深度学习赋能网络安全知识图谱实体关系联合抽取研究

文中研究了知识图谱中关于实体关系联合抽取方式,解决流水线抽取方式的误差传播、效率低下及关系重叠的问题,设计了网络安全本体模型,提出基于深度学习的Seq2Seq联合抽取模型,编码层通过BERT-WWM和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)模型获取上下文语义表示,并融合多头注意力机制突显文本中的重要单词,解码层通过指针网络输出序列标注,从而获取头实体、关系及尾实体。以自标注的数据集为语料,通过TensorFlow框架建模,对实体和关系抽取的质量进行评估。结果表明,模型的精确率、召回率和F1值均较高,验证了联合抽取模型的有效性,最后通过Neo4j图数据库构建并可视化知识图谱。     

海底浅层声学探测技术在海底光缆路由勘测中的应用

本文介绍了海底浅层声学探测技术，分析了海底光缆路由选择的特殊要求，并结合某一海底光缆工程路由勘测实例，讨论了海底浅层声学探测技术在海底光缆路由勘测中的应用。     

Ni（OH）1.4（SO4）0.3纳米带和相关的结构演变

氢氧化镍作为碱性蓄电池的正极活性物质，广泛应用于镍氢、镍镉和镍锌等电池。＋2价氢氧化镍主要有α和β两种晶型。β-Ni（OH）2属于六角晶系（单胞参数为：a=0．313nm，c=0．463nm），其中OH^-为六角密积形成等间距层状结构，氢氧键平行于c轴，Ni^2＋处于层间八面体位置。α-Ni（OH）2晶化程度相对较差，其结构仍属于六角晶系（单胞参数为：a=0．31nm，c=2．268nm），β-Ni（OH）2的层状结构在此仍然保留，但层间却无序的插有水分子及酸根离子，插入酸根离子的种类取决于母溶液。     

离线热处理和原位电子辐照下羟基硫酸镍纳米带结构演变的TEM研究

利用透射电子显微术,主要包括亮场像形貌观察、选区电子衍射结合运动学模拟计算和高分辨电子显微像,对水热法制备的结晶良好的Nj(SO4)0.3(OH)1.4纳米带结构和生长形态进行了表征,并结合利用在不同温度的离线热处理及原位电子辐照,对从结晶良好的Nj(SO4)0.3(OH)1.4纳米带到疏松多孔的NiO纳米带,最后到NiO纳米颗粒的结构演变进行了系统研究,得到了Nj(SO4)0.3(OH)1.4和NiO的取向关系,揭示了这一系列过程的结构演变并给出了Nj(SO4)0.3(OH)1.4的初步结构模型.     

信息通信技术在数字化城市管理中的应用和实现

简要介绍了数字化城市管理的体系结构,对信息通信技术在数字化城市管理中的应用和实现进行了论述和分析。