基于深度学习的教材德目教育文本分类方法

对上海中小学教材德目教育文本分类进行研究,提出了基于转换器的双向编码表征（BERT）预训练模型、双向长短期记忆（BiLSTM）网络和注意力机制的模型IoMET_BBA. 通过合成少数类过采样技术（SMOTE）与探索性数据分析（EDA）技术进行数据增强,使用BERT模型生成富含语境信息的语义向量,通过BiLSTM提取特征,并结合注意力机制来获得词语权重信息,通过全连接层进行分类. 对比实验的结果表明,IoMET_BBA的F₁度量值达到了86.14%,优于其他模型,可以精确地评估教材德目教育文本.     

基于聚类和蚁群算法的横纵切碎纸片复原算法

横纵切碎纸片拼接复原问题是痕迹学中的一个重要问题,其在刑事,民事,司法等领域都有应用,人工拼接费时费力,应用计算机算法解决该问题尤为必要,针对目前已有算法聚类不够壮硕,碎片行内拼接精度低的现状,提出了一种基于聚类和蚁群算法的全自动碎纸片拼接改进方法.首先对聚类算法部分进行细化,同时引入惩罚系数以重新定义费用函数,并结合合并、分治策略提高碎纸片行内拼接的精度,最后选用由5个中文文件组成的测试集,将其切割成11×10和11×19两种模式来测试算法的效率.结果表明改进的聚类算法能够正确地提取碎片的特征向量并实现无差错分行聚类,算法对于两种模式的拼接精度分别是97.6%和95.1%,对比近期的同类算法,提出的算法拼接精度明显较高.     

331例高温和寒冷季节急性脑血管病临床特点及防治分析

目的 探讨高温和寒冷季节本地区急性脑血管病(ACVD)患者高危因素、临床特点,找出有效防治方法.方法 回顾我院三个高温和寒冷季节在我院神经内外科住院的ACVD病人331例临床资料,进行统计学及流行病学分析.结果 高温季节162例ACVD患者:缺血性脑卒中(CIS)99例;出血性脑卒中(CHS)57例;混合性脑卒中6例.寒冷季节169例ACVD息者:CHS 85例;CIS 71例;混合性脑卒中13例.两季节331例ACVD患者:高血压病242例;手术治疗43例;急性溶栓44例;高压氧治疗200例.结论 本地区高温季节ACVD以CIS为主,CHS其次;寒冷季节以CHS为主,CIS其次;混合性脑卒中均少;高血压是两季节ACVD显著高危因素;积极有效的治疗可降低两季节ACVD发病率和致残程度,提高患者生活质量.     

论榆林花卉业的历史、现状与发展趋势

榆林处于黄土丘陵和毛乌素沙地的交接地区，是一个能源重化工基地，这里生态环境脆弱、经济发展缓慢。在当前陕西生态环境建设的大趋势下，榆林也要充分利用地理位置和资源优势，发展特色经济。通过对榆林花卉业历史与现状的阐述，提出当前存在的主要问题及一系列解决措施，以确保榆林花卉业快速、健康的发展，充分发挥自然效益、社会效益和经济效益。     

癫痫持续状态致多脏器功能衰竭的临床研究

目的探讨癫痫持续状态致多脏器功能衰竭的机制及防治.方法选取32例癫痫持续状态患者,观察癫痫发作后各个脏器功能损害的情况.结果癫痫持续状态可致多脏器功能衰竭,其发病机制有多方面的原因.结论癫痫持续状态所致的多脏器功能衰竭,通过积极有效的镇静、止痉、改善缺血缺氧状态等综合处理,是可以有效防治的.     

HPLC测定香椿中的有机酸和黄酮等7种活性成分

采用Phenomenex C18色谱柱(150mm×4.6mm,5μm)分离7种成分;流动相为甲醇-0.1%醋酸溶液,梯度洗脱;流速:0.8mL·min~(-1),紫外检测波长:290nm,柱温:35℃.建立超声辅助萃取-高效液相色谱法(HPLC)分离香椿中表儿茶素、没食子酸、儿茶素、芦丁、杨梅素、槲皮素和山奈酚7种活性成分及其含量测定的方法.结果发现7种成分在15min内均达到基线分离,线性关系良好(r0.9991,n=7),平均回收率均在99.23%~104.5%(RSD%1.26%,n=3).本实验采用超声波法提取,方法简单、快速、经济、可靠,可用于香椿的质量监控.     

浅谈混凝土裂缝防治及处理

混凝土的裂缝问题是一个普遍存在而又难于解决的工程实际问题,本文对混凝土工程中常见的一些裂缝问题进行了探讨分析,并针对具体情况提出了一些预防、处理措施。     

基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.     

Deep Web数据源的发现和分类

为了最大限度地获取Deep Web数据源信息,并对获取到的数据源信息进行分类,方便后续的数据源集成工作以及用户的检索使用,提出了一种基于数据库的实时的Deep Web数据源搜索框架,该模型在本地服务器上设计安装"数据源发现应用程序"模块,通过各搜索网站下载安装的"客户端数据源应用程序"模块实现数据信息的对接和实时传送.为了保证检索效率,利用知网结合同义词词林对各大被检索网站进行分类.     

Deep Web数据库集成技术的研究

针对基于查询接口集成的web集成技术复杂且面向领域这一现象,提出了一种非实时查询Deep Web数据库集成技术.该技术通过在被检索网站安装客户端数据源应用程序,获取所有被检索网站的Deep Web数据源连接信息、Deep Web异构数据库表结构信息以及Deep Web异构数据库表数据.其中表结构和表数据经集成系统解析后以统一的格式集成到本地数据库.实验结果表明,该集成技术可集成所有领域的Deep Web异构数据库,没有领域限制.由于是本地查询查询速度也较快,具有一定的可行性.