摘要：为解决现有知识库问答编码-比较框架的原始信息丢失问题,提出基于实体消岐和多粒度注意力的知识库问答方法。从多个粒度对问题和知识库关系的相关性进行建模,引入双向注意力机制更有效地聚合向量保留原始信息,实现关系检测中字符之间的细粒度对齐。为提高实体链接的准确率,融合双向长短时记忆网络-条件随机场(BiLSTM-CRF)克服对人工特征的依赖,计算问题关系词与候选关系的相似性减少噪声数据实现实体消歧。在SimpleQuestions数据集的实验结果表明,该模型在准确率上有明显提升,达到了94.1%。

摘要：在大数据时代,关系型数据库面临着海量数据存储的挑战。HBase是一种基于列存储的NoSQL数据库,广泛应用于大数据存储。HBase在数据的检索方面仍然存在着不足之处,本文对HBase的数据检索技术进行分析和研究,针对目前存在的问题提出了相应的改进和优化。针对HBase在查询数据时需要访问磁盘,查询速度慢的问题,本文提出使用Redis索引HBase的热点数据,并综合考虑数据的查询频率、更新频率和历史积热对缓存的影响,设计了一种基于数据查询频率和更新频率的热值缓存驱逐策略,提高了Redis的缓存命中率。针对HBase在检索非行键字段时需要全表扫描,检索效率低的问题,本文提出了为非行键字段建立二级索引的策略,设计了一种基于协处理器和Redis的二级索引方案。实验结果表明改进后的缓存驱逐策略的命中率高于LRU策略,在查询模块引入Redis缓存热点数据并且为非行键字段建立二级索引后,改进后的查询模块的数据检索性能提升显著,极大地提高了查询速度。

摘要：通过对大、小型锅炉房的各项对比 ,从环保。

摘要：DBSCAN算法是基于密度的聚类算法,可在有噪声点的数据集中发现任意形状类簇,得到广泛应用。但其存在大规模磁盘I/O导致计算速度慢,密度不均匀类簇和人工干预确定阈值导致聚类偏差等缺陷,基于此提出Spark内存迭代并行化SDKB-DBSCAN(Spark Density Division Kernel Density Estimation Boundary Stategy-Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)改进算法,设计Spark缓存机制结合不规则动态分区和边界合并以及核密度估计并行化。实验表明,改进算法一般适用不同形状类簇和较大规模数据聚类,在准确率和计算速率上有一定提升。

摘要：对半圆管夹套及内筒在内压、外压作用下的强度计算分别作了探讨。

摘要：分析《数据库原理与应用》课程的特点,以云计算技术为基础,结合基于云计算的共享学习模式和优质资源共享平台进行详细的信息化教学设计。

摘要：推荐系统广泛应用于人们生活的多个领域,日常生活中常见的有电商、电影、音乐和新闻推荐等。推荐系统根据用户的历史偏好主动推送相关的信息,节约了用户的时间,极大地提升了用户的体验。随着大数据技术的发展成熟,数据处理的速度变得更快。该文选取MovieLens电影数据集,并基于大数据分布式处理框架Spark和交替最小二乘法ALS等算法搭建数据处理平台,然后再结合Spring Boot和Spring Cloud等搭建电影后台服务,实现一个基于微服务架构的电影推荐系统。

摘要：背景:国内外研究表明镍钛合金在体内长期置入可释放镍离子,引起血浆镍含量增高。目的:通过大体、扫描电镜及血浆镍含量的测定,了解左心耳封堵器置入后封堵材料表面的内皮化效应。设计、时间及地点:对比观察实验,于2005-09/2006-08在南京医科大学第一附属医院江苏省实验动物中心完成。材料:选用南京农科院种猪养殖厂提供的苏钟小型种猪17只,随机分为实验组12只和对照组5只。方法:实验组使用自主研制的镍钛合金左心耳封堵器行左心耳封堵,对照组手术步骤相同而不施行左心耳封堵。主要观察指标:封堵前、封堵后1,3,6个月取外周静脉血浆,采用石墨炉原子吸收分光光度法测定镍离子含量;大体及扫描电镜观察封堵器表面内皮细胞生长情况。结果:实验组血浆镍含量于封堵后1个月达高峰,与术前相比差异有显著性意义(P0.05);大体及电镜结果表明封堵器表面内皮化在封堵后4周基本完成。结论:镍离子可以从封堵器表面释放导致血循环引起血浆镍含量升高,而封堵材料表面内皮化的形成阻碍镍离子的进一步释放。

摘要：(1)概述锅炉运行时,随着锅内水的蒸发,上锅筒内表面炉水富集着较高含量的盐份和悬浮物,当达到一定限度时,将引起蒸汽品质恶化,加快水垢的增长和锅炉金属的腐蚀.故应及时将该部分炉水排出,因排出的炉水为高温热水,造成相当大的热量损失,如通常表面排污水量约占锅炉产汽量的5%～7%.对于1台10 t/h锅炉每年就要多耗掉150～200吨煤.