- 年份
- 2024(11570)
- 2023(16908)
- 2022(14255)
- 2021(13182)
- 2020(11145)
- 2019(25599)
- 2018(25335)
- 2017(48711)
- 2016(26322)
- 2015(29585)
- 2014(29203)
- 2013(28546)
- 2012(25795)
- 2011(22994)
- 2010(22652)
- 2009(20369)
- 2008(19521)
- 2007(16851)
- 2006(14598)
- 2005(12685)
- 学科
- 济(101995)
- 经济(101879)
- 管理(72117)
- 业(68373)
- 企(56987)
- 企业(56987)
- 方法(47697)
- 数学(41420)
- 数学方法(40769)
- 农(27779)
- 中国(27770)
- 财(25168)
- 学(24652)
- 业经(23365)
- 地方(19985)
- 农业(18583)
- 理论(17990)
- 制(17417)
- 贸(17234)
- 贸易(17223)
- 易(16688)
- 和(16109)
- 务(15935)
- 财务(15856)
- 财务管理(15823)
- 技术(15801)
- 环境(15256)
- 企业财务(15012)
- 银(14210)
- 银行(14149)
- 机构
- 大学(364996)
- 学院(360649)
- 管理(141445)
- 济(138538)
- 经济(135542)
- 理学(123457)
- 研究(123106)
- 理学院(122055)
- 管理学(119384)
- 管理学院(118777)
- 中国(89359)
- 科学(79718)
- 京(78080)
- 农(62700)
- 财(62307)
- 所(61692)
- 业大(57687)
- 研究所(56856)
- 中心(55816)
- 江(52236)
- 财经(50551)
- 范(49466)
- 农业(49405)
- 师范(48874)
- 北京(48733)
- 经(46220)
- 院(45608)
- 州(42289)
- 经济学(41461)
- 师范大学(39869)
- 基金
- 项目(258498)
- 科学(202976)
- 基金(187950)
- 研究(184825)
- 家(166162)
- 国家(164836)
- 科学基金(140942)
- 社会(114986)
- 社会科(108800)
- 社会科学(108767)
- 省(100819)
- 基金项目(99642)
- 自然(94254)
- 自然科(92089)
- 自然科学(92061)
- 自然科学基金(90370)
- 划(86118)
- 教育(85714)
- 资助(77177)
- 编号(74784)
- 成果(59803)
- 重点(58827)
- 部(56259)
- 发(54793)
- 创(53481)
- 课题(51725)
- 科研(50406)
- 创新(49935)
- 大学(47983)
- 计划(47951)
- 期刊
- 济(145392)
- 经济(145392)
- 研究(103513)
- 中国(68780)
- 学报(63470)
- 科学(57168)
- 农(56251)
- 管理(51927)
- 大学(47982)
- 财(46749)
- 学学(44946)
- 教育(43995)
- 农业(38953)
- 技术(32034)
- 融(26799)
- 金融(26799)
- 业经(23970)
- 财经(23897)
- 经济研究(23711)
- 业(20627)
- 经(20392)
- 图书(19919)
- 问题(19073)
- 科技(17985)
- 版(17956)
- 业大(16666)
- 技术经济(16644)
- 理论(16487)
- 资源(16164)
- 现代(15505)
共检索到517998条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 情报学报
[作者]
韩普 张展鹏 张伟
为解决在线文本中存在大量疾病指称的问题,提出了基于多任务学习和多态语义特征的中文疾病名称归一化模型(multi-task attention-dictionary BERT GRU-CNN,MTAD-BERT-GCNN)。首先利用word2vec和Glove生成融合局部和全局的外部语义特征向量;其次将CNN (convolutional neural networks)和BERT (bidirectional encoder representations from transformers)作为基准模型进行对比实验;接着在CNN上引入GRU (gated recurrent unit)、LSTM(long short-term memory)、Bi GRU (bi-directional gated recurrent unit)和Bi LSTM (bi-directional long short-term memory)以提取文本间语义关系;然后,基于多任务学习视角,将上述模型与BERT相结合以捕获静态和动态语义信息;最后,引入医学词典生成注意力权重词典作为辅助任务以调节静态向量,从而进一步提升模型效果。在自建的中文疾病名称归一化数据集ChDND (Chinese disease normalization data)上进行实验。研究结果发现,MTAD-BERT-GCNN模型在Accuracy@10指标上可以达到89.60%的准确率,较基础的词级CNN和字级CNN分别提高了12.96%和5.12%。本研究在中文疾病名称归一化任务中引入了多任务学习思路,从语义向量和模型框架层面进行了优化,在中文医学知识图谱构建、信息抽取和自然语言理解中具有较好的应用价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
贾君枝 曾建勋 李捷佳 付晓梅
[目的/意义]机构名称的数目多且较为繁杂,机构名称归一化可将同一机构的规范名称以及不同时段、不同表达形式的非规范名称汇集在一起,提高查询检索的查全率和查准率;有利于建立与其他系统之间的互操作,实现资源的共享。[方法/过程]在分析机构名称字符串的特点和基于K-means算法的基础上,利用编辑距离算法实现一级机构名称的初步聚类,然后利用初步聚类结果并基于TF-IDF算法计算机构名称各词项的权值,从而基于K-means算法将机构名称围绕聚类中心抱团聚簇,并对每一个簇的机构名称赋予唯一标识符。[结果/结论]该方法可实现同一机构实体不同形式的规范名称的归一,提高机构名称聚类的准确率,但对K取值、距离测度方法的选取仍有待优化。
关键词：
科研机构名称 聚类 K-means
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
肖熙 周路
语音识别模型中帧间独立假设在给模型计算带来简洁的同时,不可避免地降低了模型精度,增加了识别错误。该文旨在寻找一种既能满足帧间独立假设又能保持语音信息的特征。分别提出了基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法,可以自适应地实现聚类特征流的提取。将该自适应特征分别应用在Gauss混合模型-隐Markov模型、基于段长分布的隐Markov模型和上下文相关的深度神经网络模型这3种语音识别模型中,与基线系统进行了实验对比。结果表明:采用基于归一化类内方差的自适应特征可以使得3种语言模型的识别错
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
江滔
归一化数字表面模型是表征地物高度、辅助遥感影像分类的重要特征，但是其片状、精度不稳定的特性制约了分类精度的提升.针对这个问题，该文提出了一种考虑局部归一化高度的双分支输入语义分割网络，一方面设计了一种双分支输入结构，分别提取地物的光谱特征和几何特征，并通过跳跃连接进行特征融合以充分学习地物多模态信息；另一方面提出了一种新的地物高度表征方法，结合深度神经网络受GPU显存限制只能处理较小区域影像的特点，在输入的数字表面模型局部区域内计算高度特征.最后通过在ISPRS标准数据集上对三种网络框架进行对比试验，证明了相较于仅使用光谱影像，该文方法总体精度提升了4.5%～4.7%,比使用归一化表面模型作为高度特征的分类方法具有更高的分类精度、计算效率和自动化程度.
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄玉霞 王宝鉴 许东蓓 蒲素
利用甘肃省各林区16年的森林火灾资料,分析了火灾的时空分布特征。结果表明,甘肃省森林火灾主要集中在2～3月份;森林火灾平均开始于10月下旬,结束于5月中旬;地域分布主要集中在马衔山、小陇山、白龙江等林区。此外,利用NOAA气象卫星资料研究发现,遥感监测到的归一化差分植被指数与森林火灾发生率有较好的负相关关系,因此归一化差分植被指数可用于森林火灾的预警研究。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
钟红平 王宏志
利用1km空间分辨率的MODIS数据,对2007年~2016年的归一化植被指数(NDVI)时间序列数据以及NDVI与气象因子、土地利用类型、海拔高度的相关关系进行分析,研究近10a湖北省植被覆盖度在时间和空间上的变化特征.结果表明:全省年平均NDVI波动上升,从各季节变化线性拟合结果来看,冬季上升程度最大;NDVI月变化呈单峰型,最高值出现在7月份,为0.758,最低值出现在1月份,为0.383;在空间分布上,湖北省西部地区NDVI较大于东部地区,十堰、恩施和神农架林区植被覆盖度高,武汉和鄂州植被覆盖度低;降水量、海拔高度和土地利用类型与NDVI均有较显著的相关性,植被生长对降水的响应具有滞后性;高海拔山地地形区林地大面积分布,是NDVI高值区,低山丘陵和平原上的城镇用地扩张和农业种植活动是NDVI较低的主要原因.
[期刊] 西南农业学报
[作者]
祖力克艳·麻那甫 努尔麦麦提·艾尔肯 卫炎豪 塔巴娜·阿合买提 苏比阿依·甫合提 王孔 刘善 买买提·阿布来提 巴特尔·巴克
【目的】基于2000—2021年克州地区及周边地区的气象数据和同期的归一化植被指数(NDVI)数据，分析克孜勒苏草地NDVI对气温、降水、海拔和坡度等环境因子的响应特征，为克孜勒苏草地植被对环境因子的响应提供参考依据。【方法】利用MODISNDVI 数据集通过最小二乘线性回归和相关性分析研究克孜勒苏地区草地植被变化及其对环境因子的响应。【结果】①2000—2021年克州地区年平均及生长季平均气温均呈下降趋势，降水和草地NDVI均呈增加趋势。克孜勒苏地区东北部和西南部气温偏低，中部及西北气温偏高；大部分地区多年平均累计降水量是偏低的，东北部的阿合奇县和西部乌恰县附近较高。②气温和降水与草地NDVI在生长季尺度上的相关性比年尺度上的相关性更强，草地NDVI与降水的正相关性高于草地NDVI与气温的正相关性。③中海拔范围（2500～3500 m）内草地NDVI面积比例及其NDVI值均较大，坡度8°～35°范围内的NDVI值比较集中，南坡向NDVI值显示出明显的优势。【结论】克孜勒苏地区草地植被生长向改善趋势发展。
关键词：
草地NDVI 时空特征 气候变化
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张宇 张鹏远 颜永红
由于背景噪声、混响以及人声干扰等因素,远场语音识别任务一直充满挑战性。该文针对远场语音识别任务,提出基于注意力机制和多任务学习框架的长短时记忆递归神经网络(long short-term memory,LSTM)声学模型。模型中嵌入的注意力机制使其自动学习调整对扩展上下文特征输入的关注度,显著提升了模型对远场语音的建模能力。为进一步提高模型的鲁棒性,引入多任务学习框架,使其联合预测声学状态和干净特征。AMI数据集上的实验结果表明:与基线模型相比,引入注意力机制和多任务学习框架的LSTM模型获得了1.5%的
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张娟 周璀 谭三清 张贵
不同卫星传感器识别森林火灾时存在时间差异及辐射差异,通过对AUQA亮温、NOAA-19地表温度、FY-3B亮温数据进行影响因素分析,确定大气、地形、地表温度为归一化参数,建立基于3个卫星传感器的亮温归一化模型。利用地面接收站2017年4月份影像数据,将归一化模型应用到森林火灾识别中,建立了一套适合湖南省的森林火灾阈值。研究结果表明:不同卫星传感器的红外辐射归一化模型能较好地消除辐射差异影响,弥补卫星传感器的时间差异性,提高不同卫星传感器对森林火灾监测的速度。
关键词：
卫星传感器 森林火灾 红外辐射 归一化
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
宋富强 康慕谊 杨朋 陈雅如 刘阳 邢开雄
为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高...
[期刊] 林业科学
[作者]
贾宝全 邱尔发 张红旗
利用1995年6月和2009年6月的TM卫星影像数据,计算西安市同期的归一化植被指数(NDVI),并以此为基础,反演植被覆盖度,通过植被覆盖度大于0.1的归一化植被指数的差值分级,量化分析西安市1995—2009年的植被状况。结果表明:西安市NDVI均值从1995年的0.2522提高到了2009年的0.3882,山区与前山缓坡带NDVI高,平原区受夏收刚过的耕地裸露的影响,NDVI低;从1995年到2009年,极低覆盖度、低覆盖度和高覆盖度植被的面积均有所减少,占全市土地面积的比例分别降低了1.05%和22.25%和1.81%,而中覆盖度和极高覆盖度植被的土地面积分别增加了12.68%和12....
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
王绍平
中文团体名称因其复杂性而成为中文目录名称规范控制的薄弱环节。团体名称的认定应以团体的定义与职能为准绳,而团体名称的确立必须遵循“习惯认同”的原则。确定中文团体名称形式的难点主要在于政府机关与一般团体的区分以及多级团体名称的选定。
关键词：
中文文献 团体名称 团体标目 规范化
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张军亮
[目的/意义]针对疾病知识的不同表达方式，提出一种融合疾病多维度的综合语义相似度计算方案。[方法/过程]在整合疾病本体和医学百科各自特征的基础上，设计由基于疾病本体的语义相似度和基于医学百科的疾病语义相似度构成的综合语义相似度模型。其中，运用图论计算基于疾病本体的语义相似度，运用LDA、集合和向量空间模型计算基于医学百科的疾病语义相似度。[结果/结论]将本文的方法同临床医生的人工判别进行比较，结果表明本文的方法能够有效地反映疾病的语义相似度。本文的方法可为疾病相似性进一步研究提供参考。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
艾斯卡尔·肉孜 王东 李蓝天 郑方 张晓东 金磐石
语速变化导致说话人识别系统性能显著下降。该文提出一种分数域语速归一化方法来降低语速变化对说话人识别系统的影响。由不同语速语音数据组成参考集(全局和局部),对每一个登入说话人估计其对参考集中每一类参考语音的分数分布,局部参考集通过按相对语速划分全局参考集而获得。基于该文录制的语速数据库在GMM-UBM(Gaussian mixture model-universal background model)框架下对测试语音进行分数归一化,并通过训练数据扩展有效解决了数据系数问题,最终等错误率相对下降33.33%。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
推荐搜索
融合领域本体的中文文本语义特征提取算法研究
融合汉字多语义与文本统计特征的中文医学新词发现研究
集体化导致的农业危机——基于博弈论和多任务分析角度的解读
基于机器学习的心脑血管疾病带病体个人自付医疗费用和保险赔付预测
基于网络表示学习的疾病知识关联挖掘与预测方法研究
基于归一化植被指数估算黑河中游地区植被生态耗水量
科研兴趣空间挖掘与多任务推荐研究——基于异质信息网络表示学习
农业标准化推广的合作社核心成员激励机制研究——基于双重多任务委托代理模型的分析
论我国政府统计管理体制改革的突破口——建立协调机制和调查归一化管理
中国式分权与政府机构垂直化管理——一个基于任务冲突的多任务委托—代理框架
