基于深度学习的命名实体识别研究综述

命名实体识别技术是信息抽取、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中一项重要的基本任务。近年来,基于深度学习的命名实体识别技术成为一大研究热点。为了方便研究者们了解基于深度学习的命名实体识别研究进展及未来发展趋势,对当前基于卷积神经网络、循环神经网络、transformer模型以及其他一些命名实体识别方法展开综述性介绍,对四类方法进行了深入分析和对比。同时对命名实体识别应用领域以及所涉及到的数据集和评测方法进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望。     

网络诱骗系统的威胁分析

网络诱骗系统将攻击者诱入到一个虚假的网络环境中,对攻击者的行为进行监视、记录和跟踪。另外对入侵者的攻击行为进行学习,获得入侵者的攻击目的、方法等信息,这些信息有助于积极防御。网络诱骗系统一般由三部分组成：信息控制、信息捕获和数据分析与处理。     

IBM PC微计算机通用数据采集系统

本文介绍的通用数据采集系统是在IBM PC微型计算机上开发的。该系统由A/D转换部件及相应的软件组成,可完成多种方式下的采集、记录、回放、显示、测量和图形打印功能。具有转换精度高,功能齐全,通用性强等特点,可广泛应用在各种工业控制、信号处理等领域。该系统的主要技术指标为:     

构建审计分析数据仓库中的数据清理及转换技术

数据仓库是进行多角度数据分析的基础,在审计中可借助数据仓库技术分析数据,用以辅助发现问题和锁定审计重点。数据仓库中的数据结构是面向数据分析设计的,在构建数据仓库时需要对原始操作型的数据进行适当的清理和转换,使其更适合分析的需求。本文介绍了构建审计分析数据仓库中常见的数据清理和数据转换问题以及相应的解决技术。     

(青稞-燕麦)甜醅加工工艺优化及其理化特性研究

以青稞和燕麦为原料,采用单因素-正交试验的方法,对(青稞-燕麦)甜醅制作工艺及配方进行了研究。最终优化(青稞-燕麦)甜醅制作的原料配方为:青稞500 g、燕麦500 g、安琪酒曲7 g、白糖(A)3 g、白醋(B)1 g、食盐(C)2 g、白酒(D)1 g及最佳发酵时间48 h。其中4个因素对(青稞-燕麦)甜醅感官评分的影响从大到小排序为C>D>A>B,最优工艺组合A_(2)B_(1)C_(1)D_(2)所制出的甜醅口感评定分高、营养丰富,产品符合相关食品标准。