融合句法依存树注意力的关系抽取研究

在基于机器学习的关系抽取方法中，句法依存树通常被当文本的一个输入特征进行训练，获得相应的权值，对关系的预测起作用。这种方法可以在语义特征中加入句法特征，但是两类特征没有进行有效融合，句法依存特征的作用不明显。通过句法依存树分析，构建依存树的图表示，用图表示矩阵计算注意力因子，利用双向长短记忆网络训练文本的语义特征，最后加入语义特征与注意力权重，实现实体关系抽取。通过在SemEval task8语料库上进行实验分析，文本的算法可以有效提升实体关系抽取效果。

2022-02-09
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模仿学习在机器人领域的应用进展

我们人类在学习一项新技能时，可以通过观察别人一系列的操作过程，自行模仿并掌握上手。人工智能也需要具备这样的模仿学习能力，对专家的演示进行观察及模仿，在现实复杂、非结构化的场景中也能实现快速学会新技能或新知识。模仿学习由此应运而生，将有助于推动弱人工智能迈向强人工智能发展。首先介绍了模仿学习的研究现状，列举出模仿学习在机器人领域的应用，最后分析了当前将模仿学习应用于机器人上仍面临的挑战和对未来做出展望。

2022-02-09
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5G网络共建共享背景下语音基础网络共享方案研究

随着社会科技不断的发展，人民对通信要求日益加大，从2G到5G,新一代通信技术的发展为人民生活带来诸多便利，也为运营商竞争开辟了新的疆场。投资逐渐向5G倾斜，2G/3G/4G建设资金难以保障，联通和电信进行共建共享减少CAPEX和OPEX是必然趋势。为响应国家共建共享号召，降低2G/3G投资并适时退网，在过渡期某省联通对语音网的共建共享进行了探索，对语音网的共建共享方案进行了综合性的对比，将语音网的共建共享利弊进行剖析。为后续语音网的深度共建共享提供理论依据。

2022-02-09
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5G网络规划思路及要点研究

网络规划设计是网络建设的基础和前提，以最大程度确保建成后网络应用需要。从5G增强移动宽带、海量机器连接和低时延高可靠性三大应用场景分析出发，5G网络部署基本架构、关键技术着眼，进而探究5G网络规划思路、规划流程和规划要点。最后从宏观和微观角度对5G规划的必要性进行简要总结。

2022-02-09
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基于感知高负荷小区的快速响应策略研究

基于影响用户感知的8个维度指标搭建起了小区容量打分模型，精确选出最影响感知的高负荷小区。针对这些小区的快速处理提出三大策略，一是通过定义业务相关性和干扰相关性两个指标将小区间的均衡动作标准化；二是将跨站软件资源调度调整为站内潮汐调度；三是在硬件资源准备方面，对突发高负荷小区通过软劈裂单层网、降设备通道数来应对硬件问题；对持续稳定的高负荷小区通过对同一机房内的基带板卡资源整合来解决硬件资源缺口。

2022-02-09
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边缘云开源技术探讨

IOT的快速发展使得网络的边缘产生大量的数据，这些数据如果完全依赖于云中心去处理，将会占用大量的网络带宽，并使得网络带宽的瓶颈成为整个系统的性能瓶颈。如果能在数据源处理好数据，只向云中心提交处理数据的结果，系统性能会获得进一步提高。边缘计算应需求而出现。

2022-02-08
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一种用于区块链的拜占庭容错算法

目前，区块链的应用已延伸到物联网、智能制造、供应链管理、数字资产交易等多个领域，将为云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术的发展带来新的机遇，有能力引发新一轮的技术创新和产业变革。

2022-02-07
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新型开关电源典型电路设计应用

随着电路电子技术的发展在不断发展，世界范围内已经形成实用化的产品。它主要面向在大负荷下回馈电力较大的钢铁加工生产线。此外，还可应用于造纸、薄膜生产线的收卷机等存在长时间电力回馈的用途。锅炉鼓风机等需要较高响应性能的用途也将存在相应的需求。

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2026全球AI算力发展研究报告

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2026人工智能时代全球教师关键能力报告

跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。

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2026西门子收购战略分析及对我工业软件做大做强启示报告

工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。

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2026我国道路货运能源转型技术路径研究-基于行业调研报告

自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。