二维表格实时协同编辑系统的一致性维护

二维电子表格是应用最为广泛的计算机应用程序之一,随着大数据和云计算的兴起,对二维电子表格的协同编辑需求也日益增长,而CRDT(无冲突复制数据类型)作为近年来被提出的一致性维护方法,基于它的二维电子表格协同编辑方法在以前的文献中很少被研究.本文提出了一种基于CRDT的同步方法,通过检测操作间的关系,调用相应的冲突消解函数,以实现表格协同文档的一致性维护.本文首先定义了4种操作关系:1)正交冲突关系、一维冲突关系、互斥关系和相容关系;2)提出了一种基于CRDT框架下的冲突消解方案来处理这4种操作关系;3)从理论上分析了本文所提出算法的时间复杂度和空间复杂度;4)通过理论证明和实例研究,验证了该算法的正确性,同时本文还开发了Web端的在线表格协同编辑系统Co-Table,进一步证实了算法的正确性.

基于胶囊异构图注意力网络的中文表格型数据事实验证

事实验证旨在检查一个文本陈述是否被给定的证据所支持.由于表格结构上具有依赖性、内容上具有隐含性,以表格作为证据的事实验证任务仍面临很多挑战.现有工作或者利用逻辑表达式来解析基于表格证据的陈述,或者设计表格感知神经网络来编码陈述-表格对,以此实现基于表格的事实验证任务.但是,这些方法没有充分利用陈述背后隐含的表格信息,从而导致模型的推理性能下降,并且基于表格证据的中文陈述具有更加复杂的语法和语义,也给模型推理带来更大的困难.为此,提出基于胶囊异构图注意力网络(CapsHAN)的中文表格型数据事实验证方法,所提方法能充分理解陈述的结构和语义,进而挖掘和利用陈述所隐含的表格信息,有效提升基于表格的事实验证任务准确性.具体而言,首先通过对陈述进行依存句法分析和命名实体识别来构建异构图,接着对该图采用异构图注意力网络和胶囊图神经网络进行学习和理解,然后将得到的陈述文本表示与经过编码的表格文本表示进行拼接,最后完成结果的预测.更进一步,针对现有中文表格型事实验证数据集匮乏而难以支持基于表格的事实验证方法性能评价的难题,首先对主流TABFACT和INFOTABS表格事实验证英文数据集进行中文转化,并且专门针对中文表格型数据的特点构建了基于UCL国家标准的数据集UCLDS,该数据集将维基百科信息框作为人工注释的自然语言陈述的证据,并被标记为蕴含、反驳或中立3类.UCLDS在同时支持单表和多表推理方面比传统TABFACT和INFOTABS数据集更胜一筹.在上述3个中文基准数据集上的实验结果表明,所提模型的表现均优于基线模型,证明该模型在基于中文表格的事实验证任务上的优越性.

非关系型表格理解前沿进展

表格理解是指通过计算机对广泛存在于互联网、垂直领域的表格进行自动识别、解析和应用的过程。表格可大致分为关系型表格和非关系型表格。前者类似关系数据库表格,具有结构固定、机器易解析等特点,其研究历史由来已久。后者通常布局多变,语法灵活,具有更明显的语言特性,这也导致计算机在解析和应用非关系型表格时面临着极大挑战。非关系型表格理解是自然语言和计算机视觉多模态交叉的重要新兴领域之一。随着近年来深度学习技术的普及应用,非关系型表格在表格识别、语义分析、创新应用几个方向得到了长足发展。该文介绍了非关系型表格的结构特点,阐述了其在研究过程中面临的独特挑战,然后从表格识别、语义分析、创新应用三个研究方向简要介绍了近年来此领域的发展,归纳了相关数据集,最后总结了目前非关系型表格理解领域亟需解决的问题,展望了未来研究方向。

利用Excel与CAD交互性绘制溢流曲线与表格

针对水利工程溢流坝中溢流段曲线以及表格绘制中存在的输入坐标慢、绘图效率低等问题,提出了将Excel与CAD软件交互使用的技术方法,即将Excel文件中的坐标点数据导入CAD中,再采用CAD中的样条曲线命令(SPLINE)快速绘制曲线。分析比较了复制+粘贴法、自数据链接法(DATALINK)、复制+选择性粘贴法(PASTESPEC)将Excel表格插入CAD中效果。

基于图卷积网络的表格隶属关系抽取

针对表格识别与分析领域中表内单元格间隶属关系抽取问题,定义表格隶属关系抽取任务,结合表格与图结构的相似性,给出表内单元格的图表示方法,并提出一种基于图卷积网络(GCN)的表格隶属关系抽取模型。所提模型通过GCN对表内单元格及其邻近格进行特征的聚合,预测单元格间是否存在隶属关系,实现关系抽取。为验证所提模型的有效性,标注中文表单Rel-forms及英文表格Rel-SciTSR这2个数据集。通过实验,在上述2类数据集及联合数据集上F1分数分别达到98.61%、96.55%、97.05%,验证所提模型在此2个数据集上的有效性,并分别分析文本内容、坐标信息、单元格属性及格间相对方向等不同因素对隶属关系抽取实验结果的影响。

量化“门当户对”:一项对青年人表格式婚恋的研究

随着恋爱、婚姻所面临的不确定性与复杂性逐渐加剧,婚恋匹配问题日益凸显,“相亲文档”“婚恋打分表”“恋爱表格”“门当户对表”等婚恋量化表格开始风靡社交媒体,成为青年人婚恋决策的重要依据。本文通过对青年人表格式婚恋的研究发现:“门当户对”备受当代青年人的认可与推崇。与传统的物质主义取向不同,当代青年人心中的“门当户对”观念逐渐融入了多种精神主义取向的元素,从而使其内涵更加丰富和多元化。在表格式婚恋中,原本类似“黑箱”运作的择偶过程被具象为数字表格中的量化指标。作为媒介的表格在婚恋匹配过程中显著提升了效率与程式化程度,但也存在着简约化婚恋和物化个体的缺陷,青年人应该警惕表格式婚恋这一理性工具背后隐含的决策风险。

表格问答研究综述

表格问答通过自然语言问句直接与表格数据进行交互并得到答案,是智能问答的主要形式之一。近年来,研究人员利用以语义解析为主的技术在该领域开展了深入研究。该文从不同表格类型分类及其问答任务问题定义出发,将表格问答细分为单表单轮、多表单轮、多表多轮式问答三种任务,并系统介绍了各类表格问答任务的数据集及其代表性方法。其次,该文总结了当前主流表格预训练模型的数据构造、输入编码以及预训练目标。最后,探讨当前工作的优势与不足,并分析了未来表格问答的前景与挑战。

Excel表格联合二维码在手术室无菌器械库房精准导航定位管理中的应用

目的探讨Excel表格联合二维码在手术室无菌器械库房精准导航定位管理中的应用效果。方法选取我院手术室共3间无菌器械库房近1000件无菌器械的定位管理为研究对象,选择2023年7月—2023年9月期间的无菌器械作为对照组,采用常规传统手术室无菌器械库房定位管理,选择2023年10月—2023年12月的观察组采用Excel联合二维码在手术室无菌器械库房精准导航定位管理中的应用。比较两组在无菌器械查找取用时间、无菌器械取用正确率、库房无菌器械定位放置管理合格率、护士满意度情况。结果手术室新护士及实习生查找无菌器械取用时间从(4.61±0.32 min)缩短至(1.41±0.15 min),无菌器械取用正确率从83.33%提高至98.33%,无菌器械定位放置管理合格率从75%提升至100%,医护人员满意度从81.67%提升至96.67%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论Excel联合二维码在手术室无菌器械库房精准导航定位管理中的应用,能够有效缩短无菌器械查找取用时间,减少取用错误率,优化管理流程,提高工作效率,避免手术延误,保障手术患者的安全,减少医患矛盾发生,提高护士满意度,值得临床推广应用。

基于深度学习的电离层数据识别与表格恢复

针对电离层印刷体历史数据清晰度低和字符相似问题,提出基于DBNET与CRNN的电离层数据检测与识别方法。通过图片预处理去除噪声干扰,采用DBNET定位目标图片的文本区域;增加CRNN中的卷积层,将两个池化层的窗口大小改为2×1,从而提取更大宽度的特征识别检测到的文本,并加入批量归一化处理加速训练;利用RARE完成识别结果的表格恢复。实验结果表明,该方法对电离层印刷体数据具有良好的识别效果,字符正确识别率达到98%以上。

基于深度学习的CAD表格识别算法设计

随着工程和设计行业的快速发展,计算机辅助设计(Computer-Aided Design,CAD)软件在生产设计图纸方面发挥着不可或缺的作用。然而,传统的CAD在表格数据管理和提取方面存在局限性,尤其是在处理大规模的工程图纸中的表格数据时。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法来提取CAD图纸中的大型表格数据。通过将原始CAD文件转换为图像格式,并应用先进的图像处理技术和深度学习模型(SAHI算法和Cycle-CenterNet模型),能够有效地提高表格数据的识别准确率和处理效率。实验结果显示,对比直接提取表格数据,使用该方法能显著提高数据提取的精确度、召回率和F1分数,验证了其在自动化提取大型CAD表格数据方面的有效性。未来的工作将集中在优化模型架构和提升其在不同类型图纸中的通用性和效果。

融入软掩码机制增强数值表示的表格-文本混合问答

表格-文本混合问答需要从异质数据中进行数值推理得到答案,当前的研究将问题、表格、文本拼接作为输入,但其中包含太多不相关的数值和文本会降低模型的性能.使用硬掩码机制将噪音去除以增强正确的数值表示会产生错误传播问题,本文提出一种新的软掩码机制对原始输入表示进行缩放,从而增强正确的数值表示,同时减轻错误传播问题,并且该机制可以灵活地运用到各种模型以及任务中.本文在FinQA、ConvFinQA和MultiHiertt数据集上进行实验,结果表明通过软掩码机制增强数值表示可显著提升模型的性能(+1.27/+1.65Exe/Prog Acc、+3.09/+2.96Exe/Prog Acc和+5.29/+3.45EM/F1).本文还通过消融实验分析软掩码相对于硬掩码的优势,以及不同软掩码向量的影响,并讨论了当前表格-文本混合问答的局限性与未来方向.

基于两阶段深度学习的表格结构识别方法

鉴于在图像中识别表格结构面临着表格样式众多、图像质量各异等难题,提出一种融合表格线与文字块信息的两阶段深度学习框架,以实现少线复杂表格结构的识别.首先,将残差结构引入U-Net语义分割网络中,增强网络传递表格线信息能力,完成表格线的识别;然后,加入文字块位置信息以提高模型识别无线或少线表格结构的能力.该方法在PubTabNet数据集上的树编辑距离(tree-edit-distance similarity,TEDS)评分达到95.95.实验证明,该方法在识别少线表或无线表时表现优秀,并能高效、准确地识别存在合并单元格的复杂结构表格.

融合图卷积网络的表格图像结构识别模型

针对表格图像很难精确从文档中提取出表格结构的问题,提出一种融合图卷积网络的双分支识别网络模型。以ResNet+FPN为主干网络,引入矩阵分解头代替注意力机制重整全局特征。设计一个双分支网络以获取表格单元格间空间位置和逻辑邻接信息。以GCN感知单元格间连接关系辅助输出位置信息和逻辑邻接关系。实验结果表明,在多个数据集上相比基线模型F1指标平均提升10.6%,F(beta=0.5)指标提升18.6%。在TableGraph-24K数据集上,相比最近的TGRNet模型在F1指标上提升3.1%,F(beta=0.5)指标平均提升2.9%。

科技论文中表格使用的常见错误及纠正

介绍了《学术出版规范表格》(CY/T 170—2019)中的主要表格形式及对表格要素的要求。列举了科技论文中使用表格时出现的常见错误。用举例说明的方式纠正了使用表格时的常见错误。目的是让科技论文撰写者科学、规范的设计表格,以便编者、读者准确理解文章中表格的意思。

基于自适应注意力机制的表格结构识别模型

针对图像中表格结构识别问题,提出了基于自适应注意力机制的编码-解码架构,预测图像中表格的HTML标签。采用轻量化LCNet和CSP-PAN作为特征编码网络,获得全局图像特征;为解码器设计自适应注意力机制,在解码器的每个时间步骤添加语义特征,使模型自主选择关注图像信息或语义特征。另外,为提升研究效率,对训练图片数量与模型准确率之间的关系进行研究,结果表明合适的图像数量在70k~100k之间,实验从公开数据集PubTabNet中随机选择100k图片进行训练,模型的TEDS-Struct分数达到了95.1%。

“表”达思维:提升小学生英语思维品质的表格教学策略

本文探讨了表格教学策略在小学英语教学中的应用,特别是其在提升小学生英语思维品质方面的作用。新课程标准不仅为培养思维品质指明了方向,还为教学提供了理论指导和实践框架。在教育实践中,表格作为一种辅助教学手段,通过其直观性和系统性,在词汇教学、故事阅读教学和写作教学中均展现出益处。此外,文章还特别提到了KWL表格在整体设计教学中的应用,作为一种信息整理和反思工具,它能有效激发学生的探索精神,促进新知识的获取,是英语教学设计的重要辅助工具。

表格增效·合作助学·比较提升——部级精品课《荷塘月色》品鉴

《荷塘月色》这一课的教学,按照“理清线索”“鉴赏语言”“分析情感”“比较鉴赏”四个板块,由易入难,有序进行。教师积极发挥主导作用,以学习任务不断驱动学生合作;学生则充分进行学习实践,学习主体色彩鲜明。以表格明思路、以合作显成效、以比较增深度,成为这一课的鲜明特色。

混合相似性度量的仪表询价电子表格结构识别

对仪表企业来说,快速高效地自动响应用户的询价请求,实现无人化询价,具有非常重要的意义。但不同用户提供的物料清单表无统一规范的格式,导致仪表企业只能获得半结构化的询价电子表格,无人化询价系统难以分析与理解。构建无人化询价系统的关键是准确地自动提取仪表参数,而提取参数的前提是正确理解表格结构。因此,以构建无人化询价系统为目标,研究仪表询价电子表格的结构识别,提出混合相似性度量表格结构识别方法(hybrid similarity metrics for table structure recognition, HSMTSR)。所提方法结合Levenshtein距离、Dice系数和单元格类型相似度(cell type similarity, TySim),根据单元格和行数据的相似度解析识别表格结构。同时,建立流量仪表电子表格数据集(flowmeter spreadsheet dataset, FSDS)研究分析仪表询价电子表格的结构,包括714个电子表格,8 574行数据。实际应用表明,所提方法可准确高效地自动识别多种复杂结构的仪表询价电子表格,并在多个评价指标上均取得较好效果。

高考地理表格数据题的隐性信息处理

表格数据题是近几年高考地理试题中的常见题型,快速提取表格数据中所隐含的地理规律和地理特征信息是考生必须具备的能力。分析数据的变化规律,找出数据极值,洞察数据联系,理解不同时段的数据特征,是提取地理表格数据信息的重要方法。

学术论文中表格制作的注意事项

学术论文中表格制作的注意事项:(1)表格设置应简洁、明了,表格内容切忌与插图、文字表述重复;(2)表格应进行精心设计,采用三线表,必要时可使用辅助线;(3)项目栏中各标注应齐全,便于读者理解;(4)表格中的术语、符号、单位应与正文保持一致;(5)表格通常随文排版;(6)表格应注明表序和表题,并与正文中标注的位置一一对应。