地下空间资源协同化评价探索——“复杂地质条件地下空间资源识别与评价”专辑特邀主编寄语 被引量：1

1

作者 刘凯 《地球学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-4,共4页

地下空间资源分布广泛,是重要的国土空间资源。复杂地质条件下地下空间资源开发利用涉及“水、土、岩、气”等方面内容,是资源开发面临的主要问题。科学合理的探测识别与评价是地下空间资源开发利用的重点研究方向,对地下空间资源的可... 地下空间资源分布广泛,是重要的国土空间资源。复杂地质条件下地下空间资源开发利用涉及“水、土、岩、气”等方面内容,是资源开发面临的主要问题。科学合理的探测识别与评价是地下空间资源开发利用的重点研究方向,对地下空间资源的可持续利用具有重要意义。在《地球学报》编辑部的大力支持下,本次专辑由复杂地质条件下地下空间资源的探测、识别、评价等相关方面内容构成,包括城市地下空间资源、地下水资源、地热资源等。该方面的研究成果可为地下空间相关资源的识别与保护研究提供重要的参考价值。 展开更多

关键词 复杂地质条件 地下空间资源 资源识别 资源评价

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企业核心资源识别的客户界面分析 被引量：1

2

作者 白培军 《中国软科学》 CSSCI 北大核心 2004年第4期105-108,共4页

本文基于核心资源的价值特性,通过对客户价值的差异性、动态性等方面的探讨,分析了企业外部的客户界面。以此为前提,又进一步探讨了企业内部的价值创造过程,通过探求外部差异的内在原因,进而审视企业内部资源的核心性。最后,立足于企业... 本文基于核心资源的价值特性,通过对客户价值的差异性、动态性等方面的探讨,分析了企业外部的客户界面。以此为前提,又进一步探讨了企业内部的价值创造过程,通过探求外部差异的内在原因,进而审视企业内部资源的核心性。最后,立足于企业内部资源界面和外部客户界面之间的互动,构建了一个核心资源界面识别的基本模式。 展开更多

关键词 企业管理 核心资源识别 客户价值 客户管理 信息采集

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基于多特征迁移学习的低资源临高方言语音识别方法

3

作者 王忠 曹春杰 +3 位作者 谢夏 穆罕默德·艾哈迈德·拉扎 陈勇青 陈昱珏 《通信学报》 北大核心 2025年第10期221-232,共12页

针对低资源临高方言语音识别中数据稀缺、字错误率高的问题,提出了一种基于多特征迁移学习的端到端语音识别方法。以TeleSpeech-ASR1.0-large多方言预训练模型为基座,融合梅尔频率倒谱系数、滤波器组能量系数与对数梅尔谱3类互补声学特... 针对低资源临高方言语音识别中数据稀缺、字错误率高的问题,提出了一种基于多特征迁移学习的端到端语音识别方法。以TeleSpeech-ASR1.0-large多方言预训练模型为基座,融合梅尔频率倒谱系数、滤波器组能量系数与对数梅尔谱3类互补声学特征,通过构建Conformer-LAS-CTC联合优化架构,利用深度可分离卷积和多头自注意力机制分别捕捉语音信号的局部特征与全局依赖关系,并设计融合CTC、中间层CTC与注意力机制的多任务损失函数进行联合训练。在总时长为280 h的临高方言与普通话混合语料上的实验结果表明,所提方法的字错误率降低至18.89%,显著优于基线模型,有效缓解了低资源方言面临的数据瓶颈问题,为濒危语言的数字化保护提供了可行的技术路径。 展开更多

关键词 低资源语音识别 迁移学习 CONFORMER 多特征融合 临高方言

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基于迭代算法分析的无线通信信号识别研究 被引量：3

4

作者 张庆松 《农机化研究》 北大核心 2024年第2期198-202,共5页

为进一步提升我国植保无人机通信系统的作业效率,基于迭代计算思维,针对其无线通信信号的识别与处理模块展开分析。以通信路径原理为基础,以通信信道资源识别、功率改进为切入点,搭建准确的通信迭代计算模型,进行特性分析与关联匹配设置... 为进一步提升我国植保无人机通信系统的作业效率,基于迭代计算思维,针对其无线通信信号的识别与处理模块展开分析。以通信路径原理为基础,以通信信道资源识别、功率改进为切入点,搭建准确的通信迭代计算模型,进行特性分析与关联匹配设置,并展开整机通信作业参数试验效果验证。结果表明:基于迭代算法分析的无线通信信号识别与处理各模块功能运行稳定,信号时延率与信道误码率均相对降低,通信的识别准确率相对提升8.94%,整体通信综合效率提升至96.93%。此迭代算法分析准确,设计效果明显,对于类似智慧型农机装备的通信质量与通信效率提升有较好的参考价值。 展开更多

关键词 植保无人机 无线通信 资源识别 迭代计算 时延率

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面向低资源命名实体识别的BiLSTM-Att-BCRF模型 被引量：1

5

作者 钟茂生 吴佳华 +1 位作者 罗玮 吴水秀 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期460-467,共8页

在低资源场景下,由于受训练数据量少的限制,现有模型的参数不能拟合到预期效果,所以导致模型识别实体的性能不佳.该文提出一种融入伯努利分布(Bernoulli distribution)的新型损失函数,使模型能较好拟合数据.此外,该文在BiLSTM-CRF模型... 在低资源场景下,由于受训练数据量少的限制,现有模型的参数不能拟合到预期效果,所以导致模型识别实体的性能不佳.该文提出一种融入伯努利分布(Bernoulli distribution)的新型损失函数,使模型能较好拟合数据.此外,该文在BiLSTM-CRF模型基础上融合多层字符特征信息和自注意力机制,并结合基于伯努利分布的新型损失函数,构建了BiLSTM-Att-BCRF模型.BiLSTM-Att-BCRF模型在20%的CONLL2003和20%的BC5CDR的数据集上,F_(1)值在BiLSTM-CRF模型基础上分别提升了7.00%和4.08%,能较好地适应低资源命名实体识别任务. 展开更多

关键词 低资源命名实体识别 神经网络 伯努利分布 自注意力机制

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试论人体可识别遗传资源保密中的伦理问题

6

作者 郑建中 王洪奇 《中国医学伦理学》 2006年第1期33-36,共4页

探讨了人体可识别遗传资源研究与应用所引发的相关伦理和法律问题,并提出了解决这些问题的可能途径。

关键词 基因工程 可识别遗传资源 医学伦理学 医学社会学

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基于DNN的低资源语音识别特征提取技术 被引量：25

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作者 秦楚雄 张连海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1208-1219,共12页

针对低资源训练数据条件下深层神经网络(Deep neural network,DNN)特征声学建模性能急剧下降的问题,提出两种适合于低资源语音识别的深层神经网络特征提取方法.首先基于隐含层共享训练的网络结构,借助资源较为丰富的语料实现对深层瓶颈... 针对低资源训练数据条件下深层神经网络(Deep neural network,DNN)特征声学建模性能急剧下降的问题,提出两种适合于低资源语音识别的深层神经网络特征提取方法.首先基于隐含层共享训练的网络结构,借助资源较为丰富的语料实现对深层瓶颈神经网络的辅助训练,针对BN层位于共享层的特点,引入Dropout,Maxout,Rectified linear units等技术改善多流训练样本分布不规律导致的过拟合问题,同时缩小网络参数规模、降低训练耗时;其次为了改善深层神经网络特征提取方法,提出一种基于凸非负矩阵分解(Convex-non-negative matrix factorization,CNMF)算法的低维高层特征提取技术,通过对网络的权值矩阵分解得到基矩阵作为特征层的权值矩阵,然后从该层提取一种新的低维特征.基于Vystadial 2013的1小时低资源捷克语训练语料的实验表明,在26.7小时的英语语料辅助训练下,当使用Dropout和Rectified linear units时,识别率相对基线系统提升7.0%;当使用Dropout和Maxout时,识别率相对基线系统提升了12.6%,且网络参数数量相对其他系统降低了62.7%,训练时间降低了25%.而基于矩阵分解的低维特征在单语言训练和辅助训练的两种情况下都取得了优于瓶颈特征(Bottleneck features,BNF)的识别率,且在辅助训练的情况下优于深层神经网络隐马尔科夫识别系统,提升幅度从0.8%～3.4%不等. 展开更多

关键词 低资源语音识别 深层神经网络 瓶颈特征 凸非负矩阵分解

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《复杂水资源系统优化模糊识别理论与应用》书评

8

作者 王众托 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期256-256,共1页

关键词 水资源开发 水资源利用 模糊系统理论 《复杂水资源系统优化模糊识别理论与应用》 书评

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低资源语音识别中融合多流特征的卷积神经网络声学建模方法 被引量：7

9

作者 秦楚雄 张连海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2609-2615,共7页

针对卷积神经网络(CNN)声学建模参数在低资源训练数据条件下的语音识别任务中存在训练不充分的问题,提出一种利用多流特征提升低资源卷积神经网络声学模型性能的方法。首先,为了在低资源声学建模过程中充分利用有限训练数据中更多数量... 针对卷积神经网络(CNN)声学建模参数在低资源训练数据条件下的语音识别任务中存在训练不充分的问题,提出一种利用多流特征提升低资源卷积神经网络声学模型性能的方法。首先,为了在低资源声学建模过程中充分利用有限训练数据中更多数量的声学特征,先对训练数据提取几类不同的特征;其次,对每一类类特征分别构建卷积子网络,形成一个并行结构,使得多特征数据在概率分布上得以规整;然后通过在并行卷积子网络之上加入全连接层进行融合,从而得到一种新的卷积神经网络声学模型;最后,基于该声学模型搭建低资源语音识别系统。实验结果表明,并行卷积层子网络可以将不同特征空间规整得更为相似,且该方法相对传统多特征拼接方法和单特征CNN建模方法分别提升了3.27%和2.08%的识别率;当引入多语言训练时,该方法依然适用,且识别率分别相对提升了5.73%和4.57%。 展开更多

关键词 低资源语音识别 卷积神经网络 特征规整 多流特征

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基于声学模型共享的零资源韩语语音识别 被引量：3

10

作者 王皓宇 JEON Eunah +2 位作者 张卫强 李科 黄宇凯 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期93-100,共8页

精准的语音识别系统通常使用大量的有标注语音数据训练得到,但现有的开源大规模数据集只包含一些广泛使用的语言,诸多小语种则面临着训练数据不足的问题。声学模型共享方法给出了这个问题的一种解决方法,它利用不同语种间的相似性,可以... 精准的语音识别系统通常使用大量的有标注语音数据训练得到,但现有的开源大规模数据集只包含一些广泛使用的语言,诸多小语种则面临着训练数据不足的问题。声学模型共享方法给出了这个问题的一种解决方法,它利用不同语种间的相似性,可以实现不需要小语种语音数据的语音识别。本文将声学模型共享方法扩展到韩语语音识别上,利用汉语声学模型构建韩语和汉语之间的音素映射关系。在不使用任何韩语语音数据的情况下构建的语音识别系统在Zeroth测试集上的字错误率达到了27.33%。同时本文还测试了不同映射方式之间的差异,结果表明这种共享模型的音素映射应当采用将目标语言词汇映射为源语言音素的方式。 展开更多

关键词 语音识别 零资源语音识别 韩语语音识别

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资源基础观的微观基础探寻:领导者对组织资源获取的影响 被引量：10

11

作者 张琳 张晓军 席酉民 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2016年第8期128-132,共5页

对资源基础观、资源依赖理论、企业家精神、动态能力等理论进行整合,将组织资源获取过程划分为资源识别、资源外部获取、资源内部积累3个阶段,并提出了8种领导者影响组织资源获取的途径,可为研究资源基础观的微观基础提供一个系统分析视... 对资源基础观、资源依赖理论、企业家精神、动态能力等理论进行整合,将组织资源获取过程划分为资源识别、资源外部获取、资源内部积累3个阶段,并提出了8种领导者影响组织资源获取的途径,可为研究资源基础观的微观基础提供一个系统分析视角,为领导有效性研究提供启示。 展开更多

关键词 领导者 资源识别 资源获取 资源积累

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制造集团公司物流资源整合问题研究 被引量：2

12

作者 宋志刚 赵启兰 《北京交通大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2014年第2期1-7,共7页

根据分布区域广泛、局部区域比较集中和所有权复杂等制造集团公司物流资源的特点,提出制造集团公司物流资源整合思路的概念模型,并对某水泥生产集团物流资源整合的案例进行实证分析。在推动资源整合时,可以通过物流组织的服务设计来识... 根据分布区域广泛、局部区域比较集中和所有权复杂等制造集团公司物流资源的特点,提出制造集团公司物流资源整合思路的概念模型,并对某水泥生产集团物流资源整合的案例进行实证分析。在推动资源整合时,可以通过物流组织的服务设计来识别需要整合的资源;分析各整合参与方的利益分配来提高整合参与方的积极性。 展开更多

关键词 物流资源 整合 资源识别 利益分配

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基于深度学习的命名实体识别综述 被引量：46

13

作者 邓依依 邬昌兴 +2 位作者 魏永丰 万仲保 黄兆华 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期30-45,共16页

命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一,目的是从非结构化的文本中识别出所需的实体及类型,其识别的结果可用于实体关系抽取、知识图谱构建等众多实际应用。近些年,随着深度学习在自然语言处理领域的广泛应用,各种基于深度学习的命... 命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一,目的是从非结构化的文本中识别出所需的实体及类型,其识别的结果可用于实体关系抽取、知识图谱构建等众多实际应用。近些年,随着深度学习在自然语言处理领域的广泛应用,各种基于深度学习的命名实体识别方法均取得了较好的效果,其性能全面超越传统的基于人工特征的方法。该文从三个方面介绍近期基于深度学习的命名实体识别方法:第一,从输入层、编码层和解码层出发,介绍命名实体识别的一般框架;第二,分析汉语命名实体识别的特点,着重介绍各种融合字词信息的模型;第三,介绍低资源的命名实体识别,主要包括跨语言迁移方法、跨领域迁移方法、跨任务迁移方法和集成自动标注语料的方法等。最后,总结相关工作,并提出未来可能的研究方向。 展开更多

关键词 命名实体识别 汉语命名实体识别 低资源命名实体识别 深度学习

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基于预训练与音素字节对编码的越南语识别 被引量：4

14

作者 沈之杰 郭武 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期101-110,共10页

基于无监督预训练技术的wav2vec 2.0在许多低资源语种上获得了良好的性能,成为研究的热点。本文在预训练模型的基础上进行越南语连续语音识别。将语音学信息引入到基于链接时序分类代价函数(Connectionist temporal classification,CTC... 基于无监督预训练技术的wav2vec 2.0在许多低资源语种上获得了良好的性能,成为研究的热点。本文在预训练模型的基础上进行越南语连续语音识别。将语音学信息引入到基于链接时序分类代价函数(Connectionist temporal classification,CTC)的声学建模中,选取音素与含位置信息的音素作为基础单元。为了平衡建模单元数目以及模型的精细程度,采用字节对编码(Byte-pair encoding,BPE)算法生成音素子词,将上下文信息结合到声学建模过程。实验在美国NIST的BABEL任务低资源的越南语开发集上进行,所提算法相对wav2vec 2.0基线系统有明显改进,识别词错误率由37.3%降低到29.4%。 展开更多

关键词 低资源语音识别 建模单元 字节对编码 音素子词 预训练 越南语识别

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一本有前瞻性的科学专著——《水资源与防洪系统可变模糊集理论与方法》书评

15

作者 陈志恺 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期F0003-F0003,共1页

关键词 《复杂水资源系统优化模糊识别理论与应用》 理论与方法 防洪系统 模糊集 专著 可变 20世纪80年代 水文水资源 书评 科学

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深度学习中文命名实体识别研究进展 被引量：11

16

作者 李莉 奚雪峰 +2 位作者 盛胜利 崔志明 徐家保 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期46-69,共24页

中文命名实体识别(CNER)指识别中文文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。近年来,深度学习技术依托其端到端的方法,自动学习到更深层次和更抽象的数据特征,摆脱了人工标注的依赖,解决了高维特征空间的数据... 中文命名实体识别(CNER)指识别中文文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。近年来,深度学习技术依托其端到端的方法,自动学习到更深层次和更抽象的数据特征,摆脱了人工标注的依赖,解决了高维特征空间的数据稀疏问题,从而逐渐成为中文命名实体识别方法的主流。回顾了命名实体识别的发展进程和CNER的特殊性和难点;围绕着中文命名实体识别的不同处理特点,将基于深度学习的中文命名实体识别的方法分类为扁平实体边界问题、中文嵌套命名实体识别和CNER小样本问题处理三个领域,并具体阐述这三类领域的模型、细分领域和最近的研究进展并整理了部分典型深度学习方法在相关数据集上的实验结果;再次总结了中文命名实体识别任务的常用数据集和评估方法;指出了当前中文命名实体识别技术面临的挑战和未来的研究方向。 展开更多

关键词 中文命名实体识别 深度学习 实体边界 中文嵌套命名实体识别 低资源中文命名实体识别

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