应注意问题

摘要： 一、池塘养殖尾水的特点池塘养殖尾水属富营养化水体,有机质及氮、磷元素含量较高,具有固态悬浮物含量高、氮磷含量高、COD含量高和水色浓透明度低“三高一低”的鲜明特点。二、池塘养殖尾水治理设施建设应注意问题1.前瞻性预测养殖品种不同、生产管理模式的变化都将影响尾水治理设施运转效果。无论是半封闭式工厂化循环水养殖、池塘工程化循环水养殖,还是池塘养殖。

摘要： 县域屋顶光伏开发项目,不仅为地方政府增加GDP,还实现农民创收。更关键的是,屋顶光伏电站优化乡村环境,促进农村现代化发展。现在很多农村安装光伏电站,乡村振兴无法离开光伏发电,节省成本的同时改变了村貌,具有一定现实意义。通过分析屋顶光伏开发优势,讨论县域屋顶光伏开发案例,梳理县域屋顶光伏开发与乡村振兴的关系,总结县域屋顶光伏开发应注意问题。

摘要： 随着我国社会经济的快速发展和土地资源的日益紧张,高层住宅建筑被普遍运用于建筑行业当中高层住宅建筑通常用作人们的生活住宅,关系到人们的生命财产安全。因此,必须保证高层住宅建筑设计的科学合理。高层住宅建筑在结构、功能和受力等方面与普通的多层建筑有所不同,在设计中有其独特的特点。本文就对高层住宅建筑设计中应注意的问题进行了分析,以保证其设计的合理。

摘要： 近年来,社会发展迅速,我国的检测工程建设的发展也有了进步.为了解决计量器具送检单位计量证书的种类繁多、文件量大、格式多样、有效期多样等管理问题和审核不便等问题,将网络化管理理念引进计量管理体系,构建计量网络化平台,实现计量证书无纸化、计量检定的数据共享、计量器具的可追溯等目的.

摘要： 成功推广栽培水稻新品种前,需测试水稻新品种特性,通过实施水稻品种试验的措施来判断水稻品种是否适合广泛种植。相关技术部门在实施水稻品种试验时,应当严格遵循试验技术标准,明确各个试验环节要点,并充分结合水稻品种的特性来测试水稻作物性能,保证水稻作物具有优良的作物品质。

摘要： 成功推广栽培水稻新品种前,需测试水稻新品种特性,通过实施水稻品种试验的措施来判断水稻品种是否适合广泛种植.相关技术部门在实施水稻品种试验时,应当严格遵循试验技术标准,明确各个试验环节要点,并充分结合水稻品种的特性来测试水稻作物性能,保证水稻作物具有优良的作物品质.

摘要： 我国的社会进步迅速,人们对建筑的要求也越来越高。在实际的施工过程之中,建筑工程施工的技术水平决定着整个建筑工程的施工质量。因此,在现场施工技术的管理之中,首先要确保实际的施工工程技术水平的重要基础性,也要保证施工质量以及安全的重要管理工作。做好企业的施工技术管理可以进一步提升企业的工程质量,加强员工的工作积极性,提高企业的核心竞争能力。

摘要： 初中数学小组合作学习模式,能够促进学生的个性发展,提高学生的数学素养,同时还能够科学培养学生的创新思维以及创造性能力,引导学生在合作学习中相互促进、共同进步。但作为一种相对开放的课堂教学组织模式,教师应该充分把握小组合作的''度'',加强引导和规范,避免小组合作学习自由化、散漫化。

摘要： 全面加强冶金企业内部会计控制,是加强企业财务管理的重要工作,本文提出加强冶金企业内部会计控制的重要作用与重要意义,加强冶金企业内部会计控制要注意结合本企业特点与落实企业内部会计控制的原则,强力夯实企业财务管理基础工作,发力冶金企业物资采购管理。并进行了研究论述。

摘要： 本发明公开了一种基于注意力与聚合机制的文章与问题的融合方法，其包括以下步骤：S1、将编码后的文章向量和问题向量分别输入双向注意力模型和共同注意力模型；S2、将步骤S1中的两个输出进行聚合，得到聚合后的向量P3；S3、将P3与编码前的文章向量P进行聚合得到文本编码向量P4；S4、获取文章内部单词之间的全局交互信息；S5、获取使用自注意力模型后的文本向量P5；S6、将P4和P5进行聚合得到聚合后的数据P6；S7、将P6与P进行拼接后送入双向GRU网络中，将双向GRU网络的输出作为文章的上下文语境向量，完成文章与问题的融合。本方法相比FussionNet模型的计算成本更低。

摘要： 本发明公开了一种结合多层级注意力机制的深度学习问题分类方法，涉及信息处理技术领域，该深度学习问题分类方法包括：构建疑问词向量集合，该疑问词向量集合包括疑问词向量和包含了疑问词信息的普通词向量；根据疑问词向量集合，采用卷积运算提取问句的窗口映射；根据窗口映射，提取问句的时序特征；根据时序特征，将问句分类。该方法强化了问句中的疑问词的语义信息，并通过深度学习中的注意力机制将卷积神经网络和长短时记忆模型进行融合，有效提升了问题分类的精度。

摘要： 本发明实施方式提供一种基于多注意力机制的问题分类方法、系统及存储介质，属于问题分类技术领域。所述问题分类方法包括：获取待分类的文本；采用word2vec模型将所述文本转化为对应的词向量序列；根据词向量序列形成基于疑问词注意力机制的词向量矩阵；采用预设的标注集对所述文本进行词性标注并编码以形成词性向量序列；采用公式(1)分别计算所述词向量序列中的每个向量的系数；采用公式(2)对每个系数进行标准化处理；采用公式(3)确定词性注意力机制的词向量矩阵；将两种词向量矩阵进行卷积操作形成组合矩阵；将组合矩阵输入LSTM得到具有时序特征的特征矩阵，接着使用自注意力机制得到特征向量，根据特征向量确定文本的类别。

摘要： 本发明提供一种基于自适应融合多注意力网络的问题和答案匹配方法，包括以下步骤：S1：分别将问题和答案里的每个单词都转化为词向量，并对词向量进行编码，得到词向量序列；S2：使用多个自注意网络提取一个问题中不同方面的信息，并分别编码为不同的问题向量；S3：为每个问题向量生成对应的答案向量；S4：计算出匹配度得分，并自适应地融合多个方面信息的匹配度得分，根据融合后的匹配度得分进行问题和答案的匹配。本发明提供一种基于自适应融合多注意力网络的问题和答案匹配方法，解决了目前使用多个自注意力网络的模型是通过多轮处理增强对问题和答案的理解，而不是获得问题和答案的多角度、多方面的信息的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于自注意机制进行视频对话答案与问题的生成方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组视频信息与对话历史记录数据集，构建视频、问题、答案之间可推理的对话网络。2)针对于形成的网络，利用交叉转换模块逐步更新查询信息，使用推理门判断更新是否需要结束，对最终输出进行解码获得答案。本发明基于自注意机制，利用交叉转换模块和推理门，能够综合利用对话历史与视频内容的相关性，产生更加符合的答案。本发明在视频问答中所取得的效果相比于传统的方法更好。

摘要： 本发明公开了融合语义与问题关键信息的多阶段注意力答案选取方法，该方法包括两个阶段，第一阶段为：获取候选答案LSTM双向输出的语义表示，利用问题的关键信息对候选答案的语义表示进行注意力加权更新，将加权更新后的候选答案语义表示与问题的语义表示进行相关度计算，筛选出相关度最高的候选答案；第二阶段为：获取筛选出的候选答案LSTM双向输出的语义表示，利用问题的语义信息对候选答案的语义表示进行注意力加权更新，将加权更新后的候选答案语义表示再次与问题的语义表示进行相关度计算，从候选答案中选取最佳答案。本发明可加强模型对候选答案关键信息的捕获能力，从而提升答案选取的准确率。

摘要： 本发明公开了一种利用问题‑知识引导的渐进式时空注意力网络解决需要常识的视频问答任务的方法，包括如下步骤：针对一段视频，利用Faster‑RCNN得到视频对象集；在外部知识库中检索视频对象集对应的注释文本，得到外部知识；使用Doc2Vec提取外部知识的语义特征，得到视频的知识特征集；针对问题，利用嵌入层(embedding layer)将输入单词转换为词嵌入向量；将词嵌入向量输入渐进式时空注意力网络，生成答案；本发明通过使用附加信息，可以回答更具体的问题，例如一些常识性问题；将外部知识与问题结合起来，在空间和时间维度上引导渐进式的视频注意力，学习细粒度联合视频表示以进行答案预测。

摘要： 本发明实施方式提供一种基于多注意力机制的问题分类方法、系统及存储介质，属于问题分类技术领域。所述问题分类方法包括：获取待分类的文本；采用word2vec模型将所述文本转化为对应的词向量序列；根据词向量序列形成基于疑问词注意力机制的词向量矩阵；采用预设的标注集对所述文本进行词性标注并编码以形成词性向量序列；采用公式(1)分别计算所述词向量序列中的每个向量的系数；采用公式(2)对每个系数进行标准化处理；采用公式(3)确定词性注意力机制的词向量矩阵；将两种词向量矩阵进行卷积操作形成组合矩阵；将组合矩阵输入LSTM得到具有时序特征的特征矩阵，接着使用自注意力机制得到特征向量，根据特征向量确定文本的类别。

摘要： 本发明公开了一种基于注意力与聚合机制的文章与问题的融合方法，其包括以下步骤：S1、将编码后的文章向量和问题向量分别输入双向注意力模型和共同注意力模型；S2、将步骤S1中的两个输出进行聚合，得到聚合后的向量P3；S3、将P3与编码前的文章向量P进行聚合得到文本编码向量P4；S4、获取文章内部单词之间的全局交互信息；S5、获取使用自注意力模型后的文本向量P5；S6、将P4和P5进行聚合得到聚合后的数据P6；S7、将P6与P进行拼接后送入双向GRU网络中，将双向GRU网络的输出作为文章的上下文语境向量，完成文章与问题的融合。本方法相比FussionNet模型的计算成本更低。

摘要： 本发明提供一种基于笔画和自注意力机制的神经网络中文问题生成系统，用于根据被获取的中文段落生成相应的中文问题，其特征在于，包括：笔画词向量存储部，用于存储预先训练得到的笔画词向量，中文段落获取部，用于获取中文段落，提示词提取部，用于根据从中文段落中提取多个关键词作为至少一个提示词，词向量转换组合部，用于将中文段落转换为中文词向量、将提示词转换为掩码形式的提示词掩码、并将中文词向量以及提示词掩码与笔画词向量连接形成组合向量，问题词生成部，用于根据组合向量生成多个问题词，中文问题组合输出部，用于将问题词依序组合为中文问题并进行输出。