简介:摘要:本研究聚焦于结合知识图谱技术构建高效实体检测模型。文章深入探讨了知识图谱与实体检测的基本概念,阐述了二者的紧密联系。在此基础上,提出了一种新型实体检测模型框架,该框架充分利用知识图谱中丰富的语义信息和结构化知识。模型采用了先进的深度学习技术,如BERT、GCN等,实现了对文本和知识图谱的联合表示学习。特征工程方面,融合了词向量、实体向量、关系向量等多维特征,有效捕捉了实体的语义和上下文信息。本研究为实体检测领域提供了新的思路和方法,对推动知识图谱在自然语言处理中的应用具有重要意义。
简介:1前言1988年,由法国石油研究院(IFP)所属协会做出了Marmousi原始模型。由于它的出现,这种模型及其声波有限差分合成数据已被全世界成百上千的科研人员用于许多地球物理科研项目,直到今天仍然是出版最多的地球物理资料集之一。自二十世纪八十年代后期以来,计算机软件性能的进步使得对模型和数据集进行重大的升级成为可能,因此有希望扩展该模型实用性的日子将要来到。本文概述最新生成的Marmousi模型和数据集——我们已命名为Marmou~2模型。
简介:摘要:随着社会的进步与发展,交通强国战略的提出,使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题,在交通网络日益复杂的情况下,交通流预测成为智能交通系统的热门领域,因为准确的交通流预测,有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发,阐述当前较为常用的交通流预测模型,分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式,要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。
简介:摘 要:随着人群密集处突发 事件的增多,人群疏散计划的设计愈加重要,特别是卢浮宫这样的大型游览机构。基于此,通过对卢浮宫的疏散路径进行详细的分析,建立了多层逃生的疏散网络模型。基于单层逃生计划,引入最短疏散总时间的优化目标。利用 Dijkstra算法规划出不同路径的疏散时间和疏散路径。
简介:随着城市建设的快速发展,各类危及国家和人民群众生命财产安全的突发性事故灾害时有发生,尽管各有关部门的抢救队伍在实施抢险救援中发挥了积极作用,但各抢险救援力量专业单一、分散行动,形成不了合力,难以及时有效处置重大或特大突发性、综合性、大面积的城市事故灾害,特别是像地震以及的美国的911那样突发性事故。我们目前开展的震害预测与灾害快速评估系统只是针对地震的,而地震是小概率事件。因此要应对城市各种重大突发事件,城市有必要建立一种应急机制或综合的应急管理信息系统。根据“数字城市”的思想,通过一个通信系统与信息系统集成的平台,统一协调公安、消防、急救、交警、公共事业、民防、地震等政府部门,为市民提供快速、及时的各种救助和相应的服务。统一报警、统一指挥、快速反应、联合行动,从而有效地减少损失。
简介:ArcObjects是一个功能强大的GIS组件库,利用ArcObjects提供的SceneViewerControl控件结合VisualBasic6.0开发工具,通过"贴图法"构建图像模型,较好地实现了树木景观的可视化建模,在视觉上取得了较好的效果.
简介:摘 要:通过分析煤矿事故的发生原因,得出职工的不安全行为是致使事故发生的首要因素。通过建立职工不安全因素鱼刺图,对员工的不安全行为的主要影响因素进行分析辨别,以行为动机作为基础,对职工的心理状态进行分析,同时根据相关分析针对性的为职工安全教育、安全培训制定科学合理的措施方法,提高矿井工人的安全意识,减少工作的一系列不安全行为。