两种Skyhook阻尼实现方式在柔性隔振平台中的对比研究

利用Skyhook 阻尼进行柔性隔振平台的主动隔振控制时，可以简单地通过调节控制增益实现对低频段隔振器模态共振响应的抑制，且不影响高频段的隔振性能。在实际使用中，Skyhook 控制有两种常见的实现方式，即积分加速度反馈和积分力反馈。为分析两种实现方式用于柔性隔振平台时所产生的减振效果的差异，基于柔性Stewart 型隔振平台，结合多个ADAMS和MATLAB联合仿真案例开展详细且直观的对比研究。结果表明，对于传统的柔性隔振平台，积分力反馈法会由于实际柔性铰链的残余刚度而不能完全抑制隔振器刚体模态的共振；并且对于有效载荷的低阶模态，同样以抑制低频刚体模态为目的而设计的积分加速度反馈主动控制比积分力反馈法有更好的阻尼效果。最后，给出了对于两种控制方式选取和相应平台设计的意见。     

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。     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。     

一种基于实时几何测距的船桥主动防撞方法

本文提出一种基于实时几何测距的船桥主动防撞方法。该方法对船的改动量甚微,仅需维持多项距离矩阵,通过告警逻辑矩阵进行展示与告警,能起到很好的船桥防撞提示效果。     

2021保持初心,2022竭尽全力

2021年我们在深圳开设了办公室,在西安开设了实体店铺,在无锡开设了永久店址,体现对客人终身售后的承诺。互联网、直播浪潮浩浩汤汤,冲击着珠宝实体商家。面对网络的良莠不齐,各种利益诱惑,我们选择在产品上保持初心,始终坚持高品质、高服务与高性价比.     

基于主动学习的离群点集成挖掘方法研究

离群点检测任务通常缺少可用的标注数据，且离群数据只占整个数据集的很小一部分，相较于其他的数据挖掘任务，离群点检测的难度较大，尚没有单一的算法适合于所有的场景。因此，结合多样性模型集成和主动学习思想，提出了一种基于主动学习的离群点集成检测方法OMAL（Outlier Mining based on Active Learning）。在主动学习框架指导下，根据各种基学习器的对比分析，选择了基于统计的、基于相似性的、基于子空间划分的三个无监督模型作为基学习器。将各基学习器评判的处于离群和正常边界的数据整合后呈现给人类专家进行标注，以最大化人类专家反馈的信息量；从标注的数据集和各基学习器投票产生的数据集中抽样，基于GBM（Gradient BoostingMachine）训练一个有监督二元分类模型，并将该模型应用于全数据集，得出最终的挖掘结果。实验表明，提出方法的AUC有了较为明显的提升，且具有良好的运行效率，具备较好的实用价值。     

改进的多层感知机在客户流失预测中的应用

针对在传统的客户流失预测数据预处理中，使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题，提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进，通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射，有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据，增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明，改进后的模型既有效地提高了预测的准确度，又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。     

风洞模型加速度负反馈振动主动控制方法研究

针对尾撑式风洞模型强方向性振动问题,基于异位配置加速度负反馈控制器对风洞模型振动主动控制方法进行研究。首先,通过模态分析得到系统低阶模态振动的强方向性并基于系统特性设计了具有结构耦合性的内嵌压电陶瓷作动器的风洞模型振动主动控制系统。然后,基于异位配置NAF控制器分别设计了针对第二阶模态和前两阶模态的单模态NAF控制算法和双模态NAF控制算法。最后,进行了实验验证,结果表明:双模态NAF控制算法控制效果较好,前两阶模态阻尼比分别提高近13倍和近40倍,镇定时间分别缩短近11s和近26s。     

冲击地压高应力回采巷道支护改革技术的研究与应用

通过改变传统巷道支护理念,优化巷道支护方式和工艺,解决冲击区域高应力与强卸压大蠕变巷道的主动支护技术难题,规范巷道支护材料、施工机具和巷道支护效果监测,降低巷道翻修率,保障矿井采掘接替正常,为巷道支护提供参考和理论依据,同时进一步完善冲击区域煤层开采巷道支护技术,也为煤炭资源的开采最大化和经济效益最大化提供科学依据和技术保障。     

命名实体识别技术综述

命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一,目的是识别文本中的命名实体并将其归纳到相应的实体类型中。首先阐述了命名实体识别任务的定义、目标和意义,分析提出了命名实体识别的主要难点在于领域命名实体识别局限性、命名实体表述多样性和歧义性、命名实体的复杂性和开放性;然后介绍了命名实体识别研究的发展进程,从最初的规则和字典方法到传统的统计学习方法再到现在的深度学习方法,不断地将新技术应用到命名实体识别研究中以提高性能;接着系统梳理了当下命名实体识别任务中的若干热门研究点,分别是匮乏资源下的命名实体识别、细粒度命名实体识别、嵌套命名实体识别以及命名实体链接;最后针对评判命名实体识别模型的好坏,总结了常用的若干数据集和实验测评指标,并给出了未来的研究建议。