基于深度学习技术的语法纠错算法模型构建分析_景艳娥

为了探究基于深度学习技术的语法纠错算法模型,文中从系统需求分析入手,首先介绍了模型构建基于seq2seq的深度学习技术模型和语料库的相关理论基础,然后对基于seq2seq的语法纠错模型进行了分析,最后对语法纠错算法模型的架构设计和核心模块的运行框架和主要原理进行了介绍。研究成果表明:人工智能在语法纠错中的应用也逐渐受到相关研究者的关注,该技术的成型不仅能有效减少教师批卷工作量,更有助于学生的自主学习；在基于seq2seq的深度学习技术模型的引入Attention机制,技能保证语法纠错的准确性,又能提高语法纠错模型的运算效率；在模型中引入反馈建议模块,有助于及时发现并优化系统的不足之处。

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协同制造企业综合管理平台

随着商业环境向全数字化实时运营模式转变，传统的双层ERP内在局限性开始显现。智企云—协同制造平台是面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统。

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基于NSGA_算法的站域地下空间规划布局模型_查昞豪

近年来,随着轨道交通的蓬勃发展,站域地下空间开始承担起提高城市发展效能、促成地下空间综合网络化发展的功能。本文根据TOD （Transit-Oriented Development）模式下城市站域地下空间的功能构成要素和规划布局方法,建立了新的站域地下空间规划布局模型。基于用地冲突度、开发效益以及开发规模的多目标优化的数学分析方法,采用NSGA-Ⅱ启发式算法定量分析站域地下空间的规划布局。最后,本文对某地区站域地下空间的总体布局模式进行案例分析,计算结果表明,该模型能够提高站域地下空间的紧凑性和适用性,可用于指导未来城市地下空间的开发利用。

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大数据究竟能为高速公路带来什么？

大数据与高速公路运营相融合，推动了行业数字化的转变，实现了自动扣费替代人工收费，成为了解放高速公路行业生产力的关键要素，为司乘创建了更为安全、畅通、高效的通行环境，将“运力”时代向“算力”时代推进。

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MSP430单片机数控恒流源的设计精品

直流稳流电源基本参数就是输出电流的稳定，即实现恒流，而理想恒流源是不允许输出开路的，实际上当负载 R的阻值大到输出电压的极限后，输出电流将下降，而不再恒定。基于上述，本系统采用反激式开关稳压电源替换传统的线性稳压电源，在源头上提升电能的利用率和降低电压纹波；在

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STC89C52单片机的交通灯设计精品

中国车辆数量不断增加，交通控制在未来的交通管理中起着越来越重要的作用。智能交通灯的管理比重修一条马路无论在经济、交通运行速率上都有很好的效益、更加节约资源。使交管人员有更多的精力投入到管理整个城市交通控制，带来更大的经济和社会效益 , 为创造美好的城市交通形象发挥更多的作用

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单片机的点阵LED汉字显示设计报告精品

从理论上说，不论显示图形还是文字，只要控制与组成这些图形或文字的各个点所在的位置相对应的 LED 器件发光，就可以得到我们想要的显示结果，这种同时控制各个发光点亮灭的方法称为静态驱动显示方式。 16ｘ16 的点阵共有 256 个发光二极管，显然单片机没有这么多的端口，如果我采用锁存器来扩展端口，按 8 位的锁存器来计算， 16ｘ16 的点阵需要 256/8=32 个锁存器。这个数字很庞大，因为我们仅仅是 16ｘ16 的点阵，在实际应用中的显示屏往往要大得多，这样在锁存器上花的成本将是一个很庞大的数字。因此在实际应用中的显示屏几乎都不采用这种设计，而采用另外一种称为动态扫描的显示方法

2021-04-22
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单片机的公交非接触IC卡的应用设计精品

随着时代的进步，在我们的日常生活和工作中，科技含量越来越高。具有电脑相同结构，但功能精简的小电脑，即单片机（single chip microputer）的运用越来越多，家用电器和办公设备的智能化、遥控化、已成为世界潮流，而这些高性能无一不是靠单片机来实现的。近几年，随着微电子技术的迅猛发展，单片机的发展速度十分惊人。它的应用也必将导致传统控制技术发生重大变革。因此，学习单片机的原理，掌握单片机的应用技术，具有重要的意义。

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广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。