部首感知的中文医疗命名实体识别

人工智能技术的发展推动了医疗领域的智能化,为提升医疗效率、改善医疗水平提供了新的助力。同时,这一新的趋势也催生了海量的电子病历文本,其所蕴含的丰富信息具有巨大的潜在挖掘与应用价值。然而,当前中文电子病历的命名实体识别研究工作并没有全面考虑中文及中文医疗领域的特殊性,而是将面向通用数据集的模型迁移到医疗领域的实体类型中,分析效果较为有限。针对这一问题,该文设计了长短期记忆网络与条件随机场的联合模型并引入BERT模型;在此基础之上,考虑到医疗领域命名实体鲜明的部首特征,通过将部首信息编码到字向量中,并且结合部首信息修改条件随机场层得分函数的计算方式,有效地提升了医疗领域命名实体的抽取能力。通过两项电子病历数据集的实验结果表明,该文提出的模型整体效果略高于通用的实体识别模型,并对疾病诊断等特定类型的实体词的识别效果具有较为明显的提升。     

全新风家用空气制冷系统实验台性能测试

为解决空气制冷技术对气源的依赖问题,同时简化系统回收膨胀功,本文以高速电机驱动的无油气浮轴承压缩-膨胀一体机为核心部件,搭建了采用开式逆增压循环的全新风家用空气制冷系统实验台,可实现膨胀机、压缩机进出口的温度、压力、流量测量,并可与焓差室对接,获得制冷系统的制冷量和送风参数。在标准空调工况下进行了多个转速下的性能测试,额定转速为38 000 r/min时,制冷量为1.6 kW。送风温度随转速升高而降低,制冷量随转速升高而增大,基于该特点,空气制冷系统有直接送风和送风温度可调的优势,使空气制冷技术在新风空调领域的应用成为可能。     

基于地质知识蒸馏学习的油气储集层识别方法

油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,智能油气储集层识别技术成为学术界和工业界共同关注的问题....