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基于SBERT-Attention-LDA与ML-LSTM特征融合的烟草问句意图识别方法

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农业机械学报 2024年第5期55卷 273-281页

作者：朱波黎魁邱兰黎博昆明理工大学机电工程学院昆明650504 武汉工程大学机电工程学院武汉430205

针对烟草领域中问句意图识别存在的特征稀疏、术语繁多和捕捉文本内部的语义关联困难等问题,提出了一种基于SBERT-Attention-LDA(Sentence-bidirectional encoder representational from transformers-Attention mechanism-Latent dirichlet allocation)与ML-LSTM(Multi layers-Long short term memory)特征融合的问句意图识别方法。该方法首先基于SBERT预训练模型和Attention机制对烟草问句进行动态编码,转换为富含语义信息的特征向量,同时利用LDA模型建模出问句的主题向量,捕捉问句中的主题信息;然后通过更改后的模型级特征融合方法ML-LSTM获得具有更为完整、准确问句语义的联合特征表示;再使用3通道的卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)提取问句混合语义表示中隐藏特征,输入到全连接层和Softmax函数中实现对问句意图的分类。基于烟草行业权威网站上获取的数据集开展了实验验证,实验结果表明,所提方法相比其他几种深度学习结合注意力机制的方法精确率、召回率和F1值上有显著提升,与BERT和ERNIE(Enhanced representation through knowledge integration and embedding)-CNN模型相比提升明显,F1值分别提升2.07、2.88个百分点。

关键词：烟草问句分类自然语言处理特征融合自注意力机制

基于深度学习的复杂场景下交通标志识别方法研究

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基于深度学习的复杂场景下交通标志识别方法研究

作者：尹训嘉齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着深度学习技术被应用在各种领域中,智能交通系统领域的研究工作也在不断发展与创新。目前研究交通标志识别技术已成为智能交通系统的核心部分,具有研究意义和实际价值。然而,由于天气变化、标志老旧褪色或被遮挡、行驶过程交通标志... 详细信息

随着深度学习技术被应用在各种领域中,智能交通系统领域的研究工作也在不断发展与创新。目前研究交通标志识别技术已成为智能交通系统的核心部分,具有研究意义和实际价值。然而,由于天气变化、标志老旧褪色或被遮挡、行驶过程交通标志近大远小等复杂的交通路况场景导致了检测模型识别准确率较低,漏检率较高。为了进一步提升交通标志的检测性能,本文开展了基于深度学习的复杂场景下交通标志的识别方法研究,主要研究内容如下:(1)由于样本数据量是影响深度学习模型性能的主要因素,但是目前国内的TT-100K数据集和CCTSDB数据集在复杂场景下的样本量较少。为了提高模型的泛化性,通过数据增强的方法在现有国内数据集的基础上模拟生成极端天气等场景下的New-CCTSDB和NewTT-100K数据集,提高模型在复杂场景下的鲁棒性。(2)针对行车拍摄图像中道路交通标志尺寸占比相对较小,容易受到背景干扰的复杂场景问题,提出了适用于小目标的交通标志目标检测算法SOD-YOLO,该算法引入了更高效捕捉小目标交通标志特征信息的卷积模块SPD-Conv,并将骨干网络中的C3模块替换为C2F模块,使原网络的参数和计算量大幅降低。采用Bi-FPN网络取代了原来的特征金字塔网络,在不损失精度的情况下提高对小目标的特征提取能力。此外,引入了坐标轻量级注意力模块解决小目标特征丢失问题,最后提出了新的混合比例损失函数,在加快模型收敛速度的同时提高了小目标检测精度。在道路交通标志数据集TT-100K和CCTSDB上的大量实验结果表明,本章所提方法在小目标交通标志检测方面比目前的几种主流方法更具有通用性和优越性。(3)现有SOD-YOLO模型结构复杂、网络内存较大、无法满足算力小、内存少的车载设备需求等问题,提出一种复杂场景下的轻量级交通标志检测算法MFE-YOLO,该算法引入一种改进的轻量级网络MobileNetV4进行特征提取,减少参数个数。考虑模型参数以及速率问题,采用改进的C2F模块代替C3模块,其次引入EMA注意力机制增强通道特征,弥补了模型简化导致的精度降低损失,最后采用WIoU损失函数作为监督信号进行网络训练,以提高网络的检测精度,提高模型的收敛速度。为了满足复杂场景下的识别条件,所提出的算法在扩充的道路交通标志数据集NewTT-100K和New-CCTSDB上的大量实验结果表明,该算法大大降低了模型的参数量,并具备较高的检测精度。(4)设计了复杂场景下的交通标志识别系统以实现对交通标志的高效识别。这个系统具备多种功能,其中包括图像和视频的检测,以及摄像头的检测功能。该系统是基于Python编程语言开发的,并采用Streamlit框架来构建系统平台。基于本文研究的交通标志识别模型来检验该模型的实用性,以确保其能够在真实的无人驾驶车辆中得到应用。

关键词：深度学习目标检测交通标志识别 YOLO

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手机传感器在气体查理定律验证实验中的应用

物理之友 2024年第6期40卷 64-65页

作者：黎扬飞冯奕发郑永青佛山市第四中学广东佛山528000 佛山市南海区大沥镇盐步三中广东佛山528200

本文利用手机压强传感器测量气体压强,同时通过改进实验装置,定量验证气体查理定律,实现信息技术与物理实验教学的有机结合。

关键词：手机压强传感器查理定律物理实验

外周炎症指标在糖尿病性黄斑水肿预测及治疗中的作用

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外周炎症指标在糖尿病性黄斑水肿预测及治疗中的作用

作者：邹训宇长江大学

学位级别：硕士

精密行星齿轮减速器传动系统数字孪生体建模及疲劳寿命预测

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精密行星齿轮减速器传动系统数字孪生体建模及疲劳寿命预测

作者：骆训雕江西理工大学

学位级别：硕士

石墨烯基功能化多孔气凝胶复合材料的可控制备及其应用研究

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石墨烯基功能化多孔气凝胶复合材料的可控制备及其应用研究

作者：胡训祥中南林业科技大学

学位级别：硕士

石墨烯气凝胶以其优异的力学性质、电学性能和高稳定性被广泛应用于可穿戴电子、抗冲击材料、软体机器人、生物医学和人体活动监测等领域。然而,石墨烯气凝胶作为一种多孔材料,其力学性能强烈依赖于孔隙的数量,这导致石墨烯气凝胶在低... 详细信息

石墨烯气凝胶以其优异的力学性质、电学性能和高稳定性被广泛应用于可穿戴电子、抗冲击材料、软体机器人、生物医学和人体活动监测等领域。然而,石墨烯气凝胶作为一种多孔材料,其力学性能强烈依赖于孔隙的数量,这导致石墨烯气凝胶在低密度属性下无法同时实现高弹性、耐久性和良好的导电性。为此,本研究通过二次自组装策略,将二胺分子引入到石墨烯层间,实现了低密度石墨烯气凝胶导电性的有效调控和提高。而且,通过模仿螳螂卵鞘的多尺度蜂窝微结构,制备出具有多尺度蜂窝微结构的低密度石墨烯气凝胶,实现了低密度石墨烯气凝胶在纳米、微米、毫米尺度下结构的精细调控,促使低密度石墨烯气凝胶实现高弹性和耐久性。以下是主要研究内容和结果:(1)采用二次自组装将二胺分子引入石墨烯气凝胶层间,成功制备了层间距可调(石墨烯层间距可在10.10—13.24 (?)间调控)低密度三维石墨烯气凝胶。通过调整二胺分子的结构特征、浓度等参数,实现低密度石墨烯气凝胶电导率在2.56—6.61 S/cm范围内的有效调控。理论计算与实验结果证明,具有小分子尺寸的乙二胺可以作为分子桥,为低密度石墨烯气凝胶提供隧穿电流通道,因此显著提高石墨烯气凝胶的电导率。相反,具有较大分子尺寸的丁二胺,其会撑大石墨烯气凝胶的层间距,限制隧穿电流的产生,从而抑制低密度石墨烯气凝胶的电导性。而对苯二胺,因可以通过自身苯环与石墨烯气凝胶产生π-π相互作用力,实现低密石墨烯气凝胶电导率的中等水平调控。(2)受到螳螂卵鞘的多尺度蜂窝微结构的形成机理与结构启发,制备出具有多尺度蜂窝微结构的石墨烯气凝胶,实现了低密度石墨烯气凝胶的高弹性与耐久性。扫描电镜结果显示,石墨烯气凝胶具有多尺度蜂窝微结构,其结构特征为具有圆弧度与对称性的毫米级孔隙孔径达到1.47 mm,有序排列的微米级孔隙孔径13.91 μm。(3)具有多尺度蜂窝微结构的低密度石墨烯气凝胶(密度为7.8 mg/cm3)实现了高弹性与耐久性,单位体积强度达到284.6 kPa cm3/mg。在经历3.569 m/s的小球冲击后,低密度石墨烯气凝胶可以在10 ms内恢复其初始形状,而且在80%应变下经历20,000个循环后保持97.2%的样品高度。实验分析和有限元模拟结果显示,多尺度蜂窝微结构赋予气凝胶特殊的双阶段应力传递机制。首先,石墨烯气凝胶的毫米级蜂窝微结构承受并传递应力到周围区域,随后是微米级蜂窝微结构的变形,将应力动能转化为弹性势能。多尺度蜂窝微结构的双阶段应力传递机制能够有效减缓局部应力集中与局部的结构坍塌,从而提供优异高弹性和耐久性。

关键词：石墨烯气凝胶多尺度结构调控应力传递电导率低密度

基于扶阳法温针灸辅助治疗下肢动脉硬化闭塞症（寒凝血瘀证）的临床观察

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基于扶阳法温针灸辅助治疗下肢动脉硬化闭塞症（寒凝血瘀证）的临...

作者：尹训奥黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

运用唯物史观和辩证法透析经济社会中的复杂成分

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上海经济研究 2024年第6期 42-52页

作者：闫娟杨承训上海理工大学管理学院 200093 河南财经政法大学经济伦理研究中心 450001

自然科学中兴起复杂性科学,以更好认识自然界的复杂存在。经济社会也是复杂的,对于经济社会中的复杂成分也应作科学分析,认识和处理的武器就是马克思主义的唯物史观和辩证法。首先,应认识到经济社会中存在复杂交错的多种成分是一个普遍... 详细信息

自然科学中兴起复杂性科学,以更好认识自然界的复杂存在。经济社会也是复杂的,对于经济社会中的复杂成分也应作科学分析,认识和处理的武器就是马克思主义的唯物史观和辩证法。首先,应认识到经济社会中存在复杂交错的多种成分是一个普遍现象,要用生产力的复杂性决定生产关系的复杂性的基本观点分析多种成分的交织性、经济形态演化的曲线性、相互矛盾的层次性。然后,再结合社会主义经济发展中的历史经验教训,透视遵循历史分阶段发展规律的必经之路,避免超阶段强求“提纯”的做法。进而,剖析我国社会主义初级阶段存在复杂成分的必然原因,全面认识改革开放后出现的新现象新问题,认识改革开放的规律,用习近平新时代中国特色社会主义思想深化对新时代特点和党的路线、方针、政策的领会。研究马克思主义必须走向社会现实,向党和群众丰富的社会实践学习。

关键词：复杂性唯物史观辩证法社会主义分阶段发展规律改革开放

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面向中文成语的机器阅读理解研究

面向中文成语的机器阅读理解研究

作者：谷训开东北林业大学

学位级别：硕士