基于Bert预训练模型的虚假新闻文本检测

虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。     

碳纤维喷射混凝土硫酸盐冻损伤分析

为了研究碳纤维混凝土硫酸盐冻侵蚀损伤，以川藏铁路喷射纤维混凝土工程环境为依托进行室内盐冻试验，盐冻最低、最高温度设置为(-37.12、17℃)，(-32.12、12℃)，(-25.12、5℃)，(-20.12、0℃)，硫酸盐质量分数分别为5%、7.5%、10%，纤维体积分数分别为0、0.10%、0.20%、0.24%、0.30%。通过宏观强度试验结果和微观分析可知，随着硫酸盐浓度的增加，碳纤维混凝土损伤越严重。与普通混凝土相比，碳纤维混凝土能够有效阻止开裂，其中0.3%的体积分数为最佳掺量。通过微观分析，揭示碳纤维在混凝土结构内起到类似梁的作用机制，并据此建立损伤模型。     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

Brönsted方程动力学模型研究ZSM-5催化乙烯齐聚及芳构化活性和酸强度分布之间的定量关系

乙烯催化齐聚和芳构化是烯烃高值化和合成液体燃料的关键过程，采用NH₃-TPD谱图分析计算方法得到的探针分子脱附活化能作为催化剂的酸位点强度分布的参数，结合线性自由能理论在Br?nsted方程中引入酸强度对反应的影响因子γ作为动力学方程参数关联探针分子脱附活化能与反应活化能，明确固体酸酸强度的基准在催化动力学方程中的物理意义。建立同为MFI拓扑结构 Si /Al摩尔比为12.5、19、25、60、70的ZSM-5分子筛催化剂上不同酸强度位和乙烯齐聚及芳构化中氢转移、齐聚、芳构化各单元步骤以及对应的烷烃、低碳烯烃和芳烃产物分布的定量关系。根据拟合得到动力学参数γ可以发现不同强度的酸位点对乙烯齐聚及芳构化具有不同的作用系数。氨脱附活化能(DAE)为90 kJ·mol^-1的酸位点是氢转移反应的主要活性位点，而对于乙烯齐聚反应中主要的活性酸位点为DAE 90 kJ·mol^-1和124 kJ·mol^-1，DAE为150 kJ·mol^-1的酸位点是芳构化反应的主要活性位点。     

实验室认可风险的量化评价模型研究

实验室认可风险需要控制,认可风险评价可以利用可量化的加权评分法评价模型实现。模型基于认可要求建立风险评价指标,将认可发现量化为风险值,最终达成风险分级。     

基于熵权TOPSIS的工程咨询机构BIM技术应用能力评价

构建工程咨询机构BIM技术应用能力评价的指标体系,提出改进的熵权TOPSIS评价模型,以4个典型的工程咨询单位为例,进行BIM技术运用能力评价。研究表明,BIM行业的整体水平已经有了明显的提升,但是区域间的发展还存在一定差距。     

基于重力势能转化的下肢外骨骼设计与动力学研究

基于人体重力势能转化的弹性助力原理,设计了一款下肢外骨骼,其类型为被动式,可为髋关节提供助力。依据拉格朗日方程建立了下肢外骨骼数学模型,研究了该模型在释能阶段的髋关节转矩。利用Adams软件建立了下肢外骨骼动力学仿真模型,通过数理统计的方法对比了数学模型和动力学仿真模型髋关节转矩的计算结果,得出两者高度相关。利用Adams软件仿真分别得出了人体在穿戴下肢外骨骼和不穿戴下肢外骨骼情况下释能阶段的髋关节转矩曲线,以髋关节做功值为依据对两组髋关节转矩曲线做了对比分析。结果表明,穿戴下肢外骨骼时,释能阶段髋关节做功值减少了19.29%。最后,以储能弹簧刚度与预拉力为设计变量对下肢外骨骼髋关节转矩进行优化,得出最适储能弹簧刚度下穿戴下肢外骨骼时髋关节做功值比不穿戴下肢外骨骼时减少了26.00%。     

总变差模型在书画打印宣纸印刷质量预测中的应用

为了建立适用于书画打印宣纸印刷质量的预测模型,本研究测量了14种书画打印宣纸的粗糙度、白度、不透明度、定量、光泽度和针对宣纸特别设定的帘纹深浅以及帘纹疏密度等表面物理参量,并在相同条件下,使用喷墨打印设备输出并测量印品色度值,利用总变差模型构建去除帘纹色差的测定方法,得到与人眼视觉特征相符的色差。运用GRNN广义回归神经网络结合书画打印宣纸表面物理参量与宣纸去帘纹后的色差值,建立预测模型。结果表明,该模型能够在仅测量书画打印宣纸表面物理参量的情况下,便能较为准确地预测书画打印宣纸印刷质量,为书画打印宣纸印刷前的选纸工作提供指导依据。