基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

双基地STAP在机载雷达中的应用

本文研究了双基地空时自适应处理(STAP)的性能，文中指出一般的双基地杂波环境具有不稳定性，这种不稳定性会阻碍STAP的实施。文中举例说明，如果不采取正确的措施，协方差估值误差所带来的信号干扰噪声比(SINR)损失可达30dB，但是如果使用了局域化STAP算法并结合时变加权处理，大部分性能损失还是可以挽回的。     

非接触性摩擦

 接触性摩擦是一个物体表面上的原子“突起”滑过另一个物体表面的原子“凹陷”产生的。康奈尔大学的赛佩·库恩(SeppeKuehn)和同事,利用0.25毫米长、几千个原子厚的单晶微悬臂梁,观测相距1纳米的两表面间的非接触性摩擦。使悬臂梁与一个表面垂直,并使其向下做如同钟摆一样的运动,在这样的运动状态下调整悬臂梁,悬臂梁将因感应到下方表面的摩擦而慢下来。令人吃惊的是,非接触性摩擦力依赖于样本的化学性质。通过研究不同聚合材料的化学依赖性,这几位研究者直接检测了因样本中分子运动导致弱电场波动而产生的摩擦。     

齐型空间上的分数次极大算子的加权弱型不等式

设(X,d,μ)是 Coifman-Weiss 意义下的齐型空间,0≤α<1.定义 α阶分数次极大算子(?)~αf(x,t)=(?)1/(μ(B(x,r))~(1-α))∫_(B(x,r))|f(y)|dy.本文的目的有二:其一是将[3]、[4]中关于(?)~α 的加权弱型结果推广到齐型空间;其二是对限制增长的 Young′s 函数Φ,得到(?)~α 的弱型加权 Φ-不等式.     

NA列加权乘积和的完全收敛性

本文讨论了NA和几类加权部分和及加权乘积和的完全收敛性，其中部分结果要优于iid列的已知结论。     

一种新的加权最小二乘测距定位方法

三站二维定位问题是最小定位问题，一般只利用几何关系就能获得定位估计，但由于未利用距离测量的统计信息，定位精度较差。该文先将点到点的距离测量转化为点到线的距离估计，再在此基础上推导出一种新的加权几休定位方法，其中加权的确定利用了距离测量的统计信息。仿真实验表明，在测距误差较小时新方法具有更高的定位精度。     

高阶Schr(O)dinger方程的加权估计

本文主要研究的是相函数为齐次椭圆多项式的自由高阶Schrodinger方程.通过相函数等值面的几何性质,得到了解算子的Strichartz加权估计和极大算子加权估计.