CAD系统语义特征模型的研究与实现

分析了传统的基于历史流管理的特征造型系统的缺陷和不足 ,提出了语义特征模型的分层体系结构 ,详细解释了语义特征模型的概念、使用方法和应用范围 ,阐述了特征依赖图、持久性ID、拓扑几何特征模型和Cel lular模型的概念与应用。最后 。

语义特征模型网格重划的研究

提出一种新的方法,基于原模型的网格来有效构造一个新网格。该技术利用语义特征模型具有操作局部化的特点,通过细胞元变化模型得出(修改前/后)两个特征模型的相关部分,将原模型的复制网格节点直接关联到修正模型中,并结合对自由节点扩大自由集来进行优化过程。利用这种方法,可以在语义特征模型的几何属性中找到其固有的一致性,并与修改前模型的网格相关联,最终在保持现有有限元的质量条件下快速产生完整质量网格。

基于多特征语义匹配的知识库问答系统

知识库问答(KBQA)任务主要目的在于精确地将自然语言问题和知识库(KB)中的三元组进行匹配。传统的KBQA方法通常专注于实体识别和谓语匹配,实体识别的错误会导致错误传播从而无法得到正确的答案。针对上述问题提出一种端到端的解决方案直接匹配问题和三元组,该系统主要包含候选三元组生成和候选三元组排序两个部分来实现精确问答。首先通过BM25算法计算问题和知识库中三元组的相关性生成候选三元组;然后通过多特征语义匹配模型(MFSMM)进行三元组的排序,即用MFSMM分别通过双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和卷积神经网络(CNN)实现语义相似度和字符相似度的计算,并通过融合来对三元组进行排序。该系统在NLPCC-ICCPOL 2016KBQA数据集上的平均F1为80.35%,接近了现有最好的表现。

图式诊断法在学生辅导中的应用

认知心理学非常重视图式在个体学习中的作用，本文以图式理论及金洪源教授的学习情绪性理论．结合自己对学生实际辅导中的具体操作．论述了如何通过对于生错误图式的寻找，运用元认知干预技术解决学生心理问题。

垃圾短信智能仲裁拦截能力提升实践

为了提升垃圾短信智能仲裁拦截率,减少客服仲裁人员的工作量,提高客户服务质量和满意度,本文对广西移动垃圾短信治理的现状进行了分析,对现有比较明显的垃圾短信特征进行分类,有针对性地优化智能仲裁平台的垃圾短信判定规则,从而有效地提升了垃圾短信的拦截能力。

敦煌遗书图像知识关联与语义描述

[目的/意义]信息技术的快速发展与广泛应用推动了敦煌学研究的变革,使敦煌学研究及其知识资源的利用更加便利,由于还停留在现有数据库传统知识平台与检索方式上,使敦煌遗书图像知识的价值挖掘不全面。为此,笔者对敦煌遗书图像研究进行梳理,对敦煌图像知识发现的深度和广度及其知识关联进行充分的语义描述,以利于发掘敦煌遗书图像的多元价值。[方法/过程]通过敦煌遗书图像研究现状的考量、语义描述,根据敦煌遗书图像语义特征设计其语义特征层级模型,结合智能+关联数据技术构建敦煌遗书图像知识关联的组织框架,并深入分析了敦煌遗书图像知识关联及其组织框架中的数据收集层、语义描述层、数据关联层、资源应用层。[结果/结论]提出敦煌遗书知识关联模型的实践价值,能够打通与外部开放数据关联渠道、提高敦煌遗书图像智能化的检索质量以及提升敦煌遗书图像知识服务的深度与广度。

基于关联数据的敦煌遗书图像知识组织模式的构建

敦煌遗书图像蕴含丰富的文化内涵,对于研究中国古代社会历史、宗教与美术具有重要意义,但传统单一线性的图像检索方式不利于敦煌遗书图像隐性知识的挖掘,影响知识发现的深度与广度。而关联数据能够连接多源异构资源,实现多种资源的语义互联,既能促进管理标准化与规范化,又有利于提升图像内容的深入整合,同时,将关联数据应用于敦煌遗书图像在理论、实践与技术上都具备可行性。为此,本文针对敦煌遗书图像的物理特征与内容语义特征构建敦煌遗书图像层次模型,使用元数据描述后将这些元数据进行关联;同时,本文基于关联数据设计敦煌遗书图像知识关联的组织模式,其自底向上分为数据收集层、语义描述层、数据关联层与知识应用层四层,旨在改善图像检索效果并利于敦煌遗书图像的知识发现与智能查询。