常识性

摘要： 一些求贤若渴的企业家陷入了一个常识性的误区,就是只把成功者视为人才。他们没有意识到,在众多的失败者中间,存在着一个更为巨大的人才宝库。

摘要： 常听到一些企业家叹惜:人才难得。我看他们是在守着金矿哭穷。这些求贤若渴的企业家陷入了一个常识性的误区,就是只把成功者视为人才。他们没有意识到,在众多的失败者中间,存在着一个更为巨大的人才宝库。MBA教科书上有一个经典的故事:某公司部门副经理在一个交易中因失误损失了100万元,在董事会上,董事长提议对他罚薪一个月,同时提升他补缺该部门经理。一个董事提出异议:“给公司造成这样损失的人甚至应该辞退,怎么还能够提升他呢?”董事长道:“我们刚刚为他交了100万元的学费,辞退岂不是浪费了吗?”

摘要： 一、题材要求1.选题要新,与时俱进。突出前沿问题、难点问题、热点问题、重点问题,注重理论联系实际,强化现实针对性。2.内容要新,找准切入点。题材符合本刊覆盖范围,突出新理念、新视角、新架构、新观点,具有原创性。最大限度地避免一般知识性的描述,拒绝常识性的东西(包括意义、作用、特点等),力戒教科书化和空泛议论。

摘要： 一、题材要求1.选题要新,与时俱进。突出前沿问题、难点问题、热点问题、重点问题,注重理论联系实际,强化现实针对性。2.内容要新,找准切入点。题材符合本刊覆盖范围,突出新理念、新视角、新架构、新观点,具有原创性。最大限度地避免一般知识性的描述,拒绝常识性的东西(包括意义、作用、特点等〉,力戒教科书化和空泛议论。

摘要： 一、题材要求1.选题要新,与时俱进。突出前沿问题、难点问题、热点问题、重点问题,注重理论联系实际,强化现实针对性。2.内容要新,找准切入点。题材符合本刊覆盖范围,突出新理念、新视角、新架构、新观点,具有原创性。最大限度地避免一般知识性的描述,拒绝常识性的东西(包括意义、作用、特点等),力戒教科书化和空泛议论。

摘要： 一、题材要求1.选题要新,与时俱进。突出前沿问题、难点问题、热点问题、重点问题,注重理论联系实际,强化现实针对性。2.内容要新,找准切入点。题材符合本刊覆盖范围,突出新理念、新视角、新架构、新观点,具有原创性。最大限度地避免一般知识性的描述,拒绝常识性的东西(包括意义、作用、特点等),力戒教科书化和空泛议论。

摘要： 一、题材要求1.选题要新,与时俱进。突出前沿问题、难点问题、热点问题、重点问题,注重理论联系实际,强化现实针对性。2.内容要新,找准切入点。题材符合本刊覆盖范围,突出新理念、新视角、新架构、新观点,具有原创性。最大限度地避免一般知识性的描述,拒绝常识性的东西(包括意义、作用、特点等),力戒教科书化和空泛议论。

摘要： 本发明属于土木工程结构健康监测领域，提出了一种考虑时‑空相关性的结构监测数据异常识别方法。首先，对监测数据定义当前和过去观测向量，并对它们进行预白化；其次，对白化后的当前和过去观测向量建立统计相关模型，以同时考虑监测数据中的时‑空相关性；接着，将模型划分为系统相关和系统无关两部分，并定义两个相应的统计量；最后，确定统计量的控制限，当统计量超过其控制限时可判断监测数据中存在异常。

摘要： 一种计算机实现系统和方法涉及自然语言处理以及知识表示和推理。创建包括输入数据和情境数据的第一数据集。情境数据提供了输入数据的上下文。编码器被配置成生成第一数据集的编码表示。编码器至少包括与生成性知识图相关的第一预训练生成性机器学习模型的编码网络。解码器包括第二预训练生成性机器学习模型的解码网络。解码器被配置成通过对编码表示进行解码来基于第一数据集生成响应数据。解码器还被配置成通过对编码表示进行解码来基于第一数据集生成以事件为中心的知识。输入数据和响应数据经由生成性知识图连接到相同的以事件为中心的知识。例如，以事件为中心的知识包括从输入数据和情境数据推断出的目标数据。

摘要： 本发明属于土木工程结构健康监测领域，提出了一种考虑时‑空相关性的结构监测数据异常识别方法。首先，对监测数据定义当前和过去观测向量，并对它们进行预白化；其次，对白化后的当前和过去观测向量建立统计相关模型，以同时考虑监测数据中的时‑空相关性；接着，将模型划分为系统相关和系统无关两部分，并定义两个相应的统计量；最后，确定统计量的控制限，当统计量超过其控制限时可判断监测数据中存在异常。

摘要： 本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法，属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据；接着对监测数据进行预处理，创建标准噪声时序数据集；用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示；利用基于趋势分段的相似性度量方法，度量各监测点之间的噪声时序相似程度，建立相似性矩阵；找出与各监测点相似性较高的前

摘要： 本发明公开了一种训练道路异常识别模型、道路异常识别的方法及系统，训练道路异常识别模型方法包括：获取道路异常情况及道路正常情况的图像；将道路异常情况及道路正常情况的图像输入到神经网络模型中；根据道路异常情况及道路正常情况的图像对所述神经网络模型中预设可训练的层数进行迁移学习，得到道路异常识别的神经网络模型。该识别模型对输入的全帧道路原图无需经过定位等步骤，只需对图像进行一次运算，具有较高的实时性，运用迁移学习技术，加速了模型训练收敛速度，可识别包括道路积水、道路火灾及交通事故多种道路异常情况。

摘要： 本发明公开了一种基于超节点的常识语义图谱构建方法和装置以及基于连接预测的常识补全方法。本发明的常识语义图谱由概念或者实体为超节点，语义关系为边构成的复杂语义网络。每个超节点由一组相同或者相似语义的词语或者短语组成一个集合，表征一个概念或者实体，语义关系根据领域经验，提炼总结出概念或实体之间的关联关系。本发明的优势在于一方面可以扩大概念的外延范围，尽可能地涵盖同一概念的多种体现，另一方面可以减少网络的连接数量，大大降低语义网络的复杂度。基于连接预测的常识补全方法在已有常识基础上自动化地发现新常识，常识的来源不再单纯地靠人工编辑添加，人工只需要起辅助的检验，就可以快速得到大量的常识知识。

摘要： 本发明提供了一种对短文本进行常识性因果推理的方法，包括如下步骤：步骤1：构建因果知识网络；步骤2：基于因果推理算法对短文本进行因果分析，得到文本间所蕴含常识性因果关系强度的排序机制，该技术方法可应用到现有问答系统中，改善其对因果问题(为什么‑问题)的回答结果。本发明中的方法采用因果模式来分析短文本的因果关系，并通过设定滑动窗口大小来保证覆盖面，相较于传统的在互联网文本语料库提取因果关系的方法更加准确；并且利用充分性因果和必要性因果结合的方式解决了有效度量词项间因果关系强度的问题。

摘要： 本发明公开融合常识性和经验性蒙医知识的知识图谱构建方法及系统，包括：构建蒙医药数据集，对蒙医药数据集进行预处理，得到处理蒙医药数据集；基于处理蒙医药数据集，识别蒙医药命名实体；基于蒙医药命名实体，得到蒙医药实体关系；基于蒙医药命名实体和蒙医药实体关系，绘制得到蒙医药知识图谱。结合电子病历和临床诊疗指南的文本特点，制定了蒙医学概念和蒙医学概念关系的分类体系规范，并以人工标注方式构建了以实体为节点、实体关系为边的蒙医学知识图谱。通过复杂网络分析挖掘该图谱的结构特性，验证其蕴含的复杂知识体系可以为疾病推理和健康预测等研究提供数据支持。

摘要： 本发明提供了一种对短文本进行常识性因果推理的方法，包括如下步骤：步骤1：构建因果知识网络；步骤2：基于因果推理算法对短文本进行因果分析，得到文本间所蕴含常识性因果关系强度的排序机制，该技术方法可应用到现有问答系统中，改善其对因果问题(为什么‑问题)的回答结果。本发明中的方法采用因果模式来分析短文本的因果关系，并通过设定滑动窗口大小来保证覆盖面，相较于传统的在互联网文本语料库提取因果关系的方法更加准确；并且利用充分性因果和必要性因果结合的方式解决了有效度量词项间因果关系强度的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态融合的视频常识性知识推理实现方法，其步骤包括：1)对输入视频分别提取帧内空间特征Vi、帧间时序特征Vt以及声音特征Vs；2)将帧内空间特征Vi、帧间时序特征Vt以及声音特征Vs进行融合，得到该输入视频的多模态的视频特征VE；3)对该输入视频的描述性文本进行特征抽取，得到语言特征Ccap，并将视频特征VE和语言特征Ccap进行融合，得到上下文特征[VE，Ccap]；4)将所述上下文特征[VE，Ccap]输入常识推理解码器得到答案的概率分布，然后根据所得答案的概率分布预测该输入视频的常识性知识文本序列。本发明所得结果拥有更高的预测精度和可解释性。