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基于云服务的实验室网络管理系统的设计与应用
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作者 丁顺莺 《信息技术与信息化》 2020年第8期166-168,共3页
文章通过对高职院校实验室网络管理方式的研究,利用云技术从实用性、安全性及可靠性等角度出发以模块化思想设计基于云服务的实验室网络管理系统。该系统运行过程中基于云平台能够实时监控网络状态,及时配置网络设备,对系统用户、性能... 文章通过对高职院校实验室网络管理方式的研究,利用云技术从实用性、安全性及可靠性等角度出发以模块化思想设计基于云服务的实验室网络管理系统。该系统运行过程中基于云平台能够实时监控网络状态,及时配置网络设备,对系统用户、性能、故障及安全等进行云管理,提高了实验室网络管理的效率。 展开更多
关键词 实验室网络管理 云服务 系统设计
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施肥与栽培方式对蕹菜硝酸盐含量影响的研究进展 被引量:1
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作者 刘美琴 邓宙武 《现代农业科技》 2013年第3期76-77,共2页
就蕹菜中硝酸盐含量与栽培技术的关系进行了资料查阅,分析了蕹菜硝酸盐含量限量指标及引起增减的生理原因,以期在今后的生产中能够为人们提供一些指导。
关键词 蕹菜 施肥 栽培方式 硝酸盐含量 影响
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结合神经网络的文本降维方法
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作者 陈新元 谢晟祎 《福建轻纺》 2020年第3期26-28,共3页
传统文本表示模型多为稀疏矩阵,文本规模的增长导致维度灾难。文中提出一种结合神经网络的文本降维方法,利用随机映射、非负矩阵分解、隐含语义分析等方法实现文本降维,使用自建微博文本数据集比较其效率和准确率,并在最优降维方案的基... 传统文本表示模型多为稀疏矩阵,文本规模的增长导致维度灾难。文中提出一种结合神经网络的文本降维方法,利用随机映射、非负矩阵分解、隐含语义分析等方法实现文本降维,使用自建微博文本数据集比较其效率和准确率,并在最优降维方案的基础上使用自组织神经网络算法进行聚类。实验结果表明,该方案准确率相比传统不降维的K-means聚类方法有一定提升。 展开更多
关键词 文本表示模型 特征矩阵 降维 聚类 神经网络
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结合时间映射和卷积神经网络的知识补全
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作者 陈新元 谢晟祎 +1 位作者 陈庆强 刘羽 《成都信息工程大学学报》 2022年第1期55-61,共7页
现有知识库存在大量缺失事实且事实常携带时间信息。针对主流嵌入表示方法在知识补全时常忽略时间维度的问题,设计一种时间敏感的三元组嵌入表示方法TSKGC(time sensitive knowledge graph completion)。通过为时间戳分配超平面,将时序... 现有知识库存在大量缺失事实且事实常携带时间信息。针对主流嵌入表示方法在知识补全时常忽略时间维度的问题,设计一种时间敏感的三元组嵌入表示方法TSKGC(time sensitive knowledge graph completion)。通过为时间戳分配超平面,将时序信息合并到实体关系空间中,并进一步将映射后三元组的3列k维矩阵表示用作卷积神经网络的输入,在不同超平面对应的多通道中并行处理,提取三元组特征用于知识补全。在YAGO11k和Wikidata12k数据集上的实验证明,TSKGC具备一定的时间预测能力,并能有效利用时间信息提高链路预测的性能表现,特别在1-M、M-1和M-M复杂关系类型上相比主流模型具备一定优势。 展开更多
关键词 知识表示 知识图谱补全 时间嵌入 CNN 链路预测
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