基于单片机系统和生物阻抗的鱼体贮藏方式检测技术

针对鱼体贮藏方式(冰鲜与冷冻)鉴别问题,提出一种基于单片机系统和生物阻抗的鱼体贮藏方式快速检测技术,并测试分析了冰鲜和解冻的鲫鱼、鲤鱼在信号频率为1 kHz和16 kHz时的阻抗相对变化率。结果表明,冰鲜鱼的阻抗相对变化率大于100%,而解冻鱼的阻抗相对变化率小于100%。利用Arduino单片机系统、定值电阻和高频交流电压传感器等电路元件搭建了电路检测系统,将鱼体接入检测系统后,分别获取交流信号频率为1 kHz和16 kHz时的定值电阻和鱼体两端的电压信息,计算频率从1 kHz到16 kHz变化时鱼体阻抗的相对变化率,利用阻抗相对变化率鉴别冰鲜鱼和解冻鱼,并在显示终端上输出检测结果。本文提出的检测技术性能良好、操作简单便捷,在检测过程中对鱼体无损伤,且识别过程准确高效,检测准确率可达95%。

基于异构图注意力网络的微博谣言监测模型

社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播,同时也是谣言滋生和传播的温床,因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义,而现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息。为了解决这个问题,基于异构图注意力网络(HAN)构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用含有节点级注意力和语义级注意力的分层注意力机制。首先,节点级注意力结合微博节点的邻居生成两组具有特定语义的节点嵌入;然后,语义级注意力融合不同语义,得到最终的节点嵌入,并输入到分类器中执行二分类任务;最后,给出输入微博是谣言还是非谣言的分类结果。在两个真实的微博谣言数据集上的实验结果表明,MicroBlog-HAN模型可以实现微博谣言较准确的识别,准确率超过87%。

产业政策知识图谱的自动化构建

[目的/意义]为方便民众和政府工作人员快速了解产业政策中的重要内容,本研究提出了一套自动化的产业政策知识图谱构建框架,用于梳理有关政策文本。[方法/过程]具体地,考虑到中文语料的缺乏,本研究利用基于句法分析的三元组抽取模型DSNF从产业政策中抽取政策实体和关系,并结合政策分析场景的特点对结果进行调整。由于原始三元组的表达较为分散,本研究利用三元组表示模型TransP和层次聚类模型BIRCH对原始三元组进行表示和归并。[局限]当前模型的性能尚需要在更大规模的数据集上进行检验,并与已有的方法进行比较。[结果/结论]本研究调用并调整了一系列模型用于解决产业政策知识图谱构建过程中的问题,并探索了基于知识图谱的政策分析模式,具有重要的理论和实践意义。