微调

摘要： 社交媒体极大地改变了人们的社交和协作方式,然而在社交媒体蓬勃发展的同时,谣言也在滋生。检测识别在社交媒体中传播的谣言,对于社会的长治久安的有序发展有着非常重要的意义。选择新浪微博为研究对象,提出了基于微调通用语言模型BERT的方法进行谣言检测。使用通用语言模型,来捕获文本的深层语言含义,避免繁杂的特征提取过程,并通过预训练的方法,避免了语言模型的重复训练。实验结果表示,基于微调通用语言模型BERT的谣言检测效果在公开数据集Rumdect达到94.1%,且在Rumdect数据集上的表现较为先进的LSTM和GRU的检测模型分别提升了4.6%和3.2%。验证了微调通用语言模型在谣言检测任务中的可行性和有效性。

摘要： COVID-19的世界性大流行对整个社会产生了严重的影响,通过数学建模对确诊病例数进行预测将有助于为公共卫生决策提供依据。在复杂多变的外部环境下,基于深度学习的传染病预测模型成为研究热点。然而,现有模型对数据量要求较高,在进行监督学习时不能很好地适应低数据量的场景,导致预测精度降低。构建结合预训练-微调策略的COVID-19预测模型P-GRU。通过在源地区数据集上采用预训练策略,使模型提前获得更多的疫情数据,从而学习到COVID-19的隐式演变规律,为模型预测提供更充分的先验知识,同时使用包含最近历史信息的固定长度序列预测后续时间点的确诊病例数,并在预测过程中考虑本地人为限制政策因素对疫情趋势的影响,实现针对目标地区数据集的精准预测。实验结果表明,预训练策略能够有效提高预测性能,相比于卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元模型,P-GRU模型在平均绝对百分比误差和均方根误差评价指标上表现优异,更适合用于预测COVID-19传播趋势。

摘要： 起重机具有诸多类型,不同类型的起重机具有不同的分析或保养方法,因此对起重机类型进行识别意义重大。针对深度卷积神经网络中存在的数据需求量大、训练时间长、计算成本高等问题,提出一种基于迁移学习和微调的起重机类型识别策略。通过搭建不包含分类层的预训练InceptionV3模型并连接自定义的分类层,利用迁移学习和微调技术,训练出适用于起重机类型识别任务的卷积神经网络。实验结果表明,相较于从头搭建并训练深度卷积神经网络,利用迁移学习和微调方法对预训练模型进行训练可得到较高的识别准确率,并且训练速度更快,训练时间显著缩短。验证集和测试集的识别准确率分别为98.24%和97.67%。

摘要： 微博是个人和组织用户分享或获取简短实时信息的重要社交平台,微博文本自动生成技术能帮助用户在微博平台上快速实现各种社交意图。为辅助用户发表博文并表达社交意图,提出一种基于用户意图的微博文本生成技术,以挖掘提取微博文本特征,并在给定微博主题的条件下生成与用户意图相一致的微博文本。采用预训练语言模型与微调相结合的方法,在预训练语言模型GPT2上实现联合主题和用户意图的文本控制生成,以及具备用户对话功能的文本预测生成。实验结果表明,该技术生成的文本具有较高的可读性且符合微博文本语言风格,结合主题和5类用户意图的生成样本人工评分达77分以上。

摘要： 面向机器视觉检测鉴别的语义分割卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型能识别、测量被测对象的零部件、尺寸等特征,针对机器视觉检测鉴别增加识别零部件或关键部位的需求,以及进一步迁移学习会损失CNN模型部分权值的问题,提出一种基于标签预留Softmax算法的语义分割迁移学习技术。研究了机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习建模方法,分析指出可尝试选定模型所有权值的微调迁移学习,有助于减小模型初始损失;提出了基于标签预留Softmax算法的微调迁移学习方法,可实现检测对象略有不同的模型所有权值微调迁移学习。在自建数据集上的实验表明,标签预留微调迁移学习技术训练模型达到机器视觉检测鉴别要求的时间由42.8 min减少到30.1 min,算法有效、效果明显;应用实验表明,迁移学习技术可实现标准件安装、漏装、误装情况检测与装配质量鉴别的半监督学习,新机箱迁移学习的训练时间不超过20.2 min,检测准确率达到100%,能满足机箱标准件装配质量检测鉴别的需求。

摘要： 探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量。提出3种网络模型,分别在Transformer神经网络模型的编码器、解码器以及两端同时引入预训练的XLM-R多语种词语表示。在WMT英语-德语、IWSLT英语-葡萄牙语以及英语-越南语等翻译中的实验结果表明,对双语平行语料资源丰富的翻译任务,引入XLM-R可以很好地对源语言句子进行编码,从而提高翻译质量;对双语平行语料资源匮乏的翻译任务,引入XLM-R不仅可以很好地对源语言句子进行编码,还可以对源语言端和目标语言端的知识同时进行补充,提高翻译质量。

摘要： 社交媒体已成为当前发布和传播突发灾害信息的重要媒介,有效识别并利用其中的真实信息对灾害应急管理具有重要意义。针对传统文本分类模型的不足,提出一种基于BERT预训练模型的灾害推文分类方法。经数据清洗、预处理及算法对比分析,在BERT预训练模型基础上,研究构建了基于长短期记忆-卷积神经网络(LSTM-CNN)的文本分类模型。在Kaggle竞赛平台的推文数据集上的实验表明,相比传统的朴素贝叶斯分类模型和常见的微调模型,该分类模型性能表现优异,识别率可达85%,可以更好地应对小样本分类问题。有关工作对精准识别真实灾害信息、提高灾害应急响应与沟通效率具有重要意义。

摘要： 深度学习在事件检测任务上取得了显著的成果,但模型严重依赖于大量的标注数据.由于事件结构化的信息和丰富的标签表示,使得获取注释的成本很高,难以大量获得.针对事件检测任务,为了提高语料标注效率,减少训练过程所需的标注样本数量,提出一种联合主动学习和预训练模型的事件检测模型.针对主动学习模型存在的冷启动问题,设计了基于融合不确定性的特殊样本选择策略,估计样本在微调下游事件检测任务方面的潜在贡献.一方面,结合预训练模型从原始任务中带来的丰富的语义信息,避免了重新设计网络结构或从零开始训练;另一方面,利用主动学习选择信息丰富的样本能更好地微调预训练模型,减少数据标注成本.在ACE 2005语料上进行数值实验验证,结果证明了所提出的EDPAL算法的有效性.

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在未来无线通信中将发挥重要作用,其中信道估计是一个典型的AI与无线通信的结合点。基于AI的信道估计技术可以显著提高估计性能,尤其是针对低信噪比和非线性信道的估计问题。然而,基于AI的方案具有泛化能力不足的通病,尤其是在信道估计这种变化频繁、标签难获得的场景。针对泛化问题,提出了结合迁移学习、联合训练和模型无关的元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)的基于AI的信道估计方案,并以信道场景变换为例验证了上述三种方案的泛化以及迁移性能。结果表明,相比于不做任何处理,三种方案均可以提高信道估计的泛化性能,且随着微调次数的增加,性能增益也会变大。其中,基于MAML的方案以最少的微调次数实现了最高的信道估计精度,是一种非常有潜力的训练方案。

摘要： 问句分类(Question Classification,QC)对提高问答系统的质量和性能有着重要的作用。目前,现有的问句分类方法面临着数据稀疏的问题。双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)微调可以实现跨领域问句分类,是一种很好的解决新领域带标签问句稀疏的措施。然而,这种方法往往忽略了自然语言类标签提供的显式语义信息。如果要扩展问句分类器以预测新类,且只有少数训练示例,则可以利用该类标签提供的语义信息,预测问句与标签之间的关联。本文将类别标签的特征引入BERT微调模型,简称为L-BERT-FiT。实验结果表明,相较于BERT微调,改进后模型的平均分类精度提升了约2.86%。

摘要： 柴油机机体上销孔多且精度要求高.本文介绍了镗刀头偏心布置这一加工方法,对柴油机机体上的销孔加工作了分析,径向尺寸微调方便,有效地保证销孔加工精度.

摘要： 现代炼钢的淬火工艺对于热轧及二次加热相关的淬透性的精确预测提出了新的要求.处理过程中,析出沉淀粒子的复杂成分以及微观组织的发展变化迫切需要我们建立一个精确的动态液透性模型.其收益将会降低发展材料的成本,这正如产品成本随终产品性能提高的变化一样.当前的工作旨在建立一个淬透性模型,它可以把二次加热过程中晶粒长大以及粒子溶解的现象与淬透性的计算相互联系起来.粒子溶解的子模型决定了溶入奥氏体中以提高钢的淬透性的合金元素的有效数量.晶粒长大模型则预测了从起始选定分布时晶粒尺寸的发展变化以及剂纳阻隔效应.淬透性模型预测了理想直径(D),淬火后到50﹪马氏体处的顶端淬火距离以及表面硬度.

摘要： 现代炼钢的淬火工艺对于热轧及二次加热相关的淬透性的精确预测提出了新的要求.处理过程中,析出沉淀粒子的复杂成分以及微观组织的发展变化迫切需要我们建立一个精确的动态液透性模型.其收益将会降低发展材料的成本,这正如产品成本随终产品性能提高的变化一样.当前的工作旨在建立一个淬透性模型,它可以把二次加热过程中晶粒长大以及粒子溶解的现象与淬透性的计算相互联系起来.粒子溶解的子模型决定了溶入奥氏体中以提高钢的淬透性的合金元素的有效数量.晶粒长大模型则预测了从起始选定分布时晶粒尺寸的发展变化以及剂纳阻隔效应.淬透性模型预测了理想直径(D),淬火后到50﹪马氏体处的顶端淬火距离以及表面硬度.

摘要： 现代炼钢的淬火工艺对于热轧及二次加热相关的淬透性的精确预测提出了新的要求.处理过程中,析出沉淀粒子的复杂成分以及微观组织的发展变化迫切需要我们建立一个精确的动态液透性模型.其收益将会降低发展材料的成本,这正如产品成本随终产品性能提高的变化一样.当前的工作旨在建立一个淬透性模型,它可以把二次加热过程中晶粒长大以及粒子溶解的现象与淬透性的计算相互联系起来.粒子溶解的子模型决定了溶入奥氏体中以提高钢的淬透性的合金元素的有效数量.晶粒长大模型则预测了从起始选定分布时晶粒尺寸的发展变化以及剂纳阻隔效应.淬透性模型预测了理想直径(D),淬火后到50﹪马氏体处的顶端淬火距离以及表面硬度.

摘要： 现代炼钢的淬火工艺对于热轧及二次加热相关的淬透性的精确预测提出了新的要求.处理过程中,析出沉淀粒子的复杂成分以及微观组织的发展变化迫切需要我们建立一个精确的动态液透性模型.其收益将会降低发展材料的成本,这正如产品成本随终产品性能提高的变化一样.当前的工作旨在建立一个淬透性模型,它可以把二次加热过程中晶粒长大以及粒子溶解的现象与淬透性的计算相互联系起来.粒子溶解的子模型决定了溶入奥氏体中以提高钢的淬透性的合金元素的有效数量.晶粒长大模型则预测了从起始选定分布时晶粒尺寸的发展变化以及剂纳阻隔效应.淬透性模型预测了理想直径(D),淬火后到50﹪马氏体处的顶端淬火距离以及表面硬度.

摘要： 现代炼钢的淬火工艺对于热轧及二次加热相关的淬透性的精确预测提出了新的要求.处理过程中,析出沉淀粒子的复杂成分以及微观组织的发展变化迫切需要我们建立一个精确的动态液透性模型.其收益将会降低发展材料的成本,这正如产品成本随终产品性能提高的变化一样.当前的工作旨在建立一个淬透性模型,它可以把二次加热过程中晶粒长大以及粒子溶解的现象与淬透性的计算相互联系起来.粒子溶解的子模型决定了溶入奥氏体中以提高钢的淬透性的合金元素的有效数量.晶粒长大模型则预测了从起始选定分布时晶粒尺寸的发展变化以及剂纳阻隔效应.淬透性模型预测了理想直径(D),淬火后到50﹪马氏体处的顶端淬火距离以及表面硬度.

摘要： 现代炼钢的淬火工艺对于热轧及二次加热相关的淬透性的精确预测提出了新的要求.处理过程中,析出沉淀粒子的复杂成分以及微观组织的发展变化迫切需要我们建立一个精确的动态液透性模型.其收益将会降低发展材料的成本,这正如产品成本随终产品性能提高的变化一样.当前的工作旨在建立一个淬透性模型,它可以把二次加热过程中晶粒长大以及粒子溶解的现象与淬透性的计算相互联系起来.粒子溶解的子模型决定了溶入奥氏体中以提高钢的淬透性的合金元素的有效数量.晶粒长大模型则预测了从起始选定分布时晶粒尺寸的发展变化以及剂纳阻隔效应.淬透性模型预测了理想直径(D),淬火后到50﹪马氏体处的顶端淬火距离以及表面硬度.

摘要： 本发明适用于电子元器件技术领域，提供了一种石英晶体谐振器的频率微调系统，包括：微调工装夹具，用于固定待微调的石英晶体谐振器；激光频率微调机，用于产生预置频率的电磁波束，控制所述电磁波束穿过所述石英晶体谐振器的外盖到达所述石英晶体谐振器的石英晶体片，对所述石英晶体片进行调整，用以将所述石英晶体谐振器调节到预置频率。本发明实施例提供的频率微调系统结构简单，微调方法简单有效，适用于封盖后的谐振器或振荡器成品的再次调频，可以将频率超出要求规格的产品调整为符合频率规格要求的产品，提高合格率和降低成本，也可微调出精度更高的谐振器或振荡器。

摘要： 本发明涉及一种可微调固定装置、激光器可微调固定装置及其微调方法。所述可微调固定装置，包括固定架，所述固定架上部为用于固定被调物体的固定装置，所述固定架的下部为用于微调被调物体俯仰角度的调节装置；所述调节装置采用空间柔性铰链结构，包括上板、下板以及用于调节上板和下板之间间距的第一调节单元、第二调节单元，所述第一调节单元穿过所述上板后与下板螺纹连接，所述第二调节单元的一端与上板螺纹连接，另一端直接顶在下板上，所述上板和下板通过柔性铰链连接。通过采用第一调节单元和第二调节单元并与采用空间柔性铰链结构的调节装置相配合，用于微调被调物体的俯仰角度，可大大减少空间，固定可靠且空间结构紧凑、使系统更精准。

摘要： 本发明提供了一种微调机构及其微调方法、焊接装置，包括固定板，还具有X向微调机构、Z向微调机构、Y向微调机构。本发明通过多点安装的微调结构，可在X向和Y向上带动单个焊咀进行单独位置调整，或者在X向上将两个焊咀同步进行位置调整，也可以左焊咀为基准，单独调整右焊咀在X向、Z向和Y向上的位置，针对焊咀位置进行精准的微调，便于提高焊接质量。

摘要： 本发明公开了一种轧辊磨床中心架的微调装置及其微调方法，涉及轧辊磨床技术领域，为解决磨床中心架结构较为固定，在使用过程中不能微调或微调难度较大，在对不同尺寸的轧辊进行加工时，需要对中心架进行微调，中心架存在角度偏差，从而影响了中心架的正常工作，降低了轧辊磨床的工作效率的问题。所述磨床主体的上方设置与滑动座，所述滑动座的上方设置有中心支撑架，所述中心支撑架的上方设置有安装座，所述安装座的内部设置有伸缩腔，所述安装座的一侧设置有调节块，所述安装座的另一侧设置有第一电动伸缩杆，所述第一电动伸缩杆的一端与调节块通过螺钉连接，所述中心支撑架的上端和调节块的一端均设置有导向滚轮。

摘要： 本发明涉及一种自锁式微调椎弓根钉及其自锁微调固定方法，包括连接头以及与连接头相连接的钉体，所述的连接头的中部纵向开设有裝盛槽，裝盛槽的底部开设有截面为正方形结构的微调孔，钉体的顶部活动安装在微调孔内，在裝盛槽内安装有微调控制装置，微调控制装置的底部与钉体的顶部固定连接，微调控制装置的顶部活动安装有锁止块，锁止块的顶部固定安装有锁止端头，在锁止端头以及连接头的顶部均开设有固定锁止螺纹孔，锁止端头以及连接头上的固定锁止螺纹孔内活动安装有锁止螺栓；大大缩短了手术的步骤，降低了断钉的风险，同时提供连接棒的预留安装定位空间，减少手术过程安装连接棒后对连接棒的大力钳非精度操作作业，大大提高了手术可操作性和安全性，同时提高了整体使用寿命和稳定性，具有很好的社会和经济效益。

摘要： 本发明公开了一种石英晶体谐振器的频率微调系统及其微调方法，涉及谐振技术领域，包括脉冲输出模块、数据采集模块、数据分析模块和控制器；当石英晶体谐振器运行时，数据采集模块用于采集石英晶体谐振器的运行参数，生成振频元素队列；数据分析模块用于对采集的振频元素队列及其余运行参数进行分析，将振频元素队列中的元素与目标频率进行比对，判断此时谐振器的振荡频率是否需要进行微调，实现谐振器的振荡频率微调，使得谐振器产生高精度振荡频率，提高工作效率；并根据振频元素队列中的元素特征值和其余运行参数，建立第一分析数组，判断谐振器运行是否存在风险，实现对谐振器的安全监测，避免谐振器损坏及烧毁，提高工作安全。

摘要： 本发明涉及精细调节设备技术领域，公开了一种微调装置和微调方法。该微调装置包括底座、光学XY轴移动平台、光学旋转平台、驱动机构和顶板，光学XY轴移动平台和光学旋转平台分别设置在底座的两端，顶板一端固接在光学XY轴移动平台上，另一端朝向光学旋转平台上方水平延伸，待安装的工件一固接在顶板的顶端面上，待安装的工件二放置在工件一中间；驱动机构安装在光学旋转平台上且设置为顶端能够穿过顶板并顶起工件二，待光学XY轴移动平台和光学旋转平台调整完毕后缩回与工件一定位。该微调装置通用性高，调节效果好、精度高，还能够解放双手，省事省力，大大提高了定位效率。

摘要： 本发明公开了脆性材料加工装配用的四自由度微调机构及其微调方法，包括与脆性材料表面接触的调整固定套，调整固定套中心带有通孔，四周带有细牙螺纹孔，周围配套使用细牙机密螺栓及细牙螺栓柱塞，还包括与脆性材料销孔直接接触的尼龙垫圈、螺母、尼龙套筒，还包括带有标准轴的螺纹定位套装配体以及金属销钉孔。当加工脆性材质要求精度较高，定位脆性材料销孔尺寸很难到达要求时，可将脆性材料销孔尺寸略微做大，并通过本微调机构将其微调基准，提高零件装配精度，同时避免了安装和拆卸时元件硬接触导致工件碎裂损坏等风险。

摘要： 本实用新型公开一种MRI磁场均匀性微调杆及具有该微调杆的微调棒，微调杆，包括杆体，杆体中设置有磁钢，磁钢的磁极沿杆体的径向分布。微调棒，包括至少两根上述的MRI磁场均匀性微调杆，各个MRI磁场均匀性微调杆沿轴向依次首尾相连。本实用新型的优点在于：可通过MRI磁场均匀性微调杆方便地调节核磁共振设备磁场均匀性，满足实际生产、应用需求。

摘要： 本实用新型公开了一种微调结构、探针微调装置和微调组件。微调结构包括底座、第一移动件、第一推杆和转动件，底座连接有第一轨道，第一移动件能够沿着第一轨道移动，第一移动件能够用于连接探针，第一推杆能够相对底座移动，转动件能够相对底座转动，转动件设有相互垂直的第一面和第二面，第一面用于与第一推杆接触，第二面用于与第一移动件接触。由于第一推杆的推杆可以带动转动件转动，然后通过第二面推动移动件，使得第一移动件可以沿着第一推到进行移动，从而达到第一推杆能够驱动移动件沿着垂直第一推杆移动方向运动的目的。本实用新型还公开了一种探针微调装置，本实施例还提供了一种微调组件。