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谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征,并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用,帮助改进现有的模型结构或者训练机制,并且已经取得了很多显著的成果。为此,本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法,梳理其发展的轨迹,分析算法特点。最后,展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战
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为了提高非平衡数据集的分类精度,提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估,根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)进行升采样;然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度,从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集,并控制数据规模防止过拟合,实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集,在对训练集重采样之后,以核超限学习机作为分类器进行训练,并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明,所提方法在整体上优于其他重采样算法
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从广义视角系统地研究了赛博空间中的逻辑,并把赛博逻辑分为赛博化逻辑和赛博自生逻辑两大部分。首先回顾了传统逻辑,接着介绍了传统逻辑赛博化的概念,对比了传统逻辑和赛博化逻辑的异同,强调了赛博化过程中的适应性,并阐述了赛博逻辑自生的过程,最后分析了赛博逻辑对传统逻辑的影响,归纳了赛博驱动逻辑的内涵,为系统研究赛博空间提供了支持
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为消除陡脉冲带来的干扰,分析了陡脉冲干扰的特点,建立了陡脉冲噪声数学模型,提出了基于变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)的心电信号滤波算法,提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量;为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗,提出了心电信号预处理算法;针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况,分析了VMD后子信号中随机噪声的特点,提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法;利用变分模态分解的带通滤波器组特性,提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法,配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象,分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析
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人教版高中语文必修3第二单元6 琵琶行并序 白居易习题(5)
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注意力缺陷多动障碍(ADHD)是儿童期最常见的精神疾病之一,在大多数情况下持续到成年期。近年来,基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的,然而事实上,ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本,从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题,即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征,提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型,其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差,进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解,并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估,并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好,可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断,还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断
文档格式:PDF 文档大小:681.11KB 文档页数:8
为从细观尺度研究矿岩含水率对自然崩落法放矿松动体形态的影响,对非饱和矿岩颗粒间的受力进行了分析,并分别将放矿场内细颗粒流与大块离散矿岩利用格子波尔兹曼法与离散元法处理,基于格子波尔兹曼法-离散元法耦合算法建立自然崩落法放矿模型,得出含水率与放矿松动体形态间的关系,并通过将模拟结果与已有研究结论进行对比分析,验证了基于格子波尔兹曼法-离散元法耦合算法的放矿模型准确性及可靠性.研究表明:矿岩含水率对放矿松动体形态影响显著,在同等矿岩放出质量分数情况下,随着含水率的增大,放矿松动体高度呈先增大后减小的趋势,放矿松动体形态先逐渐变为细长型再逐渐恢复,放矿松动体形态变化的含水率临界值在10%左右
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一、进程、任务和线程 在并行计算机上,用户的应用程 序是以进程、任务或线程方式执 行的。 进程:是正在执行的程序
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人教版高中语文必修3第二单元6 琵琶行并序 白居易习题(3)
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提出了基于双偏心误差齿轮副的驱动齿面与齿背面(双齿面)无负载传动误差计算模型,建立与时变侧隙计算公式的等价关系,从理论上证明了基于双齿面传动误差的侧隙测量方法。通过实验方法测量不同负载力矩、不同初始啮合面的双面传动误差并获得相应载荷下的初始回差。基于双齿面传动误差实验曲线,实现了对齿轮副整个大周期侧隙的连续测量与预测。结果表明,连续侧隙曲线与机械滞后回差法测量结果吻合良好,而侧隙预测较好地反应了侧隙值变化范围和变化趋势。同时,侧隙连续测量方法及侧隙预测均证明了理论模型的正确性,提高了侧隙测量效率并获得了更全面的侧隙数据,对齿轮传动的非线性研究、消隙控制以及齿轮精度研究等均具有指导意义和参考价值
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