贵州:全力建设宜居宜业和美乡村

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写作是作者根据自身积累、思考感悟运用语言文字来表达自身思想感情的过程,是一种极具创造性的脑力劳动。智能写作是指使用人工智能技术为作者提供辅助,从而降低写作门槛,提升作者的写作效率与创作体验,在更短时间内创作更多优秀的文艺作品,最终实现生产力的提高。本文针对嵌套命名实体识别、文本重排序和数字生成这三个智能写作所需的支撑性技术进行了研究。(1)嵌套命名实体识别。嵌套命名实体往往具有丰富的文本内涵,在文
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随着深度学习的快速发展,图像生成领域取得了许多令人印象深刻的进展,这使得从标签,文本描述或者语义布局生成具有真实感的图像成为可能。本文所要研究的是从语义分割图生成与之语义对齐的具有真实感的图像,它在内容创作和编辑等方向有着广泛的应用前景。早期的工作直接将语义图作为生成器的编码器端的输入,这种网络设计对于语义信息的利用效率是次优的,空域自适应特征变换的提出缓解了这一问题。它以语义图作为条件输入,预测
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在社会生产生活中,往往需要布置大量传感器去采集时序数据,但是由于采集错误、传感器自身功率变化、网络传输异常或人为干预等原因,时序数据中难免会出现一些异常。然而,现有的多维时间序列异常检测算法没有对异常数据的类型进行区分,用户往往会将检测出的异常数据全部清洗掉,导致清洗后的数据丢失大量具有意义的事件和特征。本文将异常数据分为噪声和异常事件两类,分别针对多维时序数据上的异常事件检测问题和噪声修复问题展
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当人类回答问题时,他们会利用关于空间关系、因果关系、科学事实和社会习俗等的常识知识。这些知识对人类来说微不足道,但仍然超出了当前问答系统的能力范围。与给定上下文篇章的问答任务不同,常识问答任务通常只有单独的问题而没有任何上下文语境,这就需要模型检索到与问题相关的常识知识并利用知识进行逻辑推理才能给出答案。因此如何检索到合适的常识知识以及将这些知识融入模型进行推理以解决常识问答任务成为了最近的研究热
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事件时序关系抽取是自动文本分析中的一个关键问题,能够执行此任务的系统在时间感知摘要、事件时间线构建和事件预测等应用中具有重要的意义。时序关系抽取任务要求模型能够正确的捕获并理解自然语言文本中提及的时间信息。当前阶段自然语言处理任务中广泛使用预训练语言模型作为编码器,然而这些模型所采用的自监督预训练任务往往并不能感知文本中与时间有关的信号。本文探究面向篇章理解的事件时序关系抽取技术,即在预训练语言模
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航天器是一个复杂的物理系统,直接反映其在轨运行状态的遥测数据具有难以用简单的物理公式描述、包含大量噪声等特点,使得航天器异常检测面临着难以得到精确的遥测数据模型的困难。LSTM模型在遥测数据建模应用中表现出了优秀的非线性拟合和噪声容忍能力,有效的提高了建模的精度。但应用LSTM模型极度依赖超参数配置,严重影响了建模的效果和速度。此外遥测数中包含了大量噪声,也会导致建模精度一定程度的下降。本文围绕遥
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