摘要：事件抽取是一项重要的信息抽取任务,现有的事件抽取方法大多假设一个句子中仅出现一个事件,然而,在真实的场景下,重叠事件是难以避免的。文中提出了一种基于联合学习的语言粒度融合的重叠事件抽取方法。该方法设计了基于token数目逐层递增和逐层递减的策略,对不同语言粒度的片段进行表示,在此基础上,构建了渐进式语言粒度融合的句子表示。通过引入事件信息感知,建立了基于门控机制的语言粒度和事件信息融合的句子表示。最后,通过联合学习词间的片段关系和角色关系,实现对事件触发词、论元、事件类型和论元角色的判别。在FewFC和DuEE1.0-1数据集上进行了实验,所提LGFEE模型在事件类型判别任务上的F1值分别提高了0.8%和0.6%,在触发词识别、论元识别、论元角色分类任务上也获得了较高的召回率和F1值,验证了其有效性。

摘要：目的:探讨案例教学法在超声住院医师规范化培训(以下简称住培)教学中的应用,为超声住培工作提供思路。方法:超声案例教学法以临床案例为基础,由带教老师进行教学设计、知识传授,并积极引导住院医师自主学习,通过具体病例的教学实践,引导住院医师充分学习。结果:住院医师通过系统学习,掌握了超声、临床医学理论知识和相关基础医学知识,提高了住院医师超声基本技能和疾病诊断的逻辑思维方法。结论:案例教学法可调动住院医师学习积极性,提高超声医学住院医师规范化培训的质量,强化带教师资的带教能力。

摘要：为了研究漫反射光谱法在检测内部组织有效信息方面的径向最远探测距离和合适的探测器排布方式,构建了人体皮下组织模型,利用蒙特卡罗(MC)方法对760 nm近红外光在组织中的传输过程进行了模拟。根据不同组织的光学特性,建立了脂肪-肌肉双层MC模型。在模型中,通过调整脂肪和肌肉双层组织的垂直厚度模拟了双层组织的多种情况,分析了不同情况下、不同距离处逃逸光子的分布、数量和剩余权重。结果表明,在该模型下,将探测器排布在距离光源大约3 cm或更近的位置,采集到的光子信号可以有效体现组织内部的信息。基于MC模拟的结果,分析设计了三种可应用于无创血流或血氧检测的探测器排布方式。通过比较发现,多光源-多探测器混合排布设计不仅可以更有效地收集组织的漫射光,提供更均匀的光子分布,而且相较于单光源-多探测器,该设计可以最大限度地利用探测器的数量实现对组织同一深度更大面积的检测。这为设计近红外血流或血氧无创检测光谱仪器提供了思路。

摘要：轨道交通机车车辆关键部件检修检测是关乎铁路运行安全工作的重要因素之一,长期以来,检修与检测自动化技术的环境是以国外计算机操作系统和硬件设备为基础,从底层硬件到上层系统应用都面临安全、供应等风险。为此,研究基于国产操作系统和国产化硬件环境的自动化检修检测系统对行业应用的自主可控具有重要意义。本文提出了基于信创环境的轨道交通关键部件检测系统的设计思想及实现方法,为信创产业在轨道交通检修检测行业技术的国产化发展提供技术支撑。

摘要：文章阐述了无人机摄影测量技术原理、道路设计地形图的生产方法及其在城市道路项目中的工程实践,通过关键技术的应用,分析验证该技术方法的可行性和实用性,并进行精度评定,确保数据的可靠性和准确性,为市政道路改造设计提供可靠的地理信息数据支持。

摘要：为了提升直角坐标机器人轨迹的分段精度,提出了一种直角坐标机器人轨迹自适应分段NURBS曲线插补算法。基于NURBSS曲线自适应速度调整原理,通过加减速区域分析和分段预处理,找出曲线上的曲率极大值,分辨这些点是否为速度敏感点,并通过前瞻处理,逆向插补每个速度敏感点,规划敏感区的进给速度,使各个轴的加减速限制与弓高误差可同时得到满足,并确定减速点位置,实时插补处理根据进给速度与当前插补点的位置,计算下一插补点的位置,实现实时插补。实验表明:该算法具有较高的分段精度与分段效率;可满足分段加减速的要求;速度波动率最低且始终在给定的速度范围内,能够良好地控制进给速度;前瞻处理后插补速度减速效果较好;插补计算耗时仅为0.6/ms。

摘要：在基于激光吸收光谱技术的痕量气体检测过程中,不同气体光谱重叠现象会对提取吸收光谱真实特征造成影响,引入反演浓度的误差。设计了结合多通道池和直接吸收光谱技术的痕量气体检测装置,分别应用BP神经网络和偏最小二乘法(PLS)消除干扰,使用模拟光谱对BP神经网络模型和PLS模型进行训练,从而大大简化了训练过程。为了保证模拟光谱的准确性,利用F-P腔的透射峰进行定标,获取了准确的激光波长变化,继而带入模拟过程。使用实测的光谱数据作为测试集,得到系统对浓度响应的线性拟合度大于0.99,误差小于0.21%。最后,分析了etalon噪声对两种算法的影响,结果表明,PLS模型的浓度误差小于4.4×10^(-7),比基于BP神经网络模型的结果优5倍以上。

摘要：针对小目标铁磁体弱磁场序列图像数据获取困难的小样本问题,采用基于稠密光流法与关联特征对齐的条件对抗域适应网络,解决缺乏标签数据的弱磁信号分类检测任务。算法引入稠密光流法学习磁场序列图像之间的动态特征,并将其与原始图像得到的静态特征相结合,提高分类器对纹理相似图像的鉴别能力;同时引入关联特征对齐模块,减少源域与目标域的特征分布差异。网络模型基于近场磁场分布图像与远场磁场分布图像进行验证评估,与原始算法相比,在有无添加熵条件两种情况下准确率分别提升了5.50%和4.50%。

摘要：针对目前人工智能专业课程思政建设中存在的问题,分析实践教学思政教育的核心元素和思政案例设计原则,提出产科教融合驱动的思政案例设计方法,构建实践能力和思政育人的综合评价机制,以“人工智能助力智慧化城市治理”为例,介绍基于对分课堂法和线上线下混合教学模式的实践教学过程设计,推进该专业实践教学的思政案例建设取得良好成效。

摘要：甲状腺相关眼病是一种早期病理特征不明显的常见慢性致盲性眼眶疾病,为解决诊断过程中医生主观诊断偏差导致的误诊问题,提出一种基于复合模型缩放方法的模型Efficient-TAO。通过优化训练过程,改进动态激活函数和随机权值平均机制提高性能,通过图像预处理算法实现眼肌CT图像数据的直接训练。实验结果表明,模型的分类准确率达到98.34%,在其它算法评价指标中均表现良好。可视化结果进一步验证了Efficient-TAO算法在疾病分类中的可信度。