摘要：临床术语标准化即对于医生书写的任一术语,给出其在标准术语集合内对应的标准词。标准词数量多且相似度高,存在Zero-shot和Few-shot等问题,给术语标准化带来了巨大的挑战。该文基于"中国健康信息处理大会"CHIP 2019评测1中提供的数据集,设计并实现了基于BERT蕴含分数排序的临床术语标准化系统。该系统由数据预处理、BERT蕴含打分、BERT数量预测、基于逻辑回归的重排序四个模块组成。用精确率(Accuracy)作为评价指标,最终结果为0.948 25,取得了评测1第一名的成绩。

摘要：以我国压水堆的安全保障水池定期清淤为研究内容,对安全保障水池清淤机器人的结构设计、样机制造、使用方式等内容进行了详细介绍。基于ANSYS软件对管道内部压力分布、速度分布进行了仿真分析,仿真结果符合设计要求。结合市场成熟产品及技术,确定了主要设备的选型及参数,通过实体样机加工制作及应用,对清淤机器人设计的合理性、可靠性进行了验证。

摘要：为了提高产品合格率与生产效益,依据研究堆医用同位素靶件的结构和材料特性,研究了较优的焊接参数与合理可行的焊接工艺技术路线,同时根据实际焊接质量对靶件结构进行改进和优化,满足了研究堆医用同位素靶件随堆辐照需求,保障了同位素生产的顺利进行。采用该焊接方法和焊接工艺已成功完成多批次医用同位素靶件的焊接、生产及入堆辐照。

摘要：针对车载气瓶损伤诊断问题,对气瓶诊断方法进行研究,提出基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)以及粒子群优化算法(PSO)的气瓶损伤诊断方法,通过PSO进行LSSVR参数寻优,得到优化的LSSVR模型。采用随机振动的有限元计算方法,模拟多组损伤气瓶在运输中的情况,并收集气瓶振动时损伤位置的垂直加速度以及等效应力作为模型输入,得到气瓶损伤的诊断结果。以诊断值与实际值的均方根误差作为评判,采用PSO进行模型参数优化,将诊断误差稳定在1%以内,得出较为合适的优化模型。将该模型与未优化的LSSVR算法进行对比,可得出,该模型在低损伤以及高损伤位置识别精度较高。为进一步体现该模型优势,将其与BP神经网络以及支持向量回归(SVR)算法进行比较,结果显示,该模型在识别精度以及稳定性上都较高。