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半潜式起重平台码头系泊抗台风可行性分析

中国海洋平台 2021年第2期36卷 29-39页

作者：姚汝林周凯贤陈伶翔周喜宁上海交通大学上海200240 招商局重工(江苏)有限公司江苏南通226116

为确保半潜式起重平台(Semi-Submersible Crane Vessel,SSCV)在台风季码头系泊时的安全,将规范计算与软件计算相结合,考虑风浪流的影响,计算平台与码头之间的相互作用力,同时考虑码头靠泊的其他船只对码头的作用力,校核系泊时缆绳强度... 详细信息

为确保半潜式起重平台(Semi-Submersible Crane Vessel,SSCV)在台风季码头系泊时的安全,将规范计算与软件计算相结合,考虑风浪流的影响,计算平台与码头之间的相互作用力,同时考虑码头靠泊的其他船只对码头的作用力,校核系泊时缆绳强度和码头强度。验证SSCV码头防台时能够满足系泊要求,对后续码头防台提供了一定的借鉴意义。

关键词：半潜式起重平台缆绳强度码头强度防台风

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基于文本摘要的无监督关键词抽取方法

计算机工程与设计 2024年第9期45卷 2779-2784页

作者：尤泽顺周喜董瑞张洋宁杨奉毅中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011 新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

为克服基于嵌入的关键词抽取方法在长文档上性能下降的问题,提出一种基于文本摘要的方法(summarization-based document embedding rank,SDERank)。将句向量的加权和作为文档嵌入,根据每个句子与文档主题的语义相关度赋予权重。以往基... 详细信息

为克服基于嵌入的关键词抽取方法在长文档上性能下降的问题,提出一种基于文本摘要的方法(summarization-based document embedding rank,SDERank)。将句向量的加权和作为文档嵌入,根据每个句子与文档主题的语义相关度赋予权重。以往基于嵌入的方法选择关键词时忽略候选词之间的关联,针对该问题,在SDERank的改进版SDERank+中,PageRank算法被用于提取候选词之间的共现权重作为相似度分数的修正。实验结果表明,在4个广泛使用的数据集上SDERank和SDERank+比之前最好的模型MDERank的F1分数平均高出2.2%和3.29%。

关键词：自动关键词抽取文本摘要长文档建模文档主题分析语义处理权重优化向量相似性

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信息过载情境下“信息源”规避行为研究

信息过载情境下“信息源”规避行为研究

作者：周喜月南昌大学

学位级别：硕士

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基于残差注意力的新槽值抽取研究

计算机应用与软件 2024年第6期41卷 208-214页

作者：鄢明辉周喜王轶中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐830011

针对任务型对话中用户输入存在新槽值难以提取的问题,提出一种基于双向长短时记忆神经网络的特征融合模型。通过负样本添加技术缓解新槽值识别问题;引入注意力机制来提取用户输入中词与词之间的权重特征;在多层堆叠长短时记忆神经网络... 详细信息

针对任务型对话中用户输入存在新槽值难以提取的问题,提出一种基于双向长短时记忆神经网络的特征融合模型。通过负样本添加技术缓解新槽值识别问题;引入注意力机制来提取用户输入中词与词之间的权重特征;在多层堆叠长短时记忆神经网络之间用残差连接以缓解特征提取过程中的信息丢失,将得到的融合特征输入到条件随机场筛选出合理的标注序列。在DSTC3数据集上进行相关测试,实验结果表明,该模型在新槽值、已知槽值和总数据集上的识别准确率分别为70.73%、91.56%和87.11%,性能相比baseline方法有显著提高。

关键词：槽值抽取新槽值自然语言处理残差网络注意力机制

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多任务增强的文本生成式事件要素抽取方法

计算机工程与应用 2024年

作者：史张龙周喜王震马博杨雅婷中国科学院新疆理化技术研究所中国科学院大学中国科学院新疆民族语音语言信息处理重点实验室

事件要素抽取旨在从非结构化文本中抽取结构化的事件数据，为下游任务提供结构化输入。近年来，许多研究采用预训练语言模型加提示学习的方式实现事件要素抽取，以模板槽位填空的形式完成该任务。然而，以往的研究主要采用单模板单任务... 详细信息

事件要素抽取旨在从非结构化文本中抽取结构化的事件数据，为下游任务提供结构化输入。近年来，许多研究采用预训练语言模型加提示学习的方式实现事件要素抽取，以模板槽位填空的形式完成该任务。然而，以往的研究主要采用单模板单任务的方法，但单一模板难以很好的捕捉事件要素实体间的结构依赖关系，其设计质量会影响最终的抽取结果；并且忽视了在进行多任务学习时，相似任务之间的促进作用。因此，本文设计了一种基于多任务增强的文本生成式事件要素抽取方法。具体地，本文分别构建了多模板指令增强任务模块与跨任务协同增强任务模块，以生成式模型作为共享主干网络，多种任务统一训练实现知识高效共享。本方法通过不同模板的指令增强，加强额外语义约束，提高了模型对指令的理解能力，通过跨任务的协同增强，使模型通过不同任务的互相监督，提高了模型对事件文本的理解分析能力。在ACE05数据集和RAMS数据集上的全样本实验中，本方法的Arg-C值分别达到了74.1和52.4，达到了最优水平。同时本方法具有优异的少样本性能，在少样本场景下实验，本方法仅需一半的数据量就可以达到阅读理解方法的抽取效果。

关键词：事件要素抽取信息抽取提示学习多任务学习自然语言处理

基于解析二阶盲辨识的结构工作模态分析及真假模态区分

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工程力学 2024年第1期41卷 249-256页

作者：李涧鸣包腾飞周喜武高瑾瑾顾昊河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室南京210098 河海大学水利水电学院南京210098 三峡大学水利与环境学院宜昌443002 江苏省水利工程科技咨询股份有限公司南京210029 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院南京210029

自动获取运行中的模态参数对于大型土木结构的健康状态实时在线监测具有重要意义。针对现有方法模态分辨困难的问题,提出了一种基于解析二阶盲辨识的工作模态分析方法,并相应提出了真假模态区分方法以实现模态参数自动识别。与传统方法... 详细信息

自动获取运行中的模态参数对于大型土木结构的健康状态实时在线监测具有重要意义。针对现有方法模态分辨困难的问题,提出了一种基于解析二阶盲辨识的工作模态分析方法,并相应提出了真假模态区分方法以实现模态参数自动识别。与传统方法不同,该方法无需引入稳定图,可直接从结构振动响应中有效分离出各阶模态响应。通过构造模态特征指标和K均值聚类实现真假模态自动区分,并采用频域参数拟合法估计模态参数。通过8自由度数值算例和混凝土重力拱坝工程实例对该文方法效果进行了验证。结果表明:该方法具有较好的模态自动分离和筛选能力,对固有频率、阻尼比和振型的识别精度均较高,尤其对于密集模态的识别具有显著优势。

关键词：结构健康监测模态分析二阶盲辨识自动识别混凝土坝

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深部地下开采巷道失稳机理分析与耦合支护技术

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中国金属通报 2024年第11期 47-49页

作者：周喜攀钢集团矿业有限公司设计研究院

为解决深部地下开采巷道围岩变形大、难支护的问题,本文以某钒钛磁铁矿深部沿脉运输巷道为研究对象,通过松动圈测试和现场调查,分析了深部巷道失稳机理,根据耦合支护技术原理,提出了“注浆锚杆(索)+钢筋网+喷射混凝土”加固支护技术,现... 详细信息

为解决深部地下开采巷道围岩变形大、难支护的问题,本文以某钒钛磁铁矿深部沿脉运输巷道为研究对象,通过松动圈测试和现场调查,分析了深部巷道失稳机理,根据耦合支护技术原理,提出了“注浆锚杆(索)+钢筋网+喷射混凝土”加固支护技术,现场工业试验结果表明,采用该技术后巷道顶底板变形量为101mm,两帮收敛量60mm,围岩变形量较小,且监测结果与数值计算结果吻合,有效控制了深部地下开采巷道围岩的稳定性。

关键词：深巷道变形大失稳机理耦合支护围岩控制

排土场高边坡时效变形分析及工程地质意义探讨

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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2024年第1期 0150-0153页

作者：周喜攀钢集团矿业有限公司设计研究院四川攀枝花617063

本文通过对露天矿排土场高边坡变形及时效的调查研究,分析了高边坡时效变形的特点及原因,并对其工程地质意义进行了探讨。研究结果表明,排土场高边坡的时效变形是一个渐进过程,其时效变形主要表现为土体的压缩、蠕变和滑动等现象,这些... 详细信息

本文通过对露天矿排土场高边坡变形及时效的调查研究,分析了高边坡时效变形的特点及原因,并对其工程地质意义进行了探讨。研究结果表明,排土场高边坡的时效变形是一个渐进过程,其时效变形主要表现为土体的压缩、蠕变和滑动等现象,这些变形会导致边坡的稳定性下降,甚至引发边坡滑坡等灾害。同时,时效变形还会对周边环境和工程设施造成影响,因此需要对其进行深入研究和分析。最后提出了通过合理划分地形分区、调整排土场的布置、加强边坡变形监测等措施,可以有效地防止排土场高边坡变形的发生。

关键词：排土场高边坡时效变形工程地质

一种基于变分多跳图注意力编码器的深层协同真值发现

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计算机科学 2024年第3期51卷 109-117页

作者：张国昊王轶周喜王保全中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

大数据时代,数据价值的释放经常需要融合多源数据,数据冲突成为这一过程中无法避免的关键问题。为了从冲突数据中筛选出真实声明以及可靠数据源,研究人员提出了真值发现方法。然而,现有的真值发现大多注重数据源与声明之间的直接协同信... 详细信息

大数据时代,数据价值的释放经常需要融合多源数据,数据冲突成为这一过程中无法避免的关键问题。为了从冲突数据中筛选出真实声明以及可靠数据源,研究人员提出了真值发现方法。然而,现有的真值发现大多注重数据源与声明之间的直接协同信息,忽略了更深层的间接协同与对抗信息,导致不足以表达出数据源与声明的特征。针对此问题,提出了基于变分多跳图注意力编码器的真值发现方法(TD-VMGAE),基于数据源与声明之间的包含关系构建二分图网络,采用多跳图注意力层为每个节点表征汇聚间接协同信息以及对抗信息,并设计真值发现变分自编码器,抽取节点表征中所需的分类分布,对数据源和声明进行协同分类。实验结果表明,所提方法在3个不同尺度的数据集中均有不错的表现,消融实验和可视化也验证了所提方法的有效性和泛化能力。

关键词：数据质量冲突消解真值发现多跳图注意力变分自编码器