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Term-Based Pooling in Convolutional Neural Networks for Text Classification

China Communications 2020年第4期17卷 109-124页

作者： shuifei zeng Yan Ma Xiaoyan Zhang Xiaofeng Du Institute of Network Technology Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876China School of Software Engineering Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876China School of computer Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876China

To achieve good results in convolutional neural networks(CNN) for text classification task, term-based pooling operation in CNNs is proposed. Firstly, the convolution results of several convolution kernels are combined by this method, and then the results after combination are made pooling operation, three sorts of CNN models(we named TBCNN, MCT-CNN and MMCT-CNN respectively) are constructed and then corresponding algorithmic thought are detailed on this basis. Secondly, relevant experiments and analyses are respectively designed to show the effects of three key parameters(convolution kernel, combination kernel number and word embedding) on three kinds of CNN models and to further demonstrate the effect of the models proposed. The experimental results show that compared with the traditional method of text classification in CNNs, term-based pooling method is addressed that not only the availability of the way is proved, but also the performance shows good superiority.

关键词： convolutional neural Networks term-based pooling text Classification

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语音合成技术在智能语音播报系统中的应用探析

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电信科学 2010年第3期26卷 64-68页

作者：曾谁飞王仁波东华理工大学信息与电子工程学院抚州344000

本文首先介绍了传统人工语音广播存在的局限性,然后结合业务运营的经验,重点分析了如何利用语音合成技术设计智能语音播报系统的构架、系统功能和主要业务流程,并给出了相关的建议。

关键词：语音合成语音播报业务流程

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低能耗CO_(2)混合胺吸收剂复配筛选与工业验证

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洁净煤技术 2024年第8期30卷 90-98页

作者：徐冬黄艳宋俊朝史晓宏王涛曾伟强张帅李水飞方梦祥高翔国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209 国能锦界能源有限责任公司陕西榆林719319 浙江大学能源高效清洁利用全国重点实验室浙江杭州310000 浙江大学浙江省清洁能源与碳中和重点实验室浙江杭州310000 浙江大学青山湖能源研究基地浙江杭州310000

在如今温室效应日益严重背景下,化学吸收法作为当前最具应用前景的燃煤烟气脱碳技术,受国内外广泛关注,开发低再生能耗、高稳定、易工程化应用的吸收剂是目前研究热点。提出了以高容量、低能耗三级胺为吸收剂主剂,高动力学一级胺和高稳... 详细信息

在如今温室效应日益严重背景下,化学吸收法作为当前最具应用前景的燃煤烟气脱碳技术,受国内外广泛关注,开发低再生能耗、高稳定、易工程化应用的吸收剂是目前研究热点。提出了以高容量、低能耗三级胺为吸收剂主剂,高动力学一级胺和高稳定环状胺为辅剂吸收剂方案;并形成了从实验室配方遴选、百标方时中试工艺匹配到每年万吨级规模工业装置运行优化的工程化开发体系。通过鼓泡吸收试验与吸收-再生循环试验对吸收剂进行快速筛选,初筛获得一种性能好的吸收剂配方,通过200 m^(3)/h中试与万吨级工业装置测试优化运行参数并完成工业验证。测试结果表明,开发的CEU型吸收剂CO_(2)脱除率达90%,最优再生热耗达2.42 GJ/t CO_(2),在工业装置上完成了>700 h稳定运行。

关键词：碳捕集化学吸收工程化开发混合胺燃煤烟气

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