中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体

第一节　一般生物学数据 一、实验动物染色体数目 二、实验动物繁殖生理数据 三、实验动物组织生长和细胞更新数据 四、哺乳动物和人的细胞更新速度 五、实验动物和人各类正常组织细胞分裂间期各进相的时间 六、哺乳动物和人全身照射的半致死量 七、哺乳动物平均寿命和最长寿命 八、哺乳动物和人的水代谢期与寿命的关系 九、狗与人的年龄对应 十、实验动物正常新陈代谢率 十一、哺乳动物和人产热量和水半代谢期 第二节　生理学数据 一、实验动物红细胞总数、压积、体积、大小和血红蛋白浓度 二、实验动物白细胞总数、分类计数及血小板数 三、实验动物正常骨髓象数值 四、实验动物血容量、心率、心输出量 五、实验动物全血、血浆、红细胞的容量和静脉血比容 六、实验动物血液温度、酸碱度、粘稠度、比重和体温数据 七、实验动物血细胞脆性、沉降速度和凝血时间 八、实验动物正常血压数值 九、实验动物的循环时间 十、实验动物心电图正常参考数值（间期） 十一、实验动物心电图正常参考数值（波辐电压） 十二、实验动物正常心率时心脏周期情况 十三、实验动物血液动力学指标数值 十四、通气量、耗气量 十五、实验动物呼吸器官相对形态特点及外在气体代谢 十六、实验动物饲料、饮水要求量和排便排尿量 十七、哺乳动物肾的结构与浓缩能力 十八、各种动物尿比重 第三节　生物化学数据 一、实验动物血液中葡萄糖、果糖含量 二、实验动物血液中蛋白结合糖总量及分布 三、实验动物血中糖代谢产物含量 四、实验动物血清脂蛋白及其成分 五、实验动物血中脂肪、脂肪酸、甘油酯、胆固醇、胆固醇酯含量 六、表12-41实验动物血液中磷脂总量及其分类值[SB][60][/SB] 七、实验动物血中磷脂总量及其分类值 八、实验动物血中氧和二氧化碳含量、二氧化碳压力、钠、氯离子浓度、水及蛋白质含量 九、实验动物血浆总蛋白、白蛋白、球蛋白、纤维蛋白原含量 十、实验动物血浆蛋白分类值 十一、实验动物血中游离氨基酸含量 十二、实验动物血中非蛋白氮、尿素、尿酸含量 十三、实验动物血中蛋白质代谢产物含量 十四、实验动物血及器官中5－羟色胺含量 十五、实验动物器官和血浆中儿茶酚胺含量 十六、实验动物血及器官中乙酰胆碱含量 十七、实验动物器官中RNA和DNA含量 十八、实验动物血及器官中腺苷酸含量 十九、实验动物血中吡啶核苷酸、辅羧酶、磷酸吡哆醛、碱性磷酸酶含量 二十、实验动物组织与器

工程试验不同于其他科学实验,十分重视实验的经济性,对其准确度应有一个适当的 要求:准确度过低当然不可取,对准确度要求过高,对仪器和设备的要求往往会大幅提 高,造成对人力和物力的浪费。因此,对测量准确度的恰当要求是极其重要的 实验数据误差的问题,已在分析化学和物理化学等课程中,陆续学习过一些有关的理 论和方法,这里不再系统论述。而在化学工程的研究中经常会遇到数据的回归分析,以及 离散数据的解析等数值计算的问题。因此本节将着重介绍化学工程实验中常用的一些数据 处理方法

在物理冶金基本模型的基础上,通过对实验数据进行回归建立了Q235低碳钢的静态再结晶及晶粒长大模型,模型计算和实验所测结果相吻合.压缩实验为双道次压缩,实验条件为:变形速率0.5~2.0s-1,变形温度950~1100℃,变形量为0.15~0.25(真应变),初始晶粒尺寸为56~85μm

实验结果一般不能直接与理想的数学分布相比较,这是因为理论模型所 要求的一些实验条件是无法达到的

1.实验准备.1 1.1 引言.1 1.2 实验准备.2 1.2.1 网络编址.2 1.2.2 拨码开关.3 1.2.3 固定连接关系.4 1.2.4 网络设置.5 2.数据配置.6 2.1 侧物理配置.6 2.1.1 BSC 配置.6 2.2 BTS 配置 . 11 2.3 物理配置数据完整性检查.13 3 无线资源配置.14 3.1 BSS 参数配置 .14 3.2 频率参数配置.15 3.3 增加小区.16 3.4 增加载频.18 3.5 导频信道，同步信道，寻呼信道，接入信道配置.19 3.6 数据配置完整性检查.22 4 SS7 信令配置.23 4.1 本交换局（BSC）配置.23 4.2 邻接交换局（MSC）配置.24 4.3 NO.7 信令 MTP 配置.25 4.4 NO7 信令 SSN 配置.28 4.5 数据完整性检查.29 4.6 后台配置数据同步到前台.30

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

针对非规则循环应用中存在的一次迭代访问多个间接数组的问题,给出了超图数组的形式化描述,提出了三种基于超图的数据重排算法,即基于超图的非重复编码数据重排算法、基于超图的回溯搜索数据重排算法和基于超图的先划分再回溯数据重排算法,以及两种基于超图的迭代重排算法,即基于超图的非重复编码迭代重排算法和基于超图的回溯搜索迭代重排算法.通过对典型的非规则应用实例——流体力学问题进行实验,表明单独的重排算法提高程序执行速度约25.4%.在最好的数据重排与迭代重排的组合算法下,一级和二级高速缓存的平均命中率分别增加到91.7%和96.5%

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

针对目前对薄壁钣金件孔测量的效率低,孔心位置和孔半径测量方法上存在的不足,提出一种基于T-scan测量的薄壁钣金件孔特征的重构方法.该方法用T-scan对薄壁钣金件上孔进行扫描得到点云数据;根据点云数据中连续点的欧拉距离将点云数据划分成扫描线点数据;对扫描线点云数据进行算法处理获取位于平面上的点及孔的边缘点;最后对平面上的点采用稳健特征值平面拟合得出平面参数,利用最小二乘空间圆拟合获取孔心坐标值及孔径大小,完成薄壁孔特征重构.通过对试验件和薄壁钣金件上孔进行测量处理,实验表明该算法有很好的实用性且精度满足钣金件孔的实际检测精度要求