简介:摘要:本研究探讨了基于深度学习的实体检测在文本理解领域的应用。文章详细分析了深度学习技术在实体检测中的运用,重点阐述了基于卷积神经网络、循环神经网络和Transformer的实体检测模型。研究深入探讨了这些模型在情感分析、问答系统和文本摘要等文本理解任务中的应用价值。通过对BERT、RoBERTa和XLNet等预训练模型的分析,本文揭示了它们在提升实体检测精度方面的优势。此外,研究还展望了实体检测技术的未来发展趋势,包括多模态融合、知识图谱集成和自监督学习等方向。本研究不仅为实体检测在文本理解中的应用提供了全面的分析框架,也为未来相关技术的发展指明了方向。
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:摘要目的基于16S rRNA基因测序技术分析成人隐匿性自身免疫糖尿病(LADA)患者肠道菌群的特征。方法本研究为病例对照研究。选取2019年9月到2020年10月就诊于山西省长治医学院附属和济医院内分泌科的LADA及2型糖尿病(T2DM)患者作为研究对象,并从该院体检中心同期体检的人群中选取健康人群作为正常对照(NCP)者。收集研究对象谷氨酸脱羧酶抗体(GADA)、蛋白酪氨酸磷酸酶2抗体(IA-2A)等,收集研究对象粪便16S rRNA基因序列。使用微生物组分析软件QIIME(version 1.8.0)分析反映肠道菌群丰富性和多样性的alpha多样性指标和反映组间结构相似性的Beta多样性指标,采用t检验或单因素方差分析、Mann‐Whitney U检验或Kruskal-Wallis H检验、χ2检验进行组间比较,基于PICRUST分析微生物功能基因和代谢预测途径的变化特征,采用Spearman相关性分析法分析肠道菌群与各生化及免疫指标的相关性。结果共纳入42例研究对象,NCP组14名,T2DM组14例,LADA组14例。3组间的alpha多样性指数差异均无统计学意义(P>0.05),Beta多样性差异有统计学意义(P<0.05)。与NCP组相比,LADA组的短链脂肪酸产生菌属如毛螺菌属(Lac_Lachnospira)、罗氏菌属(Lac_Roseburia)、瘤胃球菌属(毛螺菌科)[Lac(Ruminococcus)]均降低(P<0.05),与T2DM组相比,LADA组的瘤胃球菌属(毛螺菌科)降低(P<0.05)。与NCP组相比,LADA组的苯丙氨酸合成、初级胆汁酸生物合成、次级胆汁酸生物合成等代谢预测功能途径降低(P<0.05)。Spearman相关性分析结果显示,GADA抗体滴度与瘤胃球菌属(毛螺菌科)呈负相关(r=-0.44),与普雷沃菌属(r=0.38)、小类杆菌属(r=0.34)、瘤胃球菌属(瘤胃球菌科)(r=0.53)均呈正相关(均P<0.05);IA-2A抗体滴度与巨球菌属呈正相关(r=0.13,P<0.05)。结论LADA患者存在较为特异的肠道微生物群结构,并伴随着短链脂肪酸产生菌属如毛螺菌属、罗氏菌属和瘤胃球菌属(毛螺菌科)的减少,以及苯丙氨酸合成、胆汁酸生物合成等重要的生物功能基因和代谢预测途径的降低。此外,LADA患者胰岛自身抗体与瘤胃球菌属(毛螺菌科)、普雷沃菌属和小类杆菌属等菌属具有相关性。
简介:摘要:起升机构、回转机构是轮式起重机最重要的两大工作机构,减速机作为两大机构的主要执行部件,直接影响产品能否完成规定的功能。随着国内工程机械企业国际化业务增长迅速,地区差异会造成产品使用环境越来越复杂,工程实践表明,环境对产品能否完成规定的功能影响很大,本文通过分析在海外高温地区出现的减速机特有故障,探讨环境适应性与产品可靠性的关系,通过故障树分析、实验验证找出导致故障发生的原因并实施改进措施,以满足环境适应性要求。关键词:工程机械;减速机;高温适应性