The Synthesis of FDG on Improved Multifunction Module using Sumitomo CFN Fluoride as Raw Material

Sumitomo CFN multifunction module was improved to synthesize FDG with Beijing PET reagent kit, and study the clinical effects. Using improved Sumitomo the CFN fluorine multifunction module, QMA column was leached with 1.5 mL K₂CO₃ and K_2.2.2 mixture, 1 mL of acetonitrile was used to remove water, mannose triflate (ABX) was dissolved in 1 mL of acetonitrile in a nucleophilic reaction at 90 ℃, 1 mol/L NaOH with 1.5 mL sterile water was used for liquid phase hydrolysis at 80 ℃, Extract 7 mL of sterile water for dilution of the product. The average yield of FDG was about 55% after 17 times sythesis (uncorrected), and the radiochemical purity was about 98%. The rabbit had no heat source reaction and the whole body imaging was good after injection of FDG. This method can shorten the synthesis time and meet the requirements of clinical imaging.     

基于层叠条件随机场的CFN自动标注研究

提出了一种基于层叠条件随机场的CFN自动标注方法。该方法在低层条件随机场模型中解决了框架元素的识别,将识别结果传递到上层短语类型识别的条件随机场模型,再将识别结果传递到上层句法功能识别的条件随机场模型,其低层模型为上层模型提供决策支持。实验选用CFN中"陈述"框架下的句子库,实现了基于层叠条件随机场CFN自动标注的原型系统。     

基于框架表示学习的汉语框架排歧

为了改善框架排歧模型的性能,区别于传统分类算法人工提取特征的做法,直接从语料中的例句出发,使用神经网络模型给出了一种框架表示学习的算法,并将学习到的框架表示向量用于框架排歧任务,显著提升了框架排歧的性能。该算法充分利用CFN中例句库、词元库,基于hinge-loss的神经网络,学习到能最大区别正确框架与错误框架的框架表示向量。此外,还使用WSABIE算法学习到目标词及其上下文的表示向量,排歧时以上下文表示向量与框架表示向量做余弦夹角来判决。在CFN中88个有歧义的词元上进行3组2折交叉验证（3×2 BCV）实验,框架排歧精度最好达到72.52%,◢t◣-检验结果表明该方法性能显著高于其他框架排歧方法。     

汉语语篇零形式识别与填充方法研究

零形式识别与填充是在语篇上下文中为句中缺失的语义角色寻找填充项,然而采用分类思想预测集合中正确填充项的方法制约了零形式填充的性能。针对该问题,结合启发式规则与决策树算法识别出需要填充内容的零形式,将上下文中填充过框架元素的内容构成候选语集合,并通过改进的SMOTE算法对少数类样本数据进行扩展,解决了候选语集合数据的非平衡问题。在此基础上,借助汉语框架知识库提取语义相似性特征,利用框架元素间的映射关系提升零形式填充效果。实验结果表明,该方法在数据层面对填充样本的非平衡性进行处理,可使最终的F值提高约12%。     

算力网络下的算力边缘服务器部署算法

算力边缘服务器部署问题是构建算力网络的基础性问题。在实践过程中,算力边缘服务器靠近算力资源并为其加入算力网络提供接入服务。然而,算力资源的整体结构往往由现实需求所决定,并时刻随需求的变化而变化。在算力边缘服务器资源有限的情况下,如何合理部署算力边缘服务器,使得其能够保障算力网络有效地建设已成为当前各界所关注的热点。首先,对算力边缘服务器部署问题进行分析,并将其转换为带约束的多目标优化问题。针对该问题,提出一种改进型遗传算法予以解决。该算法优点在于：寻找无重复可行解作为初始种群,为选择操作提供了更多挑选的余地;选择时,采用个体均衡选择策略,保证了迭代群体的多样化与分散化;交叉和变异时,分别采用不同种类的随机两点交叉与轮流随机单点变异的策略,从而保障了新生种群的多元性与多样性。实验从算力资源总量偏差率、负载平衡误差率、收敛率、期望最优解误差率四个方面验证,该算法适合应用于算力边缘服务器的部署。