摘要：针对目前基础深度学习模型特征提取能力较弱,静态词向量模型无法表示多义词以及网站类型识别准确率不高等问题,提出了基于ERNIE2.0-MCNN-BiSRU-AT的网站类型识别模型。采用ERNIE2.0通过结合当前词的具体上下文语境学习到动态向量表征,解决静态词向量存在的一词多义问题;多特征融合网络全面地捕捉多个尺度下的局部语义和上下文序列特征,软注意力机制计算每个特征对网络分类结果的权重得分,以突出关键分类特征。线性分类层输出网站类型识别结果。在真实网站类型数据集上进行实验,相关结果表明,ERNIE2.0-MCNN-BiSRU-AT模型F1值达到了95.67%,高于实验对比的近期表现优秀的深度学习模型,并通过大量消融对比实验验证了各个功能模块的有效性。

摘要：计算机基础课是中职学校各类专业必修的课程,也是学习计算机的入门课程,这门课学习掌握得如何直接影响学生进一步学习计算机的兴趣和能力。因此。

摘要：本文结合超声式杆件透水探测仪(FMD)检测技术和无人遥控潜水器(ROV)机械手搭载FMD探头可行性,进行车间测试,通过对机械手夹具工装的设计和改进,在现场验船师的见证下,使得超声式FMD-ROV杆件透水探测仪在南海海域导管架深水检测中得到了实际运用,推广该检测技术。