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随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。 相似文献
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在电力行业,IEC61970/61968 CIM因为可以解决信息孤岛问题而成为当前电力企业进行信息交互的标准并被广泛使用。众所周知IEC CIM模型是一个比较庞大的体系,在应用中都是采取相应范围的裁剪和按照需求进行相应的扩充,我们称之为定制化。由于各个人或厂商对于CIM模型的理解不一致,在裁剪或扩充的时候难免出现诸如实用性、与前版本的一致性和可扩充性等的差异问题。特别是在实践中发现在支持接入不同时期、由不同厂商开发的正在运行的应用系统基于CIM标准的实例化有各自的方式和方法,所以电力企业将面临着不同应用系统采用不同CIM标准版本进行的实例化情况,非常难以管理。为了解决同一个CIM模型标准落地存在差异的问题,介绍一种通过实践融合了业务建模方法（BPMN 2.0）、智能电网系统的需求开发方法论（IEC62559）和IEC通用方法框架CMF的方法框架,从方法论的角度约束或指导CIM模型落地。 相似文献
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随着新能源接入和需求管理等新业务发展,从业务管理流程和业务操作流程上对电力营销业务带新的机遇,同时对信息化支撑带来了挑战,如何将业务流程变化快速在信息化系统中实现,成为业务和信息化融合的关键点.本论文基于BPMN2.0在电力营销业务建模实践进行总结,实现业务标准化建模,最终支撑信息化快速实现. 相似文献
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