融合实体特征及多种类注意力机制的领域关系抽取模型

基于远程监督的关系抽取方法可以明显地减少人工标注数据集的成本,已经被广泛应用于领域知识图谱的构建任务中.然而,现有的远程监督关系抽取方法领域针对性不强,同时也忽略了对领域实体特征信息的利用.为了解决上述问题,提出了一种融合实体特征和多种类注意力机制的关系抽取模型PCNN-EFMA.模型采用远程监督和多实例技术,不再受限于人工标注.同时,为了减少远程监督中噪声的影响,模型使用了句子注意力和包间注意力这两类注意力,并在词嵌入层和句子注意力中融合实体特征信息,增强了模型的特征选择能力.实验表明,该模型在领域数据集上的PR曲线更好,并在P@N上的平均准确率优于PCNN-ATT模型.

纤维-建筑石膏基复合材料力学及耐水性能研究

为探究黄麻纤维的掺入对于纤维-建筑石膏基复合材料力学及耐水性能影响,使用NaOH对黄麻纤维进行碱处理,随后制备成纤维-建筑石膏基复合材料以测定其力学及耐水性能变化情况。由试验结果可知,与未经过碱液处理黄麻纤维相比,吸水处理25h后黄麻纤维吸水率降低了115.9%;而将25mm的黄麻纤维掺入石膏复合材料中可使其吸水率降低0.7%;经过5%碱处理后黄麻纤维抗拉强度和拉伸模量分别降低了4.76%和6.42%,且25mm的黄麻纤维的加入使得石膏基复合材料的拉伸性能和弯曲性能分别提高2.1MPa和9.6MPa,试验结果表明纤维的加入有效地增加了纤维-建筑石膏基复合材料的力学性能,但对其耐水性能影响较为不显著。

铁路信号机模拟系统

为了分析点灯电路的工作原理及列车进站、出站和通过车站等不同情况下连续多架列车的信号机显示关系,利用Proteus仿真软件设计并搭建出铁路信号机各个模块的仿真模型。根据继电器状态与信号机显示之间的联锁关系,构建了包含有连续5架铁路信号机的模拟系统。经调试,该系统能够正确模拟信号机点灯电路的相关功能,其中的连续5架信号机均可准确地开放信号,验证了铁路信号机显示是由前方区段联锁关系控制的结果。该模拟系统可用于分析车站及区间信号控制领域的相关问题。

基于孪生深度特征融合残差网络的PCB缺陷分类模型

在电子工业领域中,印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测已经变得越来越重要.PCB的部分微小损伤或者不规则损伤与其密集复杂的排线等视觉纹理信息高度相关.传统卷积神经网络提取特征向量,容易丢失纹理特征等中级视觉特征信息,导致对于细微损伤和不规则损伤的检测效果不明显.针对这一问题,提出了基于孪生深度特征融合残差网络(Siamese deep feature fusion residual network)的PCB损伤分类模型.模型的骨干网络采用ResNet50.特征提取阶段将纹理信息等中级视觉特征和神经网络最终输出的高级语义特征融合为一个32维的特征向量.两个特征的向量的相似性用L2距离表示,用于判断PCB是否有缺陷.在训练阶段应用了三元损失和交叉熵损失,多个损失函数的组合提高了网络的准确性.通过实验验证了模型的有效性,在测试数据集上的准确率达到了(95.42±0.31)%的准确率,实现了模型在PCB缺陷分类检测的可行性.

施工升降机吊笼结构动态特性仿真分析与拓扑优化

针对施工升降机中吊笼存在的共振问题,开展了施工升降机吊笼结构的动态特性仿真分析与拓扑优化.该文通过ANSYS软件研究了SC200型吊笼结构的模态振动特性,分析其模态振动频率区间;并利用拓扑优化方法,以降低6阶模态振动频率为目标对普遍型吊笼结构进行拓扑迭代优化,并基于优化结果设计了新型吊笼结构;从而减少新型吊笼的模态振动频率与外界激振频率的重叠区间,提升吊笼在运行中的安全性和稳定性.仿真结果表明:优化前的吊笼的前6阶固有频率分布在7.68~20.76 Hz,6阶模态的变形量达12.61 mm;优化后的新型吊笼结构的前6阶固有频率为6.12~18.88 Hz,区间分布范围和峰值有效降低,6阶模态的变形量为9.58 mm,降幅达24.03%.因此,吊笼优化后的新型吊笼结构在防止共振和结构稳定性方面都有更佳的表现.

复方金蒲片(薄膜衣)定性和定量提升研究

目的:提升复方金蒲片(薄膜衣)定性和定量标准。方法:采用薄层色谱法(TLC)对制剂中金不换、柴胡、黄芪、丹参进行定性鉴别;采用高效液相色谱法(HPLC)测定制剂中延胡索乙素的含量。结果:建立的TLC鉴别专属性强,且处方药味与对照色谱斑点清晰,分离度良好,重现性强。HPLC含量测定中延胡索乙素在进样量为0.160~1.605μg,呈良好线性关系,平均回收率为95.82%,RSD为1.29%(n=6)。结论:建立的TLC和HPLC简便、专属性强、稳定性好、重现性强,能有效评价复方金蒲片(薄膜衣)的定性、定量。

基于注意力机制和可变形卷积的金属表面细微不规则损伤的图像识别模型

对金属表面细微损伤的检测,传统的目标识别算法泛化能力较弱,而使用深度卷积神经网络的通用检测算法容易丢失小目标特征,其使用的传统正方形结构卷积不适用于处理长条状等不规则损伤。针对以上问题,提出了一种基于注意力机制和可变形卷积的级联神经网络目标检测模型ADC-Mask R-CNN。在ResNet101主干网络中嵌入通道域注意力与空间域注意力,以增强对小损伤目标的检测效果;采用可变形卷积与可变形感兴趣区域池化技术,提升了对不规则损伤的检测效果;通过级联网络实现了检测结果的进一步优化。在金属表面损伤数据集上的对比实验结果表明,ADC-Mask R-CNN模型可以提高金属表面细微不规则损伤的检测性能。

正交频分复用技术下舰船短波通信抗干扰研究

本文研究正交频分复用技术的原理和舰船短波通信技术的基本特性,通过对舰船短波通信系统的干扰源进行分析,提出一种基于正交频分复用技术的抗干扰控制技术。该短波通信系统利用正交频分复用技术的频域隔离特性,将不同频段的信号分配到不同的子载波上,从而实现了信号的并行传输和噪声抑制。结合Matlab软件的仿真测试结果表明,该方案能够有效地抑制短波通信过程的干扰信号影响,提高了舰船短波通信系统的性能。

施工升降机的刚柔耦合动力学特性仿真分析

为保证施工升降机的运行安全,本文对高风险运行工况下施工升降机的刚柔耦合动力学特性进行了分析.首先,建立施工升降机刚柔耦合模型;其次,分析施工升降机的高风险运行位置,并定义传动装置中齿轮与齿条之间的接触力模型;最后,运用ANSYS和ADAMS仿真计算了吊笼的运动状态和附墙架的最大应力节点.结果表明:在高风险位置的上升和下降中,吊笼的加速度和速度均呈正弦波动且快速衰减,分别在0.25 s和0.4 s后趋于稳定;最大应力位于附墙架与导轨架连接的螺栓孔处,分别为49.54和50.20 MPa,均可满足安全强度校核.

碳中和背景下上海车展助力汽车产业新能源化路径研究

近年来,国际社会对气候变化的关注热度不减,2020年9月,习近平在第75届联合国大会上提出我国的双碳目标,“碳中和”将是中国未来近40年的热点话题。在此背景下,2021年4月第19届上海车展如期举行,汽车行业作为高碳排行业,近年来新能源化明显,在碳中和的道路上扮演着重要角色。上海车展作为国内汽车行业的指向标、汽车文化的推动者,在促进汽车行业新能源化,倡导绿色出行理念,推动实现碳中和上发挥着重要作用。研究立足于碳中和背景,以上海车展为研究对象,采用对比研究法,通过与法兰克福车展对比,以及中德汽车行业新能源化情况,探究上海车展在助力国家实现“碳中和”过程中的具体路径。

全国统一大市场的发展演变及特征研究

建设全国统一大市场,是当前我国构建高水平市场经济体系的重要举措。为加深对统一大市场内在逻辑和规律的认识,文章在已有研究的基础上,采用逻辑和历史相统一的研究方法,从历史—动态的角度梳理了我国统一市场建设的历史演变规律,并结合数据包络模型分析其在不同历史阶段的特征,指出当前统一市场建设存在的一些问题,建议从央地事权关系、财政转移支付手段和城乡公共服务均等化入手加快完善全国统一大市场建设。

基于剖面轮廓点投射算法的管道交互式程序化建模方法

现代工业管道建筑管网布线复杂精细,对设备模型曲面的精细化表达有更高的要求。同时,追求网格模型的精确与高效的开发效率是模型开发人员的迫切愿望,对工业管道进行精确的图形描述和简化工业管网的工作流水线成为该领域的研究重点。提出一种改进的基于样条的管道剖面轮廓点位置投射计算方法,从现有的非分割管道网格中提取曲线控制节点,为用户提供可编辑的初始框架并完成管道网络的拼接。实验结果表明,该方法可用于工业领域中各类型管道或类似设备模型的仿真建模。构建框架和组件易于编辑,对非专业用户友好,具有高效性和高容错率。

大动脉粥样硬化型和穿支动脉疾病型卒中扩大的血管周围间隙主要部位与左心房、左心室增大的相关性

目的:探讨基于中国缺血性卒中亚型(Chinese ischemic stroke subclassification,CISS)分型的大动脉粥样硬化(large artery atherosclerosis,LAA)型卒中和穿支动脉疾病(penetrating artery disease,PAD)型卒中扩大的血管周围间隙(enlarged perivascular spaces,EPVS)与左心房、左心室增大的相关性。方法:前瞻性收集176例急性缺血性卒中(acute ischemic stroke,AIS)患者的临床资料。所有入组患者完善颅脑磁共振成像和B型彩色超声心动图检查。以EPVS在脑内分布的严重部位不同分为2组,最严重部位在基底节区(basal ganglia,BG)的被认为EPVSⅠ型为主型,共67例;最严重部位在半卵圆中心(centrum semiovale,CSO)的被认为EPVSⅡ型为主型,共109例。比较两组患者的基线资料和超声心动图参数。采用多因素Logistic回归分析AIS患者EPVSⅠ主型的独立危险因素。结果:EPVSⅡ主型组的左心房内径指数(left atrial diame-ter index,LADI)低于EPVSⅠ主型组[18.48(17.15,20.60)vs.19.43(18.44,21.17),Z=-2.113,P=0.035];左心室质量指数(left ventricular mass index,LVMI)低于EPVSⅠ主型组[92.92(82.16,109.08)vs.102.61(85.15,121.32),Z=-2.342,P=0.019];左心室射血分数(left ventricular ejection fractions,LVEF)%显著高于EPVSⅠ主型组[66.00(63.00,70.00)vs.64.00(61.00,68.00),Z=-2.914,P=0.004]。EPVSⅠ主型组和EPVSⅡ主型组的左房肥大发生率差异无统计学意义(4.5%vs.3.67%,χ^(2)=0.070,P=0.079)。EPVSⅡ主型组的左心室肥厚发生率显著低于EPVSⅠ主型组(9.2%vs.23.9%,χ^(2)=7.13,P=0.008)。Logistic回归分析结果提示,LVMI(OR 0.99,95%CI 0.98~1.00,P=0.038)和LVEF%(OR 1.08,95%CI 1.01~1.17,P=0.032)为AIS患者EPVSⅠ主型的独立危险因素。基于CISS分型分组,LAA型的LADI、LVMI、LVEF%与PAD型组间差异无统计学意义(P>0.05)。结论:基于CISS分型的LAA型卒中和PAD型卒中,EPVS分布最严重部位在基底节区的患者更容易出现左心室增大、左心功能不全。但EPVS分布最严重部位、左心室增大和左心功能不全与CISS分型的LAA型或PAD型无关。

面向科技智库的科技创新政策监测体系构建研究

科技创新政策研究是科技智库的核心职责之一,科技创新政策监测是开展科技创新政策研究的基本工具和手段,但目前针对科技创新政策监测体系的系统研究却不多。针对科技创新政策研究需求,创新性地以科技创新政策监测体系为研究对象,系统分析科技创新政策监测对象的范畴、科技创新政策监测的主要方法、科技创新政策智能监测的系统功能、科技创新政策监测的产品设计,可为相关科技智库机构开展科技创新政策研究提供一套具备操作性的研究模式,为后续科技创新政策监测研究提供有益借鉴。

船用交流中压断路器电动力分析与计算

交流中压断路器在船舶电力系统中起着电能分配与系统保护等作用。随着船舶电力系统容量的不断增大,故障短路电流也不断增大。大短路关合电流可能会导致断路器结构破坏,从而影响断路器功能的实现,危及船舶电力系统的安全。本文在三相交流电路同期短路时载流导体电动力计算的基础上,考虑不同合闸相角和合闸不同期性,利用ANSYS MAXWELL仿真软件对某型船用大容量交流中压断路器建立了稳态电动力仿真计算模型,计算确定回路系数。利用MATLAB软件编程计算得到瞬态短路电流作用下的各相瞬态电动力,根据最大瞬态电动力对断路器绝缘支撑提出设计要求。该计算方法对同类设备的电动力计算和动稳定性设计具有指导意义。

地球化学高背景农田土壤重金属镉的累积效应及环境影响

镉(Cadmium)是自然环境中普遍存在且毒性极强的重金属元素,几乎所有的土壤、地表水和植物体内均含有镉,摄入微量的镉不仅威胁生物个体的生理和健康,而且还对生物种群数量和物种分布产生影响。全球碳酸盐岩出露面积约占陆地面积的12%,沉积岩发育土壤普遍具有镉的地球化学高背景特征,在我国西南地区,工矿业排放、农用化学品投入、污水灌溉等与高背景值叠加,导致农田土壤镉累积严重,点位超标率高,存在一定的农产品安全风险。本文从镉的地球化学高背景成因、土壤镉的地球化学过程和累积效应、环境影响和风险评估等方面阐述农田土壤重金属镉的研究进展,以期对镉地球化学过程机制的深入研究和土壤环境质量管控提供科学参考。

科创园1号复杂结构方案比选及超限分析

科创园1号地项目由地下2或3层、地上13~19层的5栋高层办公塔楼及裙房、6栋地上1层商业组成。建筑造型复杂,结构整体表现为上部楼层U形平面和下部楼层独立分块的多塔,中间6~8层采用16.8,33.6m跨转换桁架形成回字形的强连接体。基于上述情况,进行了包括结构单体划分、结构布置、转换桁架形式和位置等结构方案比选,尽可能地减少了结构超限程度;针对存在的扭转不规则、凹凸不规则、侧向刚度突变、竖向构件间断4项超限类型的典型超限结构单体,进行了性能化设计分析,并提出了加强措施。结果表明,结构各阶段的性能水准均能满足设定的性能目标,抗震加强措施可靠可行。

基于生成对抗网络的岩心薄片岩性智能识别方法

传统人工识别沉积岩岩心薄片岩性的方法,需要大量的专业人员,耗时耗力,且鉴定结果也受个人感官认识、主观性等诸多因素影响。为此,提出了基于生成对抗网络的岩心薄片岩性智能识别方法:首先利用岩心薄片数据对生成的对抗模型进行对抗训练;然后用训练好的生成器生成模拟图像扩充数据集,扩充原始岩心薄片图像数据集,增加数据集的多样性,可以提高模型预测精度;再将判别器卷积层参数迁移至岩心薄片的岩性识别模型中,保留判别器提取的岩心薄片特征;最后训练模型中2个全连接层和softmax分类层,建立岩心薄片岩性识别模型。“WGAN+判别器参数迁移”的岩心薄片岩性识别方法进一步提高了岩性识别准确率。该模型可以智能识别出岩心薄片的岩性,实现对沉积岩岩性的智能分类。通过实验数据对比分析,该模型的准确率达到了94.93%,优于传统方法,具有较强的实践应用价值。

一种融合用户动态偏好和注意力机制的跨领域推荐方法

作为当今电子商务中的一项重要技术,推荐系统的重要性日益提升.在项目空间上用户的评分数据十分稀疏,导致推荐系统的质量不佳.商品评论中蕴含着丰富的信息,通过提取评论文本信息能够有效地减少数据稀疏性带来的影响.事实上,用户的偏好并非一成不变的,将不同时间段设置不同的权重能更有效地描述用户的整体状况.在神经网络算法广泛应用的背景下,将神经网络引入到跨领域推荐中可以发现不同领域用户偏好的映射关系.此外,注意力机制是一种流行的深度学习方法,将注意力机制与主题模型结合,提出一种基于注意力机制的跨领域推荐方法.首先,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型分别提取源领域和目标领域的项目主题分布.接着,将其与用户评分、时间权重因子、注意力机制结合,得到用户的动态偏好.然后,使用BP(Back Propagation)神经网络学习用户偏好的映射关系,并将用户在源领域与目标领域的偏好结合.最后,通过协同过滤的方法进行评分预测.实验结果表明,提出的推荐方法在亚马逊电子商品、影视与以及音乐的评分评论数据集上较其它传统推荐策略有着更好的推荐效果.

基于因子图结合卡方检测的多AUV协同定位方法

针对复杂的水下环境导致水声通信噪声出现异常值的问题,提出一种基于因子图结合卡方检测的多AUV协同定位算法。建立因子图模型将全局函数估计问题转化为局部函数和积估计问题,利用卡方检测测距噪声异常值。所提算法在测距噪声存在异常值情况下,与传统Kalman滤波算法相比定位误差大幅减小。该研究进行了数学仿真验证,验证了所提算法可以有效提高系统的定位稳定性,处理测距噪声异常值对定位性能的影响。