【摘 要】
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实现中文文本纠错的目的是提高语言的正确性,同时减少人工校验成本.序列到序列的深度模型可以避免人工提取特征,减少人工工作量,对文本任务拟合能力强,特别是Transformer模型,近几年在自然语言处理领域大火大热.Transformer模型摒弃了传统序列到序列模型中CNN或RNN的方法和模块,开创性地将自注意力机制作为编解码器的核心,不仅训练速度快,而且解决了RNN处理长距离文本可能导致语义丢失的问题.本论文设计了一个基于Transformer的中文纠错系统,经过NLPCC 2018官方基准测试集的测试,本
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实现中文文本纠错的目的是提高语言的正确性,同时减少人工校验成本.序列到序列的深度模型可以避免人工提取特征,减少人工工作量,对文本任务拟合能力强,特别是Transformer模型,近几年在自然语言处理领域大火大热.Transformer模型摒弃了传统序列到序列模型中CNN或RNN的方法和模块,开创性地将自注意力机制作为编解码器的核心,不仅训练速度快,而且解决了RNN处理长距离文本可能导致语义丢失的问题.本论文设计了一个基于Transformer的中文纠错系统,经过NLPCC 2018官方基准测试集的测试,本论文设计的模型精确率达到27.19,召回率达到12.27,证明本系统有效.
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为解决传统巡视系统有效巡视距离短问题,开展基于分层接入技术的±800kV换流站远程智能巡视系统研究.通过硬件设计和基于分层接入技术部署摄像机点位、换流站远程智能巡视数据收集与反馈等软件设计提出一种全新的巡视系统.实验结果表明,新的巡视系统在实际应用中能够对其周围距离在20m左右范围内的运行设备进行状态监测,有效巡视范围更广.
本文主要针对基于树莓派的机器人运动时的物体识别、视觉循迹避障、物体追踪等问题展开研究.借助树莓派平台,以其丰富的硬件接口和大量开源的软件资源作为研究基础,采用Python程序设计语言编程,使用可以连接树莓派的摄像头经行画面采集,利用OpenCV进行图像处理,设计了基于树莓派的目标追踪系统,以摄像头为感应,把获取的图像视频进行分析处理后,判断物体运动轨迹,判断路径遇到的障碍,与目标经行对比,实现物体追踪.
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