基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

NEWS & EVENT

DFS旷世藏表共襄盛典2021年12月7日,世界领先的奢侈品旅游零售商DFS在澳门的T广场四季名店,与超过400名宾客及VIP顾客共同庆祝了第十二届"旷世藏表"鉴赏会的璀璨启幕。该届鉴赏会特别推出了一系列"首创"活动,包括首届专业大师奖以及首次与传奇拍卖行富艺斯拍卖行达成战略合作关系。DFS集团腕表及珠宝部高级副总裁Matthew Green表示与富艺斯拍卖行合作一直是双方长期以来的共同愿望,透过彼此在钟表和珠宝市场的互补角色,共享相同的价值观以及对奢侈品的定位。     

柴油机碳烟颗粒三维形貌特征的研究

采用微孔均匀沉积冲击器(MOUDI)颗粒采样仪从ZS195单缸发动机尾气中采样,并用软X射线显微成像和软X射线三维重建技术从不同角度观察颗粒的形貌,用Amira获得不同工况、不同粒径级下颗粒的三维形貌和形态学参数,通过比较不同负荷工况和不同粒径级下颗粒的形态学参数,如分形维数、单位体积的表面积等,分析了不同工况和粒径级下这些形态学参数的差别.     

郑州汇特集团有限公司企业简介

<正>郑州汇特集团有限公司从成立伊始始终瞄准国际、国内耐材发展趋势和最新技术,现拥有注册资本5070万元,员工1350余人,其中中级以上技术职称130人,高级技术人员30人。先后同洛阳耐火材料研究院、武汉科技大学、河南科技大学高温材料研究院、鞍山钢铁学院等院校建立了技术合作关系,拥有市级的检测中心和研发机构,在新产品的研制与开发方面具有较强的能力。     

矿山开采中地质构造的影响分析及措施

在当前工业化进程不断加速的前提下,社会生产生活对于矿产资源的需求量在不断增加。而作为一种不可再生的能源,如果不能够实现对矿产资源生产及开采的合理规划,就会导致可开采资源的整体储备量急剧下降。我国在经过多年的生产开采之后矿产资源整体储量逐渐萎缩,这对我国未来的工业生产以及社会生活都会产生一定的影响、在具体生产开采过程中地质构造会对矿产资源的生产与开采产生巨大影响,因此必须要针对矿山地质构造进行深入分析,并对矿产资源开采以及地质构造勘探之间的关系进行深入探讨,在此基础上才能制定出更加合理的开采方案。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。