摘要：为更好判定远程监督语句中的实体语义关系,实现对语言处理信息的准确提取,提出基于深度学习的远程监督关系抽取方法。借助远程监督方法,获取关系三元组中已存储的信息参量,再通过待学习数据标注的方式,完成远程监督关系的抽取数据集构建。在此基础上,设计监督执行框架,利用已定义的句子级别特征条件,实现对待抽取标签的学习处理,完成基于深度学习的远程监督关系抽取方法研究。实验结果表明,所提方法可同时调度的远程监督语句数值量更大,而所需的分辨等待时间却相对更短,可在有效判定远程监督语句中实体语义关系的同时,实现对语言处理信息的准确提取与分配。

摘要：针对网络潜在攻击行为检测率和准确率较低、误报率较高的问题,提出基于无监督学习的电力系统网络潜在多步攻击实时检测方法。通过提取攻击流量特征、输入训练好的无监督学习模型,判断攻击流量是否产生攻击行为,同时检测潜在多步攻击类别。使用网络模拟器,模拟电力系统网络环境,采用攻击工具进行网络流量攻击。试验结果表明,设计方法检测网络攻击流时,检测率和准确率较高,误报率较低。方法可以有效抵挡网络多步攻击行为,保证电力系统安全。

摘要：本文针对人工智能实训中问答系统的设计需求进行分析,并重点阐述该系统的设计内容与应用方法。根据结果可知,该系统的检索答案准确率较高,算法准确可靠,将其应用到人工智能实训中,取得理想的应用效果。

摘要：针对传统集中式或分布式电网系统结构难以进行大数据环境下高效的电力数据处理和决策制订,建立了一种基于云主站与边缘计算的电力数据存储和算例优化模型。根据边缘计算节点设计将计算结构模型分为服务基层设施层、软件层、平台服务层,利用边缘计算任务分配优化模型与算法对边缘任务卸载和资源分配进行优化,提升边缘算力,引入“云端协同”机制实现轻量级数据的高效处理,解决数据存储和策略执行的协同问题,满足边缘计算与云主站间的数据协同要求。实例应用表明,该模型能有效提高电网边缘数据的处理能力,为智能电网发展提供支持。

摘要：软件流水线开发过程涉及不同的开发环境和测试环境,不同环境因素的影响会导致监测指令行间出现大量延迟,严重影响了监测技术的复用性。针对这一问题,提出基于DSP架构的软件应用流水线开发监测技术。派发监测指令前,在取指站设置一个分支计数器,以目的地址作为依据,启动分支计数器,完成监测指令预取。采用BWDSP100芯片搭建DSP架构,将预取内容部署到DSP架构中,同时对内部代码库进行部署,优化代码循环监测内容。设计监测引擎内部结构,建立与流水线之间的联系,设置身份权限验证功能和多个功能节点,完善监测流程,实现对软件应用流水线开发的完整监测。实验结果表明,面对开发环境的变化,所提技术在监测软件流水线开发过程中能够保证监测结果的准确和较高的监测效率,整体复用性得到了提高,具有一定的应用前景。

摘要：山区中小跨径桥梁是我国交通基础设施建设的重要组成部分,对于促进山区经济发展、加强城乡之间联系和提高人民群众生活水平具有重要意义。然而,由于山区地形的特殊性和复杂性,山区中小跨径桥梁的设计面临着很多挑战。如何在保证桥梁安全可靠的前提下,尽可能减少建设成本,提高经济效益,是当前山区中小跨径桥梁设计所需要关注的问题。本文从山区桥梁发展现状、建设特点、结构选型、施工工艺以和成本控制等方面进行探讨,可为山区中小跨径桥梁设计提供参考。

摘要：随着我国社会经济的发展及科学技术的进步,铁路工程作为重要的民生项目,其建设规模持续扩大,数量不断增加。尤其是随着专业技术的进步和发展,铁路工程项目的竞争也日益激烈。现阶段如何在投标的过程中中标,获得合理的利润,获取最大化利益,是各大企业考虑的主要问题。基于此,文章从铁路工程企业的角度出发,针对铁路工程投标报价前成本测算进行研究,并探讨报价的策略及技巧,以期对投标工作有所帮助,促进企业的健康发展。