文件系统实现水生态数据的备份存储,利用MapReduce实现海量水生态数据的并行计算.通过输出值与水生态承载力对比,判断水资源是否盈余或赤字,本文提出的方法和模型能够从压力、承载力、弹性力3个不同的指标层有效分析水生态环境现况,对提供水生态保护依据上有重要意义. 相似文献
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近年来,滦河流域社会经济发展迅速,水资源需求量不断增长,以及各种自然、人为因素影响,造成了滦河流域水资源短缺、水质恶化、用水结构不合理等问题,滦河流域正遭受着空前的水资源危机.文中主要研究南水北调工程运行后对滦河流域水资源进行重新分配的问题. 相似文献
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在互联网医疗领域, 智能AI分科室是一个很关键的环节, 就是根据患者病情描述、疾病特征、药品等信息将患者分配到匹配的科室, 可以利用深层双向Transformer结构的BERT预训练语言模型增强字的语义, 但是患者病情文本描述具有信息稀疏的特点, 不利于BERT的充分学习其中特征. 本文提出了一种DNNBERT模型. 是一种融合知识的联合训练模型, DNNBERT结合了神经网络(DNN)和Transformer模型的优势, 能从文本中学习到更多的语义. 实验证明DNNBERT的计算时间相比BERT-large速度提升1.7倍, 并且准确率比ALBERT的F1值提高了0.12, 比TextCNN提高了0.17, 本文的工作将为特征稀疏学习提供新思路, 也将为基于深度Transformer的模型应用于生产提供新的思路. 相似文献
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针对人机交互领域速度-准确度折中关系的预测中任务完成精确度的预测模型较为欠缺的问题,提出了一种基于时间约束的精确度模型预测方法。该方法采用了人机交互研究中常用的受控实验测试分析法,研究了在计算机用户界面中要求用户在给定的时间内完成任务时,任务完成的精确度与给定的时间约束之间的折中关系,用以衡量完成时间约束任务的人体工效。实验中设计了一系列受时间约束的轨道滑动任务,实验环境中自变量包括轨道长度、轨道宽度以及规定的在轨道中滑动的时间,因变量为任务完成的精确度,采用在轨道中滑动时轨迹的纵向偏差表示。通过对30位被试者实验数据的分析发现,任务完成的精确度与轨道宽度以及滑动速度(表示为轨道长度/规定的滑动时间)之间构成线性的关系,在此基础上采用最小二乘方回归法建立了一个基于时间约束的任务完成精确度的量化模型;该模型与真实实验数据集的拟合优度达到了0.857。 相似文献
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