ArcGIS Data Reviewer在林业矢量数据质量管理中的应用

介绍ArcGIS Data Reviewer基本功能和特性,对其应用于林业地理信息矢量数据质量检查,如图斑重复、重叠,图斑间有间隙、多部件、狭长面、急锐角化、漏绘等空间关系,以及属性字段之间的逻辑性检查等的方法和步骤,举例进行了详细叙述,可为该软件模块的使用提供参考。

结核病病毒载体疫苗研究进展

结核病(TB)由结核分枝杆菌感染引起,其发病率和死亡率在传染性疾病中均居于前列,而疫苗是有效控制TB的重要因素。鉴于卡介苗(BCG)对成年人TB预防效果有限,新型TB疫苗(尤其是病毒载体疫苗)意义重大。该文拟对TB病毒载体疫苗的类型、效力及其研究进展做一综述。

基于多阶段评审的大规模创新类竞赛评比方案

当前,大规模创新类竞赛层出不穷,这类竞赛的评比因专家的主观差异等原因成了亟待解决的难题。关注大规模创新类竞赛评比方案的研究与设计,通过对已有竞赛的打分结果进行分析,综合对比多种不同评比方案的优缺点,探寻最优的评比方案,以尽可能使评审流程程序化、高效化,节约人力与时间资源。首先,构建专家分配模型确定评审专家“交叉分发”方案,运用改进模拟退火算法求解,验证了模型与算法的高精度和高效率;然后,构建加权模型对比4类标准分计算方法,设计基于专家权重的改进标准分计算方法;最后,考虑大极差对创新性的关联性,建立极差回归模型,进行基于极差的模型评估。所提模型与算法适用范围广,具有重要现实参考意义与高应用价值。

粒度支持向量机研究综述

粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)是一种基于粒度计算和统计学习理论的新型机器学习模型,它既能解决传统支持向量机(support vector machine,SVM)存在的学习效率低下的问题,又能获得令人满意的泛化性能。目前,随着信息技术的不断发展,领域内已经出现了很多基于粒度计算的SVM算法,文中以发展历程为主线,对GSVM方法进行了分类与分析。首先,简要介绍了SVM、粒度计算、GSVM早期相关原型以及GSVM的基本理论。其次,根据模型结构将现有算法分为二分类方法和多分类方法,对一些代表性算法进行分析介绍。然后,对算法的常用数据集以及性能评价指标进行了总结。此外,总结并分析了GSVM在不同领域的具体应用情况,将应用按照分类应用和预测应用进行了简单的介绍。最后,对该技术的未来发展趋势进行了展望。希望通过对GSVM进行综述,为未来科研的相关人员提供方向指引和有价值的参考。

基于句法规则与情感词的隐式特征提取

针对当前句法关系研究存在过多考虑主谓关系、情感词识别能力有限、忽视隐式特征提取等方面的不足,提出一种基于句法规则与情感词的隐式特征提取方法。借助中文情感词典资源,基于外部语料与实验语料训练的词向量分别构建混合情感词典和产品特征词典,通过词典和定义的句法规则提取显式特征及情感词,根据其共现关系提取隐式特征。在相机评论语料集上进行实验并与现有方法进行对比,实验结果表明,该方法能有效提取显式及隐式特征,在获取全面特征信息上具有较好的性能。

基于在线评论的游客体验质量分析

在数字网络时代,质量管理的意义已经扩展至不仅仅是满足产品和服务的基本要求,而是更加注重提供超出顾客预期的、令人惊喜的体验和价值。通过分析在线评论,企业可以了解顾客的需求和反馈,及时发现问题,并改进服务,从而提高服务质量,增强顾客满意度和忠诚度。本文以迪士尼旅游风景区顾客在线评论为例进行了实证研究,构建了游客体验质量特征词库,结合词库构建评论的上下文矩阵提取出词语向量并进行可视化展示。为探索设立旅游服务质量奖提供参考依据。

感应电动机无速度传感器矢量控制综述

矢量控制在感应电动机中的应用最多,该文对感应电动机无速度传感器矢量控制进行了综述：介绍了几种常见的速度估计方法,指出了各自的优缺点和适用范围,并就今后的研究发展方向提出了看法。

动物腺病毒载体的研究进展

腺病毒载体已成为近年来在基因治疗和重组疫苗研究方面的热点 ,文章较详细地叙述了腺病毒载体的构建基础、腺病毒载体的构建方法和各类动物腺病毒载体的研究现状以及腺病毒载体在应用时遇到的免疫学问题。并依据现有的腺病毒活载体的研究现状 ,讨论了动物腺病毒载体的发展趋势 ,提出在人类腺病毒载体应用遇到的免疫学问题上 。

基于支持向量机的产品属性识别研究

本文提出了一种结合自然语言处理技术与支持向量机模型,从客户评论中识别产品属性的方法。为了检验该方法的有效性,从收集的22 157条有关餐厅的评论语句中随机选取3701条,对其进行手工标注。针对手工标注语料库,利用支持向量机方法进行了产品属性识别训练和测试,并在准确率、召回率、F1值方面进行了评估。在测试结果中,平均准确率为95.6%,平均召回率为81.9%,平均F1值为87.3%。实验结果表明,该方法在平均准确率、平均召回率和平均F1值方面均高于最大熵模型方法,在句子层次上具有较好的属性识别效果。

松材线虫媒介昆虫种类及其扩散能力

松材线虫Bursaphelenchus xylophilus是世界性的外来入侵生物,主要依靠媒介昆虫的携带在自然界中扩散传播。能够携带松材线虫的昆虫有45种,而其中可作为媒介昆虫的有13种,全部为墨天牛属Monochamus种类,它们是:松墨天牛M. alternatus,云杉花墨天牛M. saltuarius,卡罗莱纳墨天牛M. carolinensis,加洛墨天牛M. galloprobincialis,白点墨天牛M. scutellatus,南美墨天牛M. titillator,钝角墨天牛M. botusus,香枞墨天牛M. marmorator,墨点墨天牛M. notatus,松墨斑墨天牛M. mutator,粗点墨天牛M. clamator,巨墨天牛M. grandis和云杉小墨天牛M. sutor。由于松墨天牛、云杉花墨天牛和卡罗莱纳墨天牛等3种昆虫在补充营养及产卵初期2个阶段的飞行能力均较强,通常一次飞行可以达到1000 m左右,因而成为松材线虫的主要传播媒介。

铭记初心,与时俱进,不断提高病媒生物治理水平——纪念爱国卫生运动开展65周年

爱国卫生运动至今已有65年,为推动我国卫生事业的发展,促进人民健康发挥了重要积极的作用。病媒生物防治是爱国卫生运动的重要内容。本文将这65年的病媒生物防治工作归纳为起步、调整、转折和迈进4个阶段。笔者回顾了不同阶段病媒生物防治的任务与内容,分析了各个阶段的特点,展望了病媒生物防治的未来发展,并提出了建议。

支持向量机在遥感数据分类中的应用新进展

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,它通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题。随着应用面的不断扩大,支持向量机在遥感领域也得到了广泛关注。该算法已经成功的应用于遥感数据的土地覆盖、土地利用分类,多时相遥感数据的变化检测,多源遥感数据信息融合等,并且在高光谱遥感数据处理中得到了广泛应用。综述了支持向量机算法在遥感数据分类中的应用。首先对支持向量机的理论进行简要介绍,进而综述了该算法在不同遥感问题中的应用进展,最后阐述了新型支持向量机算法的发展以及在遥感中的应用。

聚乙烯亚胺及其配位聚合物凝胶在基因载体中的应用

聚乙烯亚胺(polyethylene imine,PEI)是目前非病毒转基因载体领域的研究热点,围绕其细胞毒性与靶向性问题的研究已取得较大进展。一些新的策略,包括对PEI进行靶向性、生物可降解性的结构改造及金属离子与PEI配位等,特别是金属离子与PEI配位共聚形成聚合物凝胶,将具有广阔的应用前景。

基于SVM的新浪微博营销类水帖识别研究

研究一种发现水帖的分类算法.该方法利用SimHash方法将发帖重复当成类似网页去重的问题处理,发帖内容的重复度和其他特征,如发帖的密集型、帐号名称的相似性,所使用的客户端等特征将用于水帖与正常发帖的分类.该文利用新浪微博API下载多个汽车营销账号下的交互数据作为实验数据,并使用SVM作为分类器.实验结果表明,该方法能够较好地发现那些伪装性非常好的水军所发布的水帖.

基于属性主题分割的评论短文本词向量构建优化算法

从词向量的训练模式入手,研究了基于语料语句分割(BWP)算法,分隔符分割(BSP)算法以及属性主题分割(BTP)算法三种分割情况下的词向量训练结果的优劣。研究发现,由于评论短文本的自身特征,传统的无分割(NP)训练方法,在词向量训练结果的准确率和相似度等方面与BWP算法、BSP算法以及BTP算法具有明显的差异。通过对0.7亿条评论短文本进行词向量构建实验对比后发现,该文所提出的BTP算法在同义词(属性词)测试任务上获得的结果是最佳的,因此BTP算法对于优化评论短文本词向量的训练,评论短文本属性词的抽取以及情感倾向分析等在内的,以词向量为基础的应用研究工作具有较为重要的实践意义。同时,该文在超大规模评论语料集上构建的词向量(开源)对于其他商品评论文本分析的应用任务具有较好可用性。

基于数学核心素养培养的观念性教学——《向量复习课》教学点评

教师在教学过程中要精心设计教学环节,有意识地培养学生的数学核心素养。高三数学课堂,教师要重视数学思维方式的培养,让学生学会用数学思维方法分析问题、解决问题。

一种改进的结合评分和评论信息的推荐方法

随着互联网技术的普及和现代电子商务的迅速发展,推荐系统得到广泛使用,但大多数推荐算法仍存在冷启动、可解释性差两大问题.本文以结合评分和评论信息的HFT模型为基础,提出了一个改进的HFT模型,通过加入自由向量,捕获原HFT模型中未出现的评论信息,缓解了这两大问题,并进一步提高了模型的准确度.最后,通过两个大型数据集的实验,结果表明本文的模型准确度优于HFT模型,可为有效利用评论信息资源提供参考.

基于在线评论词向量表征的产品属性提取

在线评论中蕴含的产品信息具有很高的电子商务应用价值.但是,与之相关的文本挖掘工作,常常会面临着特征抽取以及对特征属性进行归类等问题的挑战.基于词向量模型在表达词语的情景语义方面的优势,提出了一种结合词向量表征和K-means聚类相结合的半监督方法,用于从海量在线文本中高效挖掘出用户评论的特征,并进一步按照这些特征的语义提取出它们的归类信息.在真实数据集上的实验结果表明,提出的方法可有效应用于海量在线评论中的文本属性提取工作;与经典模型相比,本方法从特征中提取的归类属性信息能更好地呈现出评论者表达的语义.

非病毒基因载体的研究进展

病毒载体与非病毒载体是目前最常使用的两大类基因转运载体。虽然病毒载体,如腺病毒、慢病毒等转染效率更高,但由于存在细胞毒性、潜在致突变性及较高的免疫原性等的安全问题,使其在临床进一步应用受到很大的限制。非病毒载体,如天然多糖聚合物、阳离子聚合物、脂质体、无机纳米载体等具有结构简单、制备过程可控、低免疫原性等优点。本文主要就非病毒基因载体的研究进展进行综述。

基于主题分析的用户评论聚类方法

在社会化商务中对用户评论进行合理的聚类分析有利于商家提供精准服务或推荐信息,文中提出了一种基于主题分析的用户评论聚类方法。根据主题词在用户评论中的互信息强度以及主题词之间的相似度计算主题词权重,并依此构建用户评论主题向量。在此基础上,提出了一种基于用户评论相似度自动选择canopy聚类算法初始阈值的自适应canopy+kmeans聚类算法,对主题向量进行聚类分析。在亚马逊的评论数据上进行测试,结果表明:该方法充分描述了用户评论中不同主题词对用户观点的突出程度不同,并改善了K-means聚类算法易陷入局部最优的缺点,与传统的LDA+K-means算法相比,取得了更好的效果。