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南京医科大学:《突发环境事件应急处置》课程教学课件(讲稿)第十四章 突发环境污染事件及其应急处理 Abrupt environmental pollution accidents
文档格式:PDF 文档大小:7.29MB 文档页数:92
第一节 概述 第二节 突发环境污染事件的危害 第三节 突发环境污染事件的应急准备 第四节 突发环境污染事件的应急处理
湖南商学院:《概率论》课程教学资源(PPT课件)第一章 概率论的基本概念(1.5)事件的独立性
文档格式:PPT 文档大小:901KB 文档页数:27
一、两事件的独立性 先看一个例子: 将一颗均匀骰子连掷两次, 设A={第二次掷出6点}, B={第一次掷出6点}, 显然P(AB)=P(A) 这就是说:已知事件B发生,并不影响 事件A发生的概率,这时称事件A、B独立
湖南商学院:《概率论》课程教学资源(PPT课件)第一章 概率论的基本概念(1.2)事件的概率
文档格式:PPT 文档大小:604.5KB 文档页数:16
一、频率与频率稳定性 频率 设A是一个事件在相同的条件下进 行n次试验,在这n次试验中事件A发生 了m次。则称m为事件A在n次试验中 发生的频数或频次,称m与n的比值m/n 为事件A在n次试验中发生的频率,记 为fn(A)
中山大学:大学生突发事件处理研究(PPT讲稿)
文档格式:PPT 文档大小:268KB 文档页数:71
一、大学生突发事件的类型特质 二、大学生突发事件的处置程序 三、大学生突发事件的侵权责任 四、大学生突发事件的治理策略
山东大学:《流行病学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十四章 突发公共卫生事件流行病学 Epidemiology of mergency Events
文档格式:PPT 文档大小:4.31MB 文档页数:102
第一节 概述 一、突发事件和突发公共卫生事件 (一)定义 (二)主要特征 (三)分期 二、突发公共卫生事件的分类与分级 第二节 流行病学调查方法 一、突发事件调查的一般步骤 二、爆发调查 第三节 突发公共卫生事件的应急反应机制 应遵循的四条原则: 中央统一指挥,地方分级负责; 依法规范管理,保证快速反应; 完善监测体系,提高预警能力; 改善基础条件,保障持续运行
21世纪社会学系列教材:《高等SPSS》教学资源(PDF电子书)第十二章 事件史分析
文档格式:PDF 文档大小:1.52MB 文档页数:38
事件史分析 本章将对事件史分析的基本概念和模型进行非技术性的介绍。具体地说,首 先我们将讨论什么是事件历史分析。然后介绍几种广泛使用的事件历史分析的模 型,特别要着重介绍的是离散时间的 logit模型和Cox比例风险模型(Cox pro portional hazards model)。我们将用1988年中国千分之二生育节育抽样调查的数 据来示范如何使用这两种模型,并在本章后面强调一些应该注意的问题。本章的 附录中提供了使用SPSS软件数据处理和估计的步骤
复旦大学:《预防医学》课程教学资源(课件讲稿)突发公共卫生事件应对与临床医生的作用
文档格式:PDF 文档大小:1.01MB 文档页数:79
公共卫生 公共卫生突发事件 公共卫生突发事件 公共卫生突发事件应急处理 公共卫生突发事件应急处理 医生的作用与职责 医生的作用与职责 案例讨论 生物性 化学性
黄冈师范学院:《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义)第一章 事件与概率
文档格式:DOC 文档大小:1.12MB 文档页数:40
1.概括分析:概率论是数理统计的理论基础,本节是概率论中的最基本的与最基 础的内容之一学习本节,要求学生掌握随机事件、样本空间、事件域、布尔代数等基本 概念,了解事件之间的关系和事件之间的一些运算
基于BiLSTM的公共安全事件触发词识别
文档格式:PDF 文档大小:798.92KB 文档页数:7
提出基于双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征,避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题,其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型,本文方法在中文突发事件语料库(Chinese emergency corpus,CEC)上取得了更为突出的性能,Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性,对文本分析中3类特征(词性、句法、实体)的重要程度进行了比较和分析,得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论
基于文本语料的涉恐事件实体属性抽取
文档格式:PDF 文档大小:809.81KB 文档页数:10
基于语义角色分析,提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法,为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先,基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作,采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本,并采用关键词提取算法TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率)构建涉恐专有词库,结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析,提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后,利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析,在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析,6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%,对网络空间的涉恐事件监测及预警,维护社会公共安全具有重要现实意义
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