钢箱梁大节段整孔吊装线形控制技术

某跨海大桥部分连续钢箱梁采用大节段整孔吊装。钢箱梁大节段由小节段接长而成,在制造阶段考虑钢箱梁预拱度设置;为确保接长后钢箱梁制造误差满足要求,钢箱梁小节段出胎前进行预拼装,检查几何尺寸,并设置线形控制点;大节段组拼时通过线形控制点定位,并对焊接完成后的几何尺寸及线形进行复核。在架设阶段,建立大节段线形调整流程,将大节段调整到指定位置确定环切量;针对大节段架设存在梁端夹角的问题,利用墩顶千斤顶顶落大节段做刚体旋转调整其夹角,使得钢梁顺接。钢箱梁大节段安装成联后,高程和平面线形偏差总体均在10 mm以内,线形控制效果总体良好。

基于共享存储技术的乱序TCP分段重排电路设计

传输控制协议(Transmission Control Protocol,TCP)处理引擎可以广泛应用于数据中心的各类型服务器,降低处理器负荷。为提高TCP协议处理引擎处理数据的分段效率,设计了一种基于共享存储技术的乱序TCP分段重排电路,其采用静态随机存储器(Static Random Access Memory,SRAM)存储,具有结构简单、存储资源利用率高、低时延的特性,可有效克服内容寻址存储器(Content Addressable Memory,CAM)或三态内容可寻址存储器(Ternary Content Addressable Memory,TCAM)高功耗以及可扩展性差的缺点,同时满足上千条连接的工作需求;分析了电路的具体结构、关键调度算法和工作流程,并进行了仿真。电路基于Xilinx ZYNQ 7000系列的现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)实现,对主要硬件资源消耗进行了综合分析。

基于统计方法的中文姓名识别

本文介绍一个中文姓名的自动识别系统 ,该系统使用从姓名样本库和真实文本语料库中得到的大量统计数据 ,以提高系统识别性能。我们从 1 994年人民日报中随机抽取 1 0 0篇文章作为测试样本 ,实验结果表明 ,准确率和召回率可同时达到 90 %以上。

基于统计的中文姓名识别方法研究

该文在大规模标注语料的基础上统计分析了中文姓名前置词频率、中文姓氏用字频率、中文名字用字频率、中文姓名后置词频率。利用这些统计数据在词语粗分的基础上实现了中文姓名的自动识别,实验测试结果:准确率93.82%、召回率89.37%。

基于逆向最大匹配分词算法的汉盲翻译系统

汉盲翻译是把汉字源文本自动翻译为对应的盲文文本,目前存在着多音字混淆、未登录词不能增加、不符合盲文分词连写规则等挑战。构建一个基于逆向最大匹配分词算法的汉盲翻译系统,能够较好识别多音字,自主添加未登录词,得到较正确的分词连写结果,有效提高了汉盲翻译的准确率。该系统基于词库可以区分出大多数多音字,能够得到较符合盲文分词连写规则的分词结果,并可向词库自主添加未登录词,进而提高中文分词的准确率。实验结果表明该系统能够降低因中文分词错误引起的语句歧义,减少因多音字混淆引起的翻译错误,避免因音节结构分散导致的盲文方数繁多,具有一定的开放性和实用性。

影视字幕文字识别的研究

从影视字幕中获取相应的文本,可为影视节目的片段检索提供一种重要手段。该文就影视节目中字幕的文字识别方案进行了探讨,提出了字幕区域的确定、背景的滤除、台词的分割、图像二值化等预处理的一系列算法,并进行了实验和讨论。实验结果表明,提出的算法正确、可行,处理效果良好。

一个判定出栈序列的新方法

针对判断某一序列是否为合法出栈序列的问题,提出了一种基于降序段的时间复杂度为O(n2)的新算法.该算法简单易懂并且比传统判断方法具有更高的效率.

一种基于膨胀的渐进渐出图像融合算法

在对多幅图像的不同区域进行拼接时,需要涉及到图像分割、配准以及图像融合等方法。针对多幅图像不同区域进行拼接的情况,提出了一种"基于膨胀的渐进渐出"图像融合算法,该算法在图像融合过程中结合形态学方法,大幅度提高了拼接图像的效果。多个实验验证了所提算法的有效性。

甲基取代的手性环酯化合物的螺旋结构与旋光性分析

利用螺旋片段判定规则 ,结合 X射线衍射结构图及模型结构 ,对 4个大环酯类化合物及甲基取代产物的螺旋结构与旋光性进行了定量分析 ,检测结果证明了理论分析的正确性 ;对旋光值变化规律给予了合理解释 .

维汉机器翻译未登录词识别研究

针对维汉统计机器翻译中未登录词较多的现象和维吾尔语语言资源匮乏这一现状,结合维吾尔语构词特征以及相应的字符串相似度算法,提出了一种基于字符串相似度的维汉机器翻译未登录词识别模型。该模型借助短语表和外部词典,与未翻译的维语词求相似度,取相似度最大短语对应的汉语翻译作为此未登录词的最终翻译。实验证明,与基于词干切分的未登录词识别方法相比,此模型较好地保留了维吾尔语词信息,提高了译文的质量。

中国债券市场的可预测性和分割性研究

本文研究了中国债券市场综合收益、长短期债券收益差异、银行间市场和交易所市场收益差异的样本内和样本外可预测性。本文选取宏观、中观(市场)、微观3个层面27个变量以及利用主成分分析法生成6个主成分变量作为预测变量,发现中国债券市场综合收益率在剥离了特殊品种债券之后具有一定的样本内和样本外可预测性。基于主成分提取的预测变量的预测能力更强,部分宏观经济指标和市场层面指标都可以预测债市风险溢价。基于27个指标提取的第一主成分对期限溢价、场所溢价在样本内均有较强的预测能力,而样本外可预测性较差。本文结论表明,我国债券市场容易受到宏观经济影响,银行间市场和交易所市场在市场功能上并没有很大的差异,两个市场的分割随着债券市场的波动而加剧。

切口外子宫下段取胎头法在瘢痕子宫剖宫产手术中的应用

目的:探讨切口外子宫下段取胎头法在瘢痕子宫择期剖宫产手术中的应用效果。方法:回顾性分析2019年4月~2019年9月就诊于我院的瘢痕子宫择期剖宫产手术患者472例。其中,对照组245例采用传统方法手入宫腔取胎头,试验组227例采用切口外子宫下段取胎头。比较两组在取胎头时间、子宫切口撕裂率、切口血肿形成率、切口愈合不良或感染发生率、新生儿窒息率以及产后出血发生率之间的差异。结果:试验组子宫切口撕裂率、切口血肿形成率、子宫切口愈合不良或感染率均低于对照组(均P<0.05);两组患者的平均取胎头时间、新生儿窒息率以及产后出血率比较,差异无统计学意义(均P>0.05);试验组产钳助产率高于对照组(P<0.05)。结论:在瘢痕子宫择期剖宫产手术中,切口外子宫下段取胎头法在减少不良事件发生率的同时,增加术中产钳助产率,但对母婴无不良影响,值得临床推广使用。

中文分词十年回顾

过去的十年间,尤其是2003年国际中文分词评测活动Bakeoff开展以来,中文自动分词技术有了可喜的进步。其主要表现为:(1)通过“分词规范+词表+分词语料库”的方法,使中文词语在真实文本中得到了可计算的定义,这是实现计算机自动分词和可比评测的基础;(2)实践证明,基于手工规则的分词系统在评测中不敌基于统计学习的分词系统;(3)在Bakeoff数据上的评估结果表明,未登录词造成的分词精度失落至少比分词歧义大5倍以上;(4)实验证明,能够大幅度提高未登录词识别性能的字标注统计学习方法优于以往的基于词(或词典)的方法,并使自动分词系统的精度达到了新高。

亚词及单词深度维汉机器翻译模型对比

针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词和亚词的混合翻译单元,将基于GRU的神经非线性单元替换为基于ALU的非线性单元,缓解训练和优化模型的难度并提高译文质量。通过实验发现该模型相比基准系统提高了近13个BLEU值,该研究对形态丰富黏着语言与汉语的机器翻译具有借鉴意义。

基于改进PMI和最小邻接熵结合策略的未登录词识别

中文分词是中文自然语言处理的重要任务,其目前存在的一个重大瓶颈是未登录词识别问题.该文提出一种非监督的基于改进PMI和最小邻接熵结合策略的未登录词识别方法.滤除文本中无关识别的标点符号和特殊字符后,此方法先运用改进PMI算法识别出文本中凝聚程度较强的字符串,并通过停用词词表和核心词库的筛选过滤,得到候选未登录词;然后,计算候选未登录词的最小邻接熵,并依据词频-最小邻接熵判定阈值,确定出文本中的未登录词.通过理论及实验分析,此方法对不同的文本,在不需要长时间学习训练调整参数的情况下,即可生成个性化的未登录词词典,应用于中文分词系统后,其分词正确率、召回率分别达到81.49%、80.30%.

无线传感网络分段线性融合定位算法

为实现对移动节点精确定位,提出一种基于APIT-3D的移动节点定位模型和算法,综合3D-DVHop跳段距离和RSSI测距技术,在计算内测点与最近椎面距离基础上,利用与椎体成形体积判断内测点位置,有效避免“In-To-Out”和“Out-To-In”两类错误产生。在确定椎体重叠区域后,通过最小二乘法结合空间分段线性融合方式计算节点位置。仿真实验证明,该分段线性融合定位算法对移动节点定位在百分之25th,50th和75th定位偏差值分别为1.81 m,2.45 m和3.32 m,并能判断运动趋势,追踪移动目标,描述运动轨迹。该算法为无线传感网络定位提供了算法借鉴和创新。

藏族人名汉译名识别研究

藏族人名汉译名识别属于人名识别的范畴,但现有的人名识别方法并不能完全切合藏族人名命名特点：藏族人名具有浓厚的宗教文化内涵,字（串）特征和内部构成复杂 其次,藏族人名中含有大量高频单字,使得藏族人名和普通词语之间歧义冲突变得十分突出,同时也使得藏族人名和上下文之间的边界变得非常模糊。本文在大规模藏族人名实例和语料库调查基础上,统计分析了藏族人名的用字（串）特征,并构建了藏族人名属性特征库 通过藏族人名的命名规则及属性特征将藏族人名形式化表示,实现了藏族人名汉译名自动识别系统。真实语料库开放测试F值达到87.12%。

基于专业术语提取的中文分词方法

针对在科技文献中,未登录词等相关专业术语其变化多端,在中文分词中难以识别,影响了专业领域文章的分词准确度,结合实际情况给出了一种基于专业术语提取的中文分词方法。通过大量特定领域的专业语料库,基于互信息和统计的方法,对文中的未登录词等专业术语进行提取,构造专业术语词典,并结合通用词词典,利用最大匹配方法进行中文分词。经实验证明,该分词方法可以较准确的抽取出相关专业术语,从而提高分词的精度,具有实际的应用价值。

汉语自动分词技术研究

汉语自动分词是中文信息处理的基本问题。从分词的基本理论出发,对近年来中文分词研究的现状进行介绍,指出了能够大幅度提高未登录词识别性能的分词方法将是未来汉语自动分词技术的发展趋势,分析了分词中存在的两个困难及其解决方法。

藏文自动分词技术研究

分词是自然语言处理的基础任务,本文针对藏文分词中的特殊问题及其研究成果进行了梳理,为今后学者开展该领域的相关研究提供参考和借鉴。重点阐述和分析了藏文自身语法带来的分词难点和藏文分词时的歧义和未登录词问题,并分析了目前藏文领域研究的最新方法和发展趋势。结果表明,藏文分词的重难点在各种方法中得到了一定程度的解决,但各种单一方法都存在不足,必要时可多种方法结合使用。