准周期量子动力系统的数值求解

本文提出了研究准周期量子动力系统的计算方法.传统计算方法通常使用大的周期系统来近似计算准周期系统,这会产生丢番图逼近误差.我们的方法将准周期系统在高维周期结构中表示和计算,这样不仅可以避免丢番图逼近误差,而且可以将周期系统的高效算法,比如快速Fourier变换直接运用到新的算法中.我们将算法用于计算具有准周期势的线性薛定谔方程和准周期初值的非线性薛定谔方程.数值结果表明了算法的可靠性和高效性,并可以用于研究包含Anderson局域化、非线性光子准晶在内的准周期量子行为.     

国家形象的构建与营造——中华人民共和国国旗、国徽的设计分析

中国国旗、国徽设计以五星、天安门、嘉禾稻、麦穗等彰显时代特点的现实主义素材为设计元素,具有明显的政治语态和意识形态意味.其以环绕、半环绕结构图式和红、黄色调的设计形式,表现出了中国传统图案的装饰意味.这种近乎完美的艺术形式与明显的政治意象,准确地呈现了国家意志和政党主张.     

中国住房保障政策效力与政策效果评估 ——基于1998年～2018年政策文本的量化分析

为了评估我国住房保障政策的效力和效果,本文收集了1998～2018年间我国中央政府及各部委颁布的203份住房保障政策文件,运用"政策力度-政策目标-政策措施"的三维量化模型测算住房保障的政策效力,并进一步分析政策效力对住房保障政策效果的影响,从而提出提升住房保障政策效力和效果的相关建议.     

跨领域文本情感分类研究进展

作为社会媒体文本情感分析的重要研究课题之一，跨领域文本情感分类旨在利用源领域资源或模型迁移地服务于目标领域的文本情感分类任务，其可以有效缓解目标领域中带标签数据不足问题.本文从三个角度对跨领域文本情感分类方法行了归纳总结：（1）按照目标领域中是否有带标签数据，可分为直推式和归纳式情感迁移方法；（2）按照不同情感适应性策略，可分为实例迁移方法、特征迁移方法、模型迁移方法、基于词典的方法、联合情感主题方法以及图模型方法等；（3）按照可用源领域个数，可分为单源和多源跨领域文本情感分类方法.此外，论文还介绍了深度迁移学习方法及其在跨领域文本情感分类的最新应用成果.最后，论文围绕跨领域文本情感分类面临的关键技术问题，对可能的突破方向进行了展望.     

基于改进词嵌入表示和卷积神经网络的银行智能派单系统的研究

银行智能派单系统的实现和功能完善,对银行提升客户满意度、提高突发事件处理效率、降低人工处理成本等非常重要。针对现有的基于Word2vec和TextCNN模型的银行智能派单系统进行了改进,针对特征词权重表达性弱,特征词类别及位置区分性弱等问题,提出基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示和卷积神经网络结合的银行智能派单系统:首先利用Word2vec模型得到输入事件单的词嵌入向量;再针对经典TF-IDF方法不具备类别区分性、位置区分性,也没有考虑极端频率特征词代表性的情况,提出改进型TF-IDF算法,计算每个特征词的权重,得到基于改进TF-IDF加权的Word2vec词嵌入表示;最后在卷积神经网络模型中进行训练,通过迭代训练最终得到分类器,利用分类器可对输入事件单信息自动进行系统类别的判断。实验结果表明改进词嵌入表示的银行智能派单系统分类模型的宏查准率、宏查全率、准确率以及宏F1值都得到进一步的提高。     

西门子WCC文本列表运用解析

在利用西门子WCC进行组态设计,实现人机界面交换时,需要用到文本列表来实现如程序、参数、指令等的选择,要实现该功能涉及到各软件的运用,相关书籍介绍较少,通过对西门子WCC、西门子PLC、VBS软件的结合,实现了在人机交换过程中程序的选择、数据的导入等,其他工程设计可以参考。     

基于平行文本模式的企业简介英译

企业走向国际市场需要高质量的企业简介等外宣材料。本文借助平行文本,以财富500强企业简介作为平行文本语料,分析归纳此体裁的语篇结构及词汇语法特征,重构一个企业简介英译的平行文本模式,为译者提供参照。     

巧用文本资源,挖掘想象灵感——浅谈阅读教学中初中生想象能力的培养

语文文本资源在使用过程中会出现一些容易被人忽略的边角余料和细枝末节之处,如何巧妙利用好它来培养学生想象力是新课程标准的要求。教材目录、题目、结尾、文思、重点词语、标点、练习等因课堂时空限制及教师备课缺漏都给课堂教学留下了空白。教师若巧用这些资源,化腐朽为灵感,就能很好地激发学生想象能力。本文采用具体事例结合道理阐述的方法加以论证,论述切合实际,举例以本地区采用的北师大教材为主,举一反三,触类旁通,指导性强。     

一种改进的稀疏表示人脸算法

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种快速正交匹配追踪的脸识别新方法。快速正交匹配追踪算法通过在基本的正交匹配追踪算法中对冗余字典采用Cholesky分解,提高了算法的整体效率。