基于BSCWEformer的退火炉内分组式辊速序列预测

退火炉内带钢的长度受到温度、张力等因素的影响而变化,导致辊的转速改变以及焊缝位置的不确定,从而威胁生产安全.为了准确预测辊的转速以计算焊缝的实时位置,本文提出基于带状稀疏柯西自注意力的BSCWEformer (banded sparse Cauchy weight enhanced Transformer)模型.模型采用带状稀疏的、使用基于相对位置计算的柯西分布权重值增强的自注意力结构,在提高相邻输入序列的重要性的同时,将自注意力的复杂度由二次方降低为线性.通过实际生产数据进行实验,并与LogSparse Transformer、Transformer、RNMT+等模型进行对比,得出本文所提出的BSCWEformer模型在退火炉内分组式辊速序列预测任务上具有较高的预测精度.

腹腔镜治疗结直肠癌老年患者术后肠梗阻发生率及影响因素分析

目的探讨腹腔镜治疗结直肠癌老年患者术后肠梗阻发生率及影响因素。方法对2018年1月—2020年1月某地区内6家医院接受腹腔镜治疗的103例结直肠癌老年患者的数据进行回顾性分析。依据患者术后发生肠梗阻的情况分为对照组(未出现肠梗阻,n=89)与病例组(发生肠梗阻,n=14)。分析腹腔镜治疗结直肠癌老年患者术后肠梗阻发生情况及影响因素。结果103例患者中,术后1年之内,共有14例发生肠梗阻(13.59%)。单因素分析显示,两组患者的性别、年龄、腹部手术史、肿瘤位置、肿瘤TNM分期、术前肠梗阻情况、手术时间、手术失血量的数据差异有统计学意义(P<0.05)。多因素分析显示,年龄较大(OR=1.054)、男性(OR=3.919)、腹部手术史(OR=10.114)、肿瘤位置在直肠(OR=6.599)、TNM分期为Ⅲ~Ⅳ期(OR=5.959)、术前出现肠梗阻(OR=7.455)、手术时间较长(OR=1.041)、手术失血量较多(OR=1.022)为腹腔镜治疗结直肠癌老年患者术后发生肠梗阻的独立影响因素(P<0.05)。结论接受腹腔镜治疗的结直肠癌老年患者术后具有一定的肠梗阻发病风险,部分因素对于该类患者的肠梗阻发生具有影响力,需要在临床工作中给予高度的重视并采取针对性的防范措施。

基于.NET的中文分词系统设计与实现

针对中文分词的相关理论,讨论了中文分词的难点、语料库和中文分词算法,然后在.NET下设计了一个中文分词系统。在长词优先的原则下通过SQL Server 2005自建了一个语料库。在Visual Studio 2005下,采用改进的正向减字最大匹配分词算法,使用ASP.NET和C#语言实现了这个系统。结果表明该分词系统达到了较好的分词效果。

非德育学科专业课教学活动中德育缺失的思考

当前高校中非德育学科专业课教学活动中出现严重的德育缺失现象,德育问题引起强烈关注。强调专业课教学是德育渗透的载体,是对大学生德育渗透的重要渠道,也是高校全面育人、全程育人、全员育人的重要组成部分。因此,必须研究在专业课教学活动中实施德育的有效途径,以实现高校全过程德育目的。

工程项目管理在重大工程项目中的应用分析

介绍了工程项目管理的相关概念,并从经济影响、社会影响、环境影响等三个方面着重分析了工程项目管理在我国重大工程项目中的实际应用。

一种基于UML的博客系统的分析和设计

博客是一个流行的交互式的网络平台,在开源建模工具StarUML下使用面向对象的语言——统一建模语言进行系统建模和类图的设计。在实现方面,可以采取ASP.NET下使用C#编程语言。

多真体系统理论及粒群优化算法在煤矿救灾机器人中的应用探讨

为了提高煤矿救灾机器人的工作效率,在分析了国内外煤矿救灾及其机器人的研究现状的基础上,结合多真体系统理论及粒群优化算法的相关概念,设计了一个基于多真体系统理论和粒群优化的煤矿救灾机器人工作的算法。

泛在学习环境下大学生信息素养的提高

简要介绍了泛在学习的定义及学习模式,并针对泛在学习环境下从海量学习资源中寻获、评价及应用信息,从调整高校教育环境及教学模式、改变高校图书馆的服务模式和改进文献检索课的教学方式等三个方面介绍了泛提高大学生信息素养的方法,对于泛在视野下提高大学生获取信息和检索文献的能力具有一定的指导作用和帮助。

《岩体力学》精品课程建设探索

首先分析了岩体力学的基本概念和武汉理工大学《岩体力学》课程建设情况,然后从课程建设的难点重点展开叙述,总结了课程实践情况,最后对全文做出了总结。

一个考虑多种排错延迟的NHPP类软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型通常假设软件的测试环境与软件实际运行的现场环境相同,期望利用测试阶段获得的失效数据评估软件在现场运行时的失效行为。多数非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型假设软件故障被发现后立即被排除,这点假设无论是在测试环境还是在现场环境下都很难实现。根据故障对测试过程的影响,故障的排错时间可被分为多种。提出了一个考虑多种排错延迟的软件可靠性增长模型,讨论了基于这个模型的故障排除效率函数,指出从用户角度出发讨论软件可靠性时必须考虑重复性故障。

基于LabVIEW的煤矿巷道顶板监测系统设计

近10年来,国内煤矿发生致人死亡的顶板事故数千起,占煤矿事故总数接近一半。因此,实时监测煤矿巷道顶板离层的位移及压力,判断顶板离层及围岩的稳固性,及时采取有效的防护措施,对预防顶板事故的发生具有重大的现实意义。本研究基于虚拟仪器的煤矿巷道顶板监测系统利用传感器、分布式测量节点和无线网关组成的无线传感器网络与LabVIEW监测程序,实现了巷道顶板的应力与离层位移数据的采集、存储、预警和查询功能,达到了对巷道顶板实时、动态的监测目的,通过对监测数据的分析,能反映出当前顶板离层结构的健康状态,从而对巷道的安全性与稳定性作出正确及时的评价,及早发现可能发生顶板冒落的区域,及时采取相应措施,避免巷道顶板事故的发生,减少财产损失与人员伤亡。

大面积MRPC宇宙线缪子成像原型装置的研制

大面积位置灵敏探测器阵列是宇宙线缪子散射成像系统的关键部分。研发了适用于研制的73.6 cm×73.6 cm大面积二维读出位置灵敏MRPC探测器上的双精细复用读出电子学,构建了一个包括上下2组、每组各3块大面积MRPC的宇宙线缪子散射成像原型实验装置。该装置通过上下两块塑料闪烁体进行触发,实验数据经过处理后能重建缪子径迹,采用PoCA图像重建算法,获得了散射成像实验图像,结果与蒙特卡罗理论模拟结果相一致,为进一步研究宇宙线缪子成像物理机制、成像算法等提供了良好的实验平台。

岩石单轴压缩试验的应力应变分形特征研究

为了定量描述岩石力学试验过程中得到的应力应变曲线的不平滑特征,提出一种新的表征岩石破坏过程的分形维计算对象——应力应变分形。应力应变的记录过程连续且受外界干扰相对较少,基于此计算的应力应变分形对于研究岩石的破坏特征具有实际意义。通过对两组花岗斑岩进行单轴压缩试验,得到其应力-时间曲线、应变-时间曲线和应力应变曲线,提取曲线关键位置的图像并计算其分形维。通过分析发现当应力、应变发生突变时,对应的分形值也发生突变,两者具有较好的一致性。

基于自然语言处理的主观题评分算法研究

从自然语言处理的角度来看,现有的主观题评分算法都以相似度计算为核心的,没有考虑语义对立度问题.提出了一种基于中文分词技术、相似度计算和对立度计算的新的主观题评分算法.对主观题评分算法的以下三个方面进行了重点研究:怎样改进中文分词算法中的歧义切分的方法;怎样引入参数限制计算中分数过高或过低;怎样设计一个融合相似度计算和对立度计算的主观题分数的计算公式.

基于自然语言处理的智能评分系统

针对目前考试系统和主观题评分算法的研究现状,引入了自然语言处理技术。在对已有的相似度计算的算法进行改进的基础上,提出了一种新的排序和划分区间的评分方法,并在.NET平台上设计一个智能评分系统。实验表明该智能评分算法及智能评分系统有效且可行。

基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术研究

传统的双向匹配算法虽然能够发现歧义现象,但是却不能解决歧义问题.为了更好地进行歧义消解,提出了一种基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术,通过积累的语料库,设计并实现了一个基于两种方法的分词系统.该系统的实验结果表明,基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术比传统方法的效果要好.

安全责任展开理论及其在煤矿安全生产中的应用

依据煤矿安全事故调查报告,借鉴质量管理中的质量功能展开理论的思维方式,提出了适用于煤矿安全管理的安全责任展开理论方法,并阐述了该理论方法在煤矿煤矿安全生产品中的应用和安全要素重要度评估的重要作用。

一个NHPP类软件可靠性增长模型框架

NHPP类软件可靠性增长模型已经成为软件可靠性工程实践中非常成功的工具,从某些模型的一些共同特征出发,研究了NHPP类软件可靠性增长模型的有限通用框架,提出了一个既考虑软件测试的不完美性、故障检测率随时间的变化,又考虑了故障改正效率随时间变化的NHPP类软件可靠性增长模型框架。一些已经存在的NHPP类软件可靠性增长模型是这个框架的特例。

基于NLP技术和相似度计算的智能搜索引擎研究

针对传统的搜索引擎对于自然语言理解方面存在的问题,文章研究了一种新的基于自然语言处理技术和相似度计算的智能搜索引擎的模型.其核心技术是基于自然语言处理的中文分词技术、语义相似度和对立度等理论,将这些概念理论结合起来,从用户习惯的思考角度,结合DotLucene开源全文搜索引擎建立一个智能的搜索引擎.研究表明,该模型在对已经收录的文档有着86.1%的查准率.该智能搜索引擎较好的对查询语句的实现了理解,能够对用户的提问做出正确的回答.

基于FPGA的农林业环境监测机器人系统设计

针对农林业野外环境人为实时移动监测的不便,研究应用于农林业环境监测机器人系统,采用FPGA处理器作为主控模块、采用多路传感器实现对机器人的行动控制和原始数据获取,并通过ZigBee的无线自组网系统将数据传输到中心控制系统,以得到农林业野外环境的温度、湿度、酒精度、CO2、灰尘度和烟雾浓度等参数;再将这些参数进行数据处理后传给PC机,可在野外复杂的环境下,实时掌握农林业环境各种参数的数据,为实现对环境的有效监测和人为管理提供提供科学依据。