基于BiLSTM的NL2SQL模型

随着互联网技术的发展,很多应用为大众提供金融量化服务,而大部分用户不具备金融或计算机专业知识,他们期望使用自然语言查询数据,因此自然语言转SQL(NL2SQL)被迫切需要。针对此问题,提出一种基于双向长短期记忆模型(BiLSTM)的中文金融NL2SQL算法,分为编码和解码阶段。在编码阶段,利用BiLSTM和注意力机制生成特征向量。在解码阶段,根据SQL的语法规则,将SQL生成解耦为九个分类任务,各个任务间相互依赖联合学习,之后生成复杂的SQL语句。除模型外,还训练出包含金融词汇的向量库,构建金融领域的数据集。通过在此数据集上实验验证,结果表明,该方法准确率更高,能有效解决金融领域SQL生成问题,并在某金融量化分析系统中实现。

青海南山东段花岗岩LA-ICP-MS锆石U-Pb定年及其地质意义

青海南山东段花岗岩类岩石类型为二长花岗岩、花岗闪长岩及英云闪长岩。通过高精度LA-ICP-MS锆石U-Pb同位素测年,获得二长花岗岩、花岗闪长岩的年龄分别为241±3Ma、245±2Ma和249±3Ma,可代表其成岩年龄。花岗岩类构造环境判别图显示,岩石具俯冲型花岗岩类特征,可能代表早三叠世宗务隆洋的北向俯冲过程。通过对青海南山东段侵入岩体形成时代、岩石成因、构造环境等的研究,为青海宗务隆造山带在印支期的构造环境演化和动力学机制提供了重要的依据。

时态数据索引TDindex研究与应用

基于一种可同时实现平衡树和非平衡树功能的时态数据索引框架,本文首先提出时态数据集上的拟序概念,讨论了基于线序划分的时态数据结构,不同于常规"代数"模式,建立了一种新的时态数据索引技术模式;其次,研究了基于拟序关系的数据操作,实现了"一次一集合"查询模式和"增量式"更新的动态管理机制;再次,将该索引框架应用于平衡和非平衡树时态数据索引模式,针对XML和移动对象数据管理场境,重点探讨了时间信息和场境本体之间的整合协同机制.最后,设计相应仿真实验,通过与现有的代表性工作进行比对评估,表明了本文工作的可行性与有效性.本文提出的时态索引框架具有良好的数学支撑,既适用于基于平衡树的时态关系和时态对象关系等常规情形,也适用于XML、移动对象数据和语义数据等新型时态数据管理,具有理论可拓展性.另外,论文工作着眼于时间本身内在结构和"时间元素"与"数据本体"的集成配置,满足了实际应用过程中复杂数据管理实现的基本要求,具有现实应用价值.

2DRE四叉树的集合运算算法

本文提出并分析了一系列四叉树的集合运算算法。通过引入集合论,将时空复杂度较高的图像转换为简单的算术运算来进行,从而使问题的解决大大简化。文中介绍了算法的基础,详细阐述了诸算法,并对其进行了评价和分析,进而引伸到数据结构及算法的研究在应用领域中的作用和意义。