RTSIM：一种实时调度模拟框架

针对现有的模拟工具无法同时满足实时可调度性分析、调度结果的图表化显示及算法动态可替代性等问题,利用python的Matplotlib库与动态加载技术,提出一种实时调度模拟框架——RTSIM。模拟实时调度算法的调度过程,并验证算法的可调度性是一项较复杂的问题。实验结果表明,RTSIM能够较好地完成对实时调度算法的验证和模拟。     

微波烧结法制备磁性磨料的工艺参数

以铁粉与碳化硅做原料,采用新型的微波加热工艺制备磁性磨料,通过实验测得磁力研磨设备对316L不锈钢件精加工的粗糙度,分析数据并总结得出了制备磁性磨料过程中的最佳工艺条件：使用铁粉与细碳化硅质量比为4∶1,加热温度为1 200℃,切削转速为500 r/min。在此条件下,磁性磨料具有良好的研磨效果,加工件粗糙度最高可以达到0.18μm。     

基于分写增强字符向量和LSTM-CRF的朝鲜语自动分写方法

朝鲜语自动分写问题类似于中文分词问题,属于朝鲜语自然语言处理中的基本问题。首先,针对传统的朝鲜语自动分写方法中依赖人工特征的问题,该文提出一种朝鲜语分写增强字符向量训练模型KWSE,用于获取包含语义及分写倾向性信息的字符向量。其次,将朝鲜语分写增强字符向量与LSTM-CRF模型结合,完成朝鲜语自动分写任务。实验结果表明该方法的单词级分写F1值为92.86%,优于其他方法。     

一种新的朝鲜语词性标注方法

朝鲜语词性标注是朝鲜语信息处理的基础,其结果直接影响后续朝鲜语自然语言处理的效果。首先为了解决朝鲜语词性标注中遇到的形态素实际写法与原形不一致的问题,该文提出了一种在seq2seq模型的基础上融合朝鲜语字母信息的朝鲜语形态素原形恢复方法;其次,在恢复形态素原形的基础上,利用LSTM-CRF模型完成朝鲜语分写及词性标注。实验结果表明,该文提出的方法词性标注F1值为94.75%,优于其他方法。     

微波烧结法制备磁性磨料的工艺参数

以铁粉与碳化硅做原料,采用新型的微波加热工艺制备磁性磨料,通过实验测得磁力研磨设备对316L不锈钢件精加工的粗糙度,分析数据并总结得出了制备磁性磨料过程中的最佳工艺条件:使用铁粉与细碳化硅质量比为4∶1,加热温度为1 200℃,切削转速为500 r/min。在此条件下,磁性磨料具有良好的研磨效果,加工件粗糙度最高可以达到0.18μm。