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[学位论文] 作者：檀稳,,
来源：华中农业大学 年份：2020
随着我国城镇化进程的不断推进,城市人口不断增加,城市经济飞速发展,导致大量化石能源被消耗,其向大气中排放的大量二氧化碳及碳的化合物,给生态环境带来了严重威胁。在温室效应不断加剧的严峻形势下,如何减少二氧化碳等温室气体排放已成为全球讨论的焦点。城市......
[学位论文] 作者：檀稳,,
来源：北京林业大学 年份：2020
随着信息技术的快速发展,特别是人工智能技术的广泛应用,如何处理网络中海量的数据,向用户提供易理解的知识成为研究的热点。知识图谱对实现数据到知识的转化有重要作用,其目的是对真实世界中存在的实体、概念及其关联关系进行描述。在林业领域,知识图谱可在语......
[学位论文] 作者：檀稳,
来源：华中农业大学 年份：2019
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[期刊论文] 作者：李冬梅, 檀稳,,
来源：计算机科学与探索 年份：2019
植物属性文本的命名实体识别对林业领域的信息抽取和知识图谱的构建起着重要的作用,针对该问题,提出了一种基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)、卷积神经网络(CNN)和条件随机场(...
[期刊论文] 作者：李冬梅，檀稳2019年4月30日,
来源：计算机科学与探索 年份：
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[期刊论文] 作者：陈昱,龙学华,檀稳,
来源：现代职业安全 年份：2017
针对部分政府安全监管人员,尤其是基层安全监管人员对职业健康监管相对比较生疏的问题,安徽省望江县安监局主动作为,坚持“夯基础,强意识,有突破,上台阶”的原则,积极探索监...
[期刊论文] 作者：李冬梅, 张 琪, 王 璇, 檀 稳,
来源：计算机科学与探索 年份：2017
为了使中文问答系统能够准确高效地识别问句的语义，在构建生物医学领域本体的基础上，提出了一种基于浅层句法分析和最大熵模型的语义分析算法。该算法首先对自然语言问句进行语......
[期刊论文] 作者：庄婷婷, 李冬梅, 檀稳, 王广新,,
来源：哈尔滨工程大学学报 年份：2019
针对社交媒体中潜在的自杀倾向问题,本文以新浪微博为研究对象,依据领域知识设计分层分类方案,并基于该分类方案,提出了分层支持向量机的分类模型。该模型对高自杀风险群体进...
[期刊论文] 作者：梅昀,檀稳,袁凯华,陈银蓉,
来源：资源开发与市场 年份：2019
基于514份武汉市居民出行碳足迹问卷调查,运用结构方程模型探讨居民出行碳排放的影响因素,从满意度的视角分析居民对公共交通出行的满意程度。研究发现:小汽车拥有、通勤距离...
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