摘要：句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN(dependency convolutional neural network)模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间的依存关系,而后根据与当前词存在一跳或者两跳关系的词语形成二元和三元的词语组合,再将这两部分信息作为原句信息的补充,输入到卷积神经网络中,以此来获取词语之间长距离依赖信息。实验结果表明,加入依存句法信息得到的长距离依赖能有效提升模型性能。在MSRP(microsoft research paraphrase corpus)数据集上,模型准确度和F1值分别为80.33%和85.91,在SICK(sentences involving compositional knowledge)数据集上模型的皮尔森相关系数能达到87.5,在MSRvid(microsoft video paraphrase corpus)数据集上模型的皮尔森相关系数能达到92.2。

摘要：手部的使用与儿童的日常生活、认知与学习有相当密切的关系。然而,发展迟缓儿童的手部精细动作能力表现常落后于一般孩子。本文以用户体验研究、设计与测试,深入了解迟缓儿童及其家庭的问题及需求,利用设计结合新兴科技的方法,提出包含视觉与触觉回馈的动作训练游戏——LittlePenChef。通过互动笔可触式的特性及动态的视觉界面,协助孩子以更有趣的方式练习精细动作的操作,减轻家长陪同训练的负担。首先,深度访谈迟缓儿童的家长与职能治疗师,发掘他们真正的需求,并实际参与儿童早期疗育课程,观察记录孩子的学习行为及对各种活动的反应;其次,根据访谈与观察结果提出设计假设并产出设计概念,以跨领域合作模式和职能治疗师及程序员共同完成系统的开发,产出可实际使用的原型;最后,以原型进行前导测试并做细部修正,提出第二版本的LittlePenChef原型进行正式用户测试,并以质性访谈搭配量化统计方式呈现结果,验证设计并进行总结。结果证实,LittlePenChef确实能增加迟缓儿童的练习动机,减轻家长陪同练习的负担。而特殊的个体化难度调整机制,使他们能在游戏中获得成就感,激励他们持续挑战自己以达到目标。

摘要：被LadyGaga“看上”的女人会是什么来头？乔雅罗（Ara Jo）在做毕业设计的时候也许不会想到自己的第一个顾客竟然是这位当红的新晋舞后。充满弹性的面料包裹出性感的轮廓,当模特的头从犹如裹尸布一般的连体服中伸出的一刻,你会错觉这究竟是改造的潜水服还是为电影《异形》制作的服装道具。她将disco舞曲的元素注入到自己的设计中,时装的穿着性在此弱化,取而代之的是另类造型。针对自己的作品如何被穿上大街这一问题,

摘要：在对企业物流管理系统的应用功能需求进行分析的基础上,从基础信息管理、销售、仓储三个模块探讨了企业物流管理系统的实现,为物流系统的设计提供参考。

摘要：在对物流系统与生产型物流系统特点进行论述的基础上,详细分析了物流系统计算机仿真技术。最后,探讨了系统仿真技术在生产物流系统中的应用,为物流系统的智能化设计进行提供参考。