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.     

n维有限射影空间上d~e——析取矩阵的新构作

利用n维有限射影空间上的一些性质,构作了组合群验的数学模型de-析取矩阵,并研究了它的参数和Hamming距离.     

一个包含Smarandache Ceil函数的对偶函数的方程

利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。     

基于Web的含无关项卡诺图自动化简系统

为学生能在网络上随时随地学习卡诺图化简,提高自主学习的质量,在ASP.NET环境下,利用rapheal框架实现了卡诺图自动化简逻辑函数系统.系统能够对任意输入的三至五变量的逻辑表达式及指定的无关项使用卡诺图化简法进行化简,并且在网页上按步骤展示其化简过程.输入表达式的语法验证采用改进的算法优先分析法,化简过程采用广度优先搜索模仿人工搜索卡诺圈的过程,网页作图由rapheal框架实现.测试结果表明,系统可在常用浏览器下正常运行,可正确的按步骤展示卡诺图化简逻辑函数的过程.     

浅析“四项负责制”在高校图书馆的实施——以湖北工程学院图书馆为例

分别从"四项负责制"的基本概念入手,阐述了在高校图书馆实施"四项负责制"的基本内容及基本要求,以湖北工程学院图书馆为例,介绍了该馆倡导和推行"四项负责制"的情况,以提高图书馆整体服务质量。     

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%。     

基于串联两阶段网络DEA模型的供应链规模收益分析

数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论.     

藏文名词类同义词在Web索引上的研究

搜索引擎在对网络资源进行适时定位时,往往疏漏同义词而导致所要信息的遗漏,这些问题引起了智能搜索引擎支持同义词查询的相关研究.文章试图通过藏语名词类同义词的研究来提高Web索引的查准率和查全率.