【摘 要】
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近年来,知识图谱领域中实体关系抽取技术得到快速发展,其准确性也大幅提升。然而,大部分文献都没有提供能够反映其内容的、直观的数据结构。依靠人工阅读文本产生实体、关系的方法,在多源、海量文档数据的今天越来越不能满足实际应用的需求,因此提出一种抽取文本中实体关系的方法。该方法基于哈工大语言技术平台(Language Technology Plantform,LTP)和双向编码器(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)模型,可对文本
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近年来,知识图谱领域中实体关系抽取技术得到快速发展,其准确性也大幅提升。然而,大部分文献都没有提供能够反映其内容的、直观的数据结构。依靠人工阅读文本产生实体、关系的方法,在多源、海量文档数据的今天越来越不能满足实际应用的需求,因此提出一种抽取文本中实体关系的方法。该方法基于哈工大语言技术平台(Language Technology Plantform,LTP)和双向编码器(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)模型,可对文本
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沧东凹陷孔二段页岩油储层属于特低孔、特低渗储层,泥质含量高,作业过程中极易因压井液等外来流体侵入造成污染。针对这一问题,对页岩油井常用的有杆泵、电动潜油泵举升工艺及其生产管柱和井下工具进行优化设计,形成了由预制内防喷工具不压井作业技术、可控桥塞暂闭井筒完井技术和敷缆连续油管带压下泵技术等组成的沧东凹陷页岩油水平井不压井作业技术。现场应用结果表明,不压井作业技术可以解决有杆泵井内衬油管无法有效密封、电动潜油泵井无法带压作业等问题,作业后储层零污染,无需等待完全泄压结束再下泵投产。
为了提高压裂页岩油水平井产量预测精度、优化闷井时间及压裂液用量等参数,建立了一种考虑压裂液注入、闷井渗吸及开井生产的压裂页岩油水平井油水两相渗流数学模型,利用控制体积有限元法求其数值解,模拟了渗吸作用下基质–裂缝油水置换的过程,获得了油水压力场、速度场、产量及含水率的动态变化。分析了压裂渗吸驱油特征,优化了闷井时间和压裂液用量,并研究了基质渗透率和缝网复杂程度对渗吸驱油的影响。研究结果表明:毛细管力越大,闷井时间越长,则含水率越低,渗吸增产作用越明显;压裂液用量增加能够提高渗吸驱油产量,但同时会引起含水率
纳米纤维素在复合材料、生物医药、食品、化工等领域有较高的应用价值,制备纳米纤维素的原料种类有很多,不同原料所采用的制备工艺,以及纳米纤维素的性能会有差别。本文对基于不同原料的纳米纤维素的制备进行了总结,重点介绍了以木棉纤维、烟草秸秆、沙柳、玉米秸秆、竹纤维等为原料制备纳米纤维素的工艺及其性能。
随着授权频段的急剧增加,可供次要用户(Secondary User,SU)使用的频谱资源越来越少。认知无线网络(Cognitive Radio Network,CRN)是一种提高跳频信道频谱利用率的有效方法。SU在认知无线网络中实现交会是完成跳频的基础,在授权频段建立公共控制链路的传统方法显然效率不高。为了保证完成交会和缩短交会时间,提出了一种基于强化Q学习的跳频交会算法。通过强化Q学习算法对可供跳频的频点进行学习,实现时隙优化,在保证交会的基础上缩短交会时间。
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聚类是机器学习的核心任务之一。聚类效果高度依赖于数据的特征表示。一个好的特征表示能够大幅度提高聚类效果,因此经典聚类算法使用特征提取算法提取一个利于聚类的特征表示。特征提取算法与聚类算法相互独立,导致特征提取与聚类算法脱钩。近些年,基于深度神经网络的聚类算法联合优化了特征提取过程与聚类过程,使用神经网络提取聚类导向的特征表示。目前,基于深度神经网络的聚类算法已经证明了其优越性。因此,全面回顾现有的深度聚类算法,并从神经网络的角度出发对现有深度聚类算法进行分类。
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针对典型数字集群通信系统在通信过程中无线入侵的检测问题,利用协议自身特性以及外加辅助信息,提出了两种入侵检测方法。一是以陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)系统为基础提取固定序列进行对比的干扰检测方法。此方法提取协议中所有固定序列作为干扰检测的判别条件集合,对接收到的协议报文提取对应位置的序列并进行对比,判别协议是否受到干扰。二是基于格雷互补序列的入侵检测方法。该方法在通信信息发送前在协议数据信息段插入具有特殊性质的格雷互补序列,用于辅助通信方检测协议信息是否被
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