基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于Kronecker型替换的黑盒多项式稀疏插值

本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。     

ON A PAIR OF NON-ISOMETRIC ISOSPECTRAL DOMAINS WITH FRACTAL BOUNDARIES AND THE WEYL-BERRY CONJECTURE

ＯＮＡＰＡＩＲＯＦＮＯＮＩＳＯＭＥＴＲＩＣＩＳＯＳＰＥＣＴＲＡＬＤＯＭＡＩＮＳＷＩＴＨＦＲＡＣＴＡＬＢＯＵＮＤＡＲＩＥＳＡＮＤＴＨＥＷＥＹＬＢＥＲＲＹＣＯＮＪＥＣＴＵＲＥＳＬＥＥＭＡＮ，Ｂ．Ｄ．ＣＨＥＮＨＵＡＭａｎｕｓｃｒｉｐｔｒｅｃ...     

一类非线性抛物型变分不等方程的全局吸引子及弱近似惯性流形

对由一类非线性抛物型变分不等方程所描述的无穷维动力系统，给出了存在全局吸引子及弱近似惯性流形的充分条件．     

关于完备Riemann流形的本性谱

本文证明一类具非负截曲率完备Riemann流形的Laplace算子的本性谱为(0,+∞)。     

几类非对称典型域的扩充空间

本文引入了一类齐性复解析流形,可以看作 Grassmann 流形及[4]、[5]中引入的复流形(?)(r_1,…,r_p;s_1,…s_p)和(?)更一般的形式,并利用它来实现作者在[1]中给出的几类非对称典型域的扩充空间.     

二阶非线性椭圆型方程于无界域上的斜微商问题

在机械和物理中有许多问题的数学模型是一、二阶非线性椭圆型方程于包含无穷远点的多连通域上的某些边值问题,该文讨论了二阶非线性椭圆型方程于包含无穷远点的多连通域上的斜微商边值问题.