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:目前我国的一些建筑企业,在相关工程的建设方面存在质量监管不严格的现象。而这一现象的出现,从很大原因上来说,是因为施工前的材料检测与试验不完善,不充分而导致的。随着目前相关工程材料检测与实验的水平不断提高,如何通过材料检测保障建筑质量成为了一个新的议题。
简介:摘要为了提高建筑单位经济效益及市场竞争能力,要通过采取多种途径加强施工现场的管理。其中,施工现场的管理工作主要目的就是为了促使现场管理水平和管理质量得到提高,同时可以促使建筑工程项目可以得到顺利完工,避免工程拖延或者出现返工问题。另外,施工的过程中现场管理极为关键和重要,这是保障工程施工质量以及工程进度关键因素。如今城市化进程日益加快,在城市建筑规模以及建筑数量逐渐增多的情况之下,很多城市建筑施工过程中凸显各种各样问题。为了切实保障施工整体质量就需要工作人员加强施工现场的细化管理,同时要提高施工现场控制力度,只有这样,才能够保障建设工程项目施工可以得到顺利完成。