基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

基于逆向工程技术的含凹陷管道极限强度分析

凹陷作为常见的管道几何缺陷形式,可能会引起管道局部应力集中,进而导致其承载能力下降,同时也为管道的正常运行带来巨大的安全隐患。基于变形检测技术和3D扫描技术分别获得含凹陷管道的真实内外表面轮廓,利用逆向工程技术构建凹陷管道的三维实体模型,导入ABAQUS有限元软件模拟运行状态下凹陷管道的应力分布特征,准确地判断含凹陷管体的最危险位置,最后依据Mises屈服准则进行含凹陷管道的安全评估。结果表明,通过上述2种方法获得的凹陷管道应力模拟结果基本吻合,从而有效地验证了基于变形检测技术开展凹陷管道极限强度分析的可行性和精确性,该方法可以有效地避免开展3D扫描前的管道开挖工作。     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

刺纹车轮虫 18S rDNA 克隆与序列分析

首次对刺纹车轮虫(TrichodinacentrostrigataBasson,VanAs & Paperna, 1983)进行了 18S rDNA 的克隆测序并分析，研究结果显示：刺纹车轮虫是一种具有辐射状中央颗粒的淡水车轮虫，具有相对较高的 GC 含量而位于分子系统树的顶枝，它与海水环境中的车轮虫具有较高的序列相似性及较近的遗传距离从而聚为一枝。研究提示刺纹车轮虫具有较强的宿主适应性，在系统进化中分化较晚并与海水种类具有较近的亲缘关系；此外，车轮虫的同源性与 18S rDNA序列相似性、遗传距离具明显相关性，GC 含量与分子支序树分枝具有明显相关性。
     

差示扫描量热法(DSC)测定金属物质的热容

热容是金属材料的一个重要物理量,在此介绍一种用DSC测定热容的方法.以锌粉为样品,测定了不同温度下的热容,回归出了热容与温度的关系,并用积分法对实验温度范围内热容实验曲线和理论曲线之间的符合程度进行了比较.     

基于扫描数据零件轮廓特征自动识别的方法

主要研究基于扫描数据自动识别零件轮廓特征的方法与技术．首先给出了零件轮廓特征自动识别的工作流程，然后提出了零件轮廓特征自动识别的原理与算法，最后通过具体实例验证了本方法的优点及可行性。     

一种特殊递推关系序列的判断及求解

对于特征多项式为C(x) =(x- 1) r的特殊递推序列an,给出了它的通解求法以及判定它的充要条件 :存在整数r≥ 1,对任意的n≥ 0 ,Δran =0成立。其中Δran 为递推序列 {an}的r阶差分。     

蕴含W5可图序列的最小度和

Gould,Jacobson和Lehel考虑了下述经典Tur偄n型极值问题的变形:对于给定的图H,确定最小的正偶数σ(H,n),使得对于每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1+d2+…+dn≥σ(H,n)时,π有一个实现G包含H作为可图的.本文确定了当n≥11时,σ(W5,n)之值,其中Wr是r个顶点的轮图.