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1.
入世后,我国化工高等教育将面临教育主导权、生源、师资、毕业生就业结构、资金与资金、教学思想、课程体系和专业设置等诸多方面的严峻挑战;充分调研、深化教改、加快发展、加强实践能力和素质教育、培养创新人才;同时扩大国际交流、推进国际化进程、加强爱国主义教育、增强民族自豪感应该是应对挑战的基本点。 相似文献
2.
3.
去隐私化是2014 i2b2/UTHealth中的一个任务,目的在于识别并移除电子病历中的隐私信息.本文提出了一种基于支持向量机(SVMs)和条件随机场(CRFs)双层分类模型的去隐私化方法,经过预处理将病历文本进行词切分(tokenize)处理,并在此基础上抽取4类特征,训练SVM模型对隐私信息实体边界进行划分并将结果作为特征添加到特征集中,通过CRF训练多分类器,并通过该分类器对各个类别的隐私信息进行识别.实验表明双层分类模型对于隐私信息识别是有效的,结果F值达到0.9110. 相似文献
4.
通过聚合锆离子对层状硅酸盐高岭土进行交联制备了锆交联高岭土基柱层分子筛,并对其的性能进行了表征.结果表明,锆交联高岭土的比表面积是原土的5~8倍,其层间距由0.72nm增加到1.42nm.热重分析也证明了锆离子对高岭土的交联.高岭土交联后表面酸量增加,表面有各种强弱不同的酸位分布. 相似文献
5.
基于购物网站用户搜索日志的商品词发现 总被引:1,自引:0,他引:1
商品词是电子商务领域描述商品的新词。主要介绍基于购物网站用户搜索日志的商品词发现的方法。该方法从搜索日志中提取用户查询,对查询进行分词,采用N元递增分步算法和串频统计,计算候选串的条件概率,选择候选商品词。为了降低人工审核的成本,只对产出商品词的准确率进行评价。利用该方法在手机、面霜和香水三类商品的搜索日志上进行了实验,最高准确率达到92.58%。 相似文献
6.
7.
电子病历中包含大量有用的医疗知识,抽取这些知识对于构建临床决策支持系统和个性化医疗健康信息服务具有重要意义。自动分词是分析和挖掘中文电子病历的关键基础。为了克服获取标注语料的困难,提出了一种基于无监督学习的中文电子病历分词方法。首先,使用通用领域的词典对电子病历进行初步的切分,为了更好地解决歧义问题,引入概率模型,并通过EM算法从生语料中估计词的出现概率。然后,利用字串的左右分支信息熵构建良度,将未登录词识别转化为最优化问题,并使用动态规划算法进行求解。最后,在3 000来自神经内科的中文电子病历上进行实验,证明了该方法的有效性。 相似文献
8.
EM复合菌群产絮凝剂的絮凝性能 总被引:5,自引:0,他引:5
EM复合菌群产絮凝剂的絮凝特性的研究结果表明,其对高岭土悬浮液絮凝率可达90%。通过添加适当助剂可将絮凝率提高至98%,而且pH值2-12范围内,絮凝率均可达到92%以上,而且具备良好的热稳定性。对多种实际污废水的絮凝率达85%-96%,进一步证明该絮凝剂有较宽的适用性。并经初步鉴别为酸性多糖物质。 相似文献
9.
10.
K-NN与SVM相融合的文本分类技术研究 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种改进的K-NN(K Nearest Neighbor)与SVM(Support Vector Machine)相融合的文本分类算法。该算法利用文本聚类描述K-NN算法中文本类别的内部结构,用sigmoid函数对SVM输出结果进行概率转换,同时引入CLA(Classifier’s Local Accuracy)技术进行分类可信度分析以实现两种算法的融合。实验表明该算法综合了K-NN与SVM在分类问题中的优势,既有效地降低了分类候选的数目,又相应地提高了文本分类的精度,具有较好的性能。 相似文献