基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

柴油机碳烟颗粒三维形貌特征的研究

采用微孔均匀沉积冲击器(MOUDI)颗粒采样仪从ZS195单缸发动机尾气中采样,并用软X射线显微成像和软X射线三维重建技术从不同角度观察颗粒的形貌,用Amira获得不同工况、不同粒径级下颗粒的三维形貌和形态学参数,通过比较不同负荷工况和不同粒径级下颗粒的形态学参数,如分形维数、单位体积的表面积等,分析了不同工况和粒径级下这些形态学参数的差别.     

一种双路输出不间断直流电源的设计

针对不间断中小功率电源的需求，设计了两路输出分别是4.2Ｖ和12Ｖ的不间断直流电源，主要由多路输出正－反激变换器、Buck充电电路、单环稳压控制电路及锂电池放电切换电路组成。具体实现方法是，市电正常供电时，通过UC3845芯片控制正－反激变换器实现三路电压输出，其中两路分别是4.2Ｖ 和12Ｖ的稳压输出，另一路输出由ARM控制给锂电池分 阶段充电，在市电断电时，通过ARM智能控制继电器使锂电池切换到放电状态，利用同一个变压器再次通过反激变换器方式实现两路稳压输出，并且由ARM控制器采用 PID算法实现主路输出的稳定，完成相应的仿真和实验验证，结果表明了电路设计和控制方法的正确性，实现了不间断双路输出直流电源各项技术指标。     

测试轻松做 英语学习更给力

小学英语老师常常会给家长留一些作业,让家长给孩子出英汉连线题、选择题等,并对测验结果进行评判。这下可把家长忙坏了,不光是出题,还得判题。能不能让电脑来自动完成这项任务呢?当然可以!安装Snap!by Lectora插件到PPT中,利用它就能轻松实现上述任务,让孩子在轻松快乐的环境中高效学习英语。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

公路路基路面设计中的软基处理分析

本文以公路路基路面设计中的软基处理为主题展开论述,首先分析了公路软土路基特点,然后重点针对公路路基路面设计中软基处理的具体内容进行了分析探讨。     

深部高应力软岩巷道置孔释压材料置孔率合理性研究

针对深部高应力软岩巷道支护难题,为了解决巷道支护强度不够,围岩破碎严重的问题,以麻家梁矿-610 m水平巷道为研究背景,在对深部高应力软岩巷道矿压显现特征分析的基础上,通过建立置孔释压支护模型,对置孔释压支护机理进行能量学分析,据此提出了高应力软岩巷道置孔释压的围岩控制技术;并运用理论分析和物理相似模拟试验的方法,对3种置孔释压材料在不同置孔率条件下的抗压强度以及连续变形量进行了分析,最后结合现场检测数据进行对比判定。研究结果表明:采用置孔率为35%的不饱和聚酯树脂进行支护时,巷道顶底板移近量最小,有效维护了巷道围岩的稳定性。     

矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法

针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。