注意的问题

摘要： 阶段工作尤其是年度工作总结是部队上下高度重视的一项工作。认真盘点某项或某段时间的工作,都想给自己交个"明白账",但也不乏一些"滤镜"总结的现象。比如,为了使自己的形象更好、气质更佳,添加"滤镜",打开"美颜",把自己的"五官"修得更精致,把自己的身型"P"得更完美;为了使单位的成绩更耀眼、更高光,把优点无限放大,把存在不足虚化,甚至是添加"图层"把问题直接覆盖,来个华丽转身。经过"滤镜"处理后的总结,面上看更加美观、更加鲜艳了,但失去了真容和原貌早已背离了它的初衷,失去了其应有的价值和意义,给部队的风气带来较坏的影响。防范"滤镜"总结,已成为值得每一名官兵警醒和注意的问题。

摘要： 近年来,我国城市化进程正在不断加快,城市内的交通网络也正在逐渐完善。 地铁建筑工程作为城市的主要交通施工项目之一,对于人们的日常生活起着关键性的作用。 为了进一步优化城市地铁建设的实际效果,应当在建设项目中提升勘察工作的整体质量,避免施工工程相关参数获取不精准,影响施工的正常开展。 随着经济的发展,人们的生活水平不断提高,出行安全问题也更加受到重视。 因此,进一步优化岩土工程勘查的整体质量,保证地铁的建设工作能够顺利开展是城市地铁建设工程的重要环节。 本文将对城市地铁沿途工程勘察应注意的问题进行探讨。

摘要： 近年来,高校开始重视学生的心理健康教育,并将其当作工作中不可缺少的一部分。总的来说,素质教育是开展心理健康教育的基本保障,为其奠定了基础。心理健康教育主要是为了调节大学生的心理状态,促进他们的心理素质得到提升,能更好地适应社会,同时也有利于和谐校园的构建。目前,无论是在硬件建设,还是软件基础方面,高职院校心理健康教育存在的问题都比较多,所以必须要及时改进、完善。基于此,分析高职院校心理健康教育的不足,深入探讨高职院校应该如何构建心理健康教育体系,最后指出高职院校在学生心理健康教育体系构建过程中必须要注意的一些问题。

摘要： 介绍了国际化企业如何利用避税港、税收协定及其电子商务来进行国际税收筹划的方法,并且从限制国际税收筹划的4个因素:不同国家税制结构的差异,不同国家税负轻重的差异,纳税义务认定的差异和税收协定的限定这几个方面对企业如何科学合理地进行国际税收筹划,尽可能地减少税收及其他负担进行了分析与探讨,并且提出了进行国际税收筹划时应注意的问题,以期对我国国际化企业在国际税收筹划的应用上有所帮助。

摘要： 辩论是指彼此用一定的理由来说明自己对事物或问题的见解,揭露或驳斥对方谬误,力求得到正确认识或达成共识的语言实践活动。它要求正反双方旗帜鲜明地提出自己的观点,并用确凿的事实、严密的推理针锋相对地驳斥对方的观点,从而进一步确立自己的论点。严格地说,在辩论比赛中,辩论属于双边活动,双方观点形成对立,正反方靠严密的思维逻辑形成交锋。

摘要： 由于年龄的原因,小学生还没有形成英语的思维方式。所以,枯燥无味的学习氛围很难激发出他们英语的学习兴趣。小学生对未知事物都好奇的特点,游戏教学能让学生尽快地适应英语语言的学习。一、英语游戏教学的意义英语是国际通用的语言,学会英语已经成为当前社会发展对学生提出的基本要求。

摘要： 随着科学技术的不断进步,社会上出现了许多新行业、新型经济体、新业态、新产业,这些产业的兴起打破了传统意义上的内涵经济增长方式,极大地推动了我国经济的发展.这些企业为了实现快速增长,主要依靠现代企业制度,通过兼并重组方式提高其市场竞争力,最大限度地抢占市场,实现规模化经营.但是在实行兼并重组的过程中,应在遵循基本流程的基础上,牢牢把握关键节点、细节,避免因小失大,给企业造成不必要的损失.

摘要： 早期管乐经常为军队出操或礼仪所采用,或是军队作战时作为号令使用,也被称为军乐。再后来,经过长期发展组合,融入多组乐器组合,慢慢发展为管乐队。而曲目也越来越丰富,越来越受到人们的喜爱。管乐合奏发展到今天,已经从过去单一的礼仪性功能演变为交响化。合奏曲目、曲风都发生了根本性的改变。多种演奏形式、多种乐器组合等演出形式的灵活发展,也将管乐合奏的水平提升到了一个新的高度。目前,我国的管乐合奏正趋于正规化的发展。而未来,管乐合奏的发展除了要对合奏曲目推陈出新以外,更应该更新合奏理念,培养更多高素质的管乐合奏人才。

摘要： 钻孔灌注桩的主要施工形式为人力挖掘、机械钻孔与钢管挤土等,虽然其施工程序较简单,但在正式施工时要穿越多重复杂地层,加大了施工质量的不确定性,为防止质量事故、改善成桩质量需设置多重改进性措施.

摘要： 早期管乐经常为军队出操或礼仪所采用,或是军队作战时作为号令使用,也被称为军乐。再后来,经过长期发展组合,融入多组乐器组合,慢慢发展为管乐队。而曲目也越来越丰富,越来越受到人们的喜爱。管乐合奏发展到今天,已经从过去单一的礼仪性功能演变为交响化。合奏曲目、曲风都发生了根本性的改变。多种演奏形式、多种乐器组合等演出形式的灵活发展,也将管乐合奏的水平提升到了一个新的高度。目前,我国的管乐合奏正趋于正规化的发展。而未来,管乐合奏的发展除了要对合奏曲目推陈出新以外,更应该更新合奏理念,培养更多高素质的管乐合奏人才。

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。