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传统业务流程建模与分析任务中通常将活动表示为离散符号,损失了一定的语义信息。针对这一问题,提出了时序活动表示学习方法,使用多维实数向量对活动语义进行量化表示,为深度学习等现代人工智能技术在业务流程建模与分析中的应用提供基础支持。首先利用过程模型对事件日志的高层次抽象能力,通过过程模型挖掘及仿真对原始事件日志进行增强,扩大事件日志规模并强化活动关系统计信息;然后设计了融合活动关系和执行时间信息的向量表示学习算法,从增强后的事件日志中学习活动向量表示。通过在一个公开的真实医院诊疗日志语料上开展的实验研究验证了所提方法相比于传统的词向量学习方法具有明显优势。 相似文献
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食源性致病菌的快速检测对预防食源性疾病的爆发具有重要意义。成簇规律间隔短回文重复序列(Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats, CRISPR)及CRISPR相关蛋白(CRISPR-associated protein,Cas)构成的CRISPR/Cas系统已被广泛的应用于核酸检测,并在对食源性致病菌的检测中展现出快速、灵敏度高、特异性强等优势。本文介绍了CRISPR/Cas系统的原理、机制,总结了CRISPR/Cas系统与不同扩增方法和信号输出模式相结合在食源性致病菌检测中的应用,并讨论了这些检测方法存在的一些问题和挑战,最后对该技术的未来发展前景进行展望,旨在为食源性致病菌的快速检测提供新思路。 相似文献
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文章从数字化入手,以山西晋商为突破口,结合包装在文化宣传中不可替代的重要性,研究晋商衍生产品在推广阶段的包装风格、包装题材、包装类型,以此带动晋商文化的大发展。通过数字化的信息采集和软件技术的智能生成与设计,将原本自身带有局限性的晋商文化发扬成山西特色,并在转型发展上寻找新的道路。 相似文献
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提出了一种基于数据驱动结合全局注意力机制与双向门控循环单元深度神经网络的选择性催化还原系统出口NOx排放预测模型,并使用黑寡妇优化算法对网络超参数进行自动寻优。对某300MW电厂选择性催化还系统的历史运行数据进行深度挖掘,确定模型输入变量并校准各输入变量与NOx排放量之间的时延并重构样本序列。实验结果显示,所提出模型的预测结果比典型预测模型具有更高预测精度和更好的泛化能力。 相似文献
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