基于组织支持视角的建筑施工安全问题及对策分析

组织支持感理论强调管理过程中对人的关心、支持、认同有助于提升员工对组织规则的遵守和其他方面的工作表现。本研究在调查某建筑施工现场安全管理问题的基础上,分析安全问题背后的管理原因,并提出基于组织支持的安全管理对策,即在管理层进行任务指派时增加安全提示的方式,以增进安全管理的效果。     

图示评审法在管理中的应用

介绍了图示评审法(GERT)的构成、解决问题的步骤和绘制网络图的规则.运用GERT网络对企业研制新产品的方案进行评审,结合实际例子对GERT方法进行了验证,并指出了方法的局限性.用增加功能节点的方法,扩充了GERT方法的模拟范围.     

城市汽车运行电子地图系统功能分析

本文论述了汽车运行电子地图系统的概念、功能以及软件研制和技术关键、给出了系统专用设备的开发需求和目标，对系统应用前景进行了展望。     

高温高压飞灰过滤器中主管板的制造

介绍了高温高压飞灰过滤器关键部件之一——舒马赫主管板的结构,论述了该超大尺寸的不锈钢、组合管板制造工艺的难点,并对其在制造过程中的防变形控制进行了重点阐述。     

一种基于神经网络和证据理论的信息融合算法

针对目前多传感器系统中常用的信息融合方法,识别率较低、网络稳定性不好、不能很好地处理不确定性等问题,提出一种基于神经网络和DS方法的信息融合算法。该方法兼顾神经网络和DS推理二者的优势,有效地解决了目前信息融合方法对大噪声不确定性传感器测量信息的误识别问题。仿真实验结果验证了该算法在提高目标识别率和抗噪能力方面的有效性。     

基于学习主动中心轮廓模型的场景文本检测

在场景文本检测领域,存在由于文本尺寸波动较大导致的小文本漏检、大文本欠检测和多尺度文本边界检测错误的情况。针对上述问题,提出一种基于学习主动中心轮廓模型的场景文本检测网络。在残差网络ResNet的基础上构建多尺度特征权重融合模型,对输入的场景文本图片进行多尺度特征提取和权重融合,并计算出最终的特征融合图,适应场景文本长宽比变化较大的情况。在此基础上,将融合后的特征图输入到学习主动中心轮廓模型预测文本框的中心点和边界,该模型为场景文本检测提供丰富先验知识,以解决多尺度文本检测框包含过多背景或部分包围文本造成的边界检测错误问题。在MSRA-TD500、IC13、IC15和IC17MLT数据集上的实验结果表明,该网络能够提高多尺度场景文本检测的准确率,其中在MSRA-TD50数据集上F-measure为0.83,相较于MSR方法提升1%,在IC13数据集上F-measure为0.91,相较于PixelLink网络提升2%,在IC15数据集上F-measure值为0.87,相较于PSENet网络提升1%,在IC17MLT数据集上F-measure值为0.74,相较于TridentNet网络提升1%。     

用于嵌套命名实体识别的边界强化分类模型

实体嵌套是自然语言中一种常见现象,提高嵌套命名实体识别的准确性对自然语言处理各项任务具有重要作用。针对现有嵌套命名实体识别方法在识别实体边界时不够准确、未能有效利用实体边界信息等问题,提出一种嵌套命名实体识别的边界强化分类模型。采用卷积神经网络提取邻接词的特征,通过加入多头注意力的序列标注模型获取实体中的边界特征,提高实体边界检测的准确性。在此基础上,计算实体中各词语对实体类型的贡献度,将实体关键字与实体边界词相结合来表示实体,使实体表示中包含实体关键信息和边界信息,最后进行实体类型检测。实验结果表明,通过加入多头注意力机制能够有效提升对嵌套命名实体的检测和识别性能,该模型在GENIA和GermEval 2014数据集上准确率有较好表现,并且召回率和F1值较对比模型达到最优。     

结合噪声网络的强化学习远程监督关系抽取

针对目前远程监督关系抽取任务中存在的错误标注问题,提出使用强化学习策略设计噪声指示器,通过与由关系分类器和噪声数据组成的环境相交互,动态识别每个关系类别的假正例与假负例,并为其重新分配正确的关系标签,从而将噪声数据转换成有用的训练样本,有利于提高远程监督关系抽取模型的性能;另外,在训练过程中,通过在策略网络权重上添加噪声,平衡策略网络的探索和利用问题,从而增强噪声指示器的探索能力,使噪声指示器更准确地选择出能够正确表达实体-关系的句子。在Freebase对齐NYT公共数据集上的实验结果表明,提出的方法可以显著提高远程监督关系抽取模型的性能,表明模型拥有识别并纠正噪声数据标签的能力,可以更好地学习关系特征。