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1.
DNA是由日本公司和东京电力公司共同开发的新型铝熔炼设备。该设备可利用夜间多余的电力进行自动化熔炼。与其它熔炼炉相比,该设备不仅热效率高,金属损耗少,而且因勿需操作人员,成本低,同时还能有效地改善工作环境,无噪音,煤尘,不产生废气。 相似文献
2.
针对兼类样本,提出一种增量学习算法.利用超球支持向量机,在特征空间对属于同一类别的样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习过程中,只对新增样本以及与新增样本具有相同兼类的旧样本集中的支持向量进行训练,且每次训练只针对一类样本,使得算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现兼类样本增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类准确快捷.实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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6.
在火麻籽油的提取过程中,火麻籽中的毒性成分δ~9-四氢大麻酚易随油脂溶出,降低火麻籽油的品质。采用滚筒式微波翻炒设备对火麻籽进行热处理,旨在降低火麻籽油中的δ~9-四氢大麻酚含量,并对微波处理前后的火麻籽饼残油率及火麻籽毛油品质进行了分析。结果表明:在微波功率1 000 W、微波时间15 min的条件下,火麻籽毛油中的δ~9-四氢大麻酚含量由122.63 mg/kg降至57.33 mg/kg,氧化诱导时间由2.28 h升至3.02 h,生育酚含量由708.38 mg/kg升至716.88mg/kg,火麻籽饼残油率由14.36%降至9.98%。火麻籽毛油的酸值和过氧化值略有增加,脂肪酸组成及含量无显著变化。 相似文献
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8.
方面术语提取是方面级情感分析中的一项重要任务,目的是从在线产品评论中提取关键的方面术语。针对方面术语提取问题,提出基于注意力机制的双层BiReGU模型。该模型在传统BiLSTM模型的基础上,引入双嵌入机制和ReGU(Residual Gated Unit)作为辅助,以提高特征提取的能力。使用BiReGU学习文本特征表示,更好地捕捉词语间的长期依赖关系;在第一层BiReGU之后引入注意力机制,为文本中每个词语赋予不同的权重,得到融合特征后新的知识表示,再输入到第二层BiReGU中学习更加全局的文本特征表示,最后完成提取方面术语的任务。分别在SemEval 2014的Restaurant数据集和Laptop数据集做了相关的对比实验,实验结果证明了所提出方法的有效性。 相似文献
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