基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

基于小样本下统计不确定性的边坡可靠度Bootstrap-BC_a方法

传统方法对小样本下的岩土抗剪强度参数估计区间较宽,会导致工程设计偏于保守,为此,提出一种考虑测量数据统计不确定性的边坡可靠度分析Bootstrap-BC_a法。该方法在Bootstrap的基础上加入偏差修正量■和加速量a,进一步校正了置信区间的端点值,提高了估计精度。在保证样本容量和变异性一致的条件下,对比分析Bootstrap-BC_a法和Bootstrap法在95%置信水平下的置信区间以及相对应的安全系数估计值。结果表明:Bootstrap-BC_a法能够有效收窄区间宽度且保证率下限值更趋近实际值;Bootstrap-BC_a法计算所得边坡安全系数均值相对较大,离散型更小,且与样本容量成正比,与安全系数方差成反比;3种变异水平的安全系数均值都随着样本容量n的增大而增大,而安全系数方差则逐渐减小,且大变异水平下计算所得安全系数均值更大。     

洪量计算及样本选取

根据洪水流量过程的特点，对离散的流量资料，使用三次样条函数拟合。拟合后使离散的流量资料点据变成连续光滑的流量过程。在此基础上，以数学分析的方法，对洪水过程进行计算处理，使用计算机对洪水的各种时段洪量进行分析选样     

挖掘机工作装置实验样本长度确定方法及程序系统

本文通过对某液压挖掘机工作装置实验样本长度的研究,详细讨论了样本长度的确定方法,重点分析了趋势曲线拟合法,提出了样本长度精度区间分析的方法,并在处理大量实验数据的基础上,从载荷分布及寿命估算的角度做了实际的验证.编制了应用程序,使样本长度确定至寿命估算整个过程程序化.     

基于神经网络的河道浅滩演变预测模型

河道浅滩演变是一个复杂的非线性动力学过程, 作者借助神经网络处理非线性问题的优势, 在分析影响河道浅滩演变因素的基础上, 建立了预测河道浅淮演变的BP网络模型, 并对模型中的输入因子和样本的提取进行了探讨. 以闽江竹岐至侯官河段为实例,用“试控法”给出了BP网络模型的建模方案, 用正交设计原理选取相应的训练样本集, 利用该样本集对网络进行学习和训练, 并用训练好的BP网络模型预测浅滩上年内最小水深和年平均淤积厚度. 计算结果表明: 模型预测结果与实际值吻合良好. 这为河道浅滩演变预测研究提供了新方法.     

统计技术在批量生产中的作用

本文介绍了统计技术对于批量生产中 ,对抽样检验的样本进行统计的几种方法 ,如 x -R控制图、工序能力分析指数CP 等 ,可以针对控制图或CP 值 ,对生产中出现的情况进行分析 ,以利于进一步的改进     

《中国宣纸样本》问世

由中国宣纸集团公司设计制作的《中国宣纸样本》，最近在中国宣纸之乡——安徽泾县问世。样本选用该企业生产的“红星”牌宣纸3大系列50余个不同规格品种型号的宣纸样品，以及4种仿古撒金宣纸样品组合成集。     

2006上半年样本医院购药统计及重点品种分析

抗感染药物因受到屡次降价的冲击，在样本医院的份额逐步下降。多年占据用药前三甲位置的终于让出2个空位，人血白蛋白坐上了头把交椅，氯化钠也位居第三（表4）。被踢出前20位的品种有头孢他啶、前列地尔、头孢曲松和胸腺肽，这4个品种中有3个是属去年的降价品种，其中2个是抗感染药物。头孢他啶后移了20位（7→27），头孢曲松也后移了10位（15→25）。     

神经网络技术改善了微波测向的精度

文章介绍了神经网络的应用。重点介绍神经网络应用于多波束测向的原理和样本训练的模拟结果，为提高多波束测向的性能提供新的途径和思想。