FANUC-OTDⅡ系统复合型固定循环指令的应用探讨

本文详细论述了FANUC-OTDII系统G70-G76指令的应用,并依据其应用场合给出针对性的实例。     

从史馆制度看唐代档案文献编纂

本文从阐述史馆和史馆制度的形成过程和分析唐代史馆的组织、功能及性质入手。探讨了唐代档案文献编纂取得的巨大成就和原因。并指出了唐代档案文献编纂活动对我国档案文献编纂和文化传承的贡献。     

加工中心安全门的控制

采用开关信号检测加工中心可移动式安全门的开、闭状态，结合FANUCoi系统的PMC程序设计，实现了对安全门状态的实时监控，使安全门真正具备安全防护的功能。     

数据挖掘在生物医学工程文献检索中的应用

本文在概述数据挖掘技术的基本概念、分析方法的基础上,分析与比较了文本自动聚类算法;综述了国内外面向MEDLINE文献数据库的数据挖掘、知识提取研究;简述了可扩展标识语言(XML)的基本概念、文档格式及其在数据管理及数据挖掘中的应用.     

高校图书馆办公室人员的素质要求及其培养

基于高校图书馆办公室人员的素质要求，文章分析了当前高校图书馆办公室人员素质方面存在的问题，提出了有效提升图书馆办公室人员素质的主要途径。     

基于支持向量机的文本自动分类试验研究

提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究，与常用的K-最邻近法相比，无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势，而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外，从研究中的不同特征选择的评价函数来看，它们对分类有一定的影响，应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高，其次是文本证据权，而期望交叉熵的效果最差，说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。     

基于机器学习的自动文本分类模型研究

基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。     

Analysis of Statistical Question Classification for Fact-Based Questions

Question classification systems play an important role in question answering systems and can be used in a wide range of other domains. The goal of question classification is to accurately assign labels to questions based on expected answer type. Most approaches in the past have relied on matching questions against hand-crafted rules. However, rules require laborious effort to create and often suffer from being too specific. Statistical question classification methods overcome these issues by employing machine learning techniques. We empirically show that a statistical approach is robust and achieves good performance on three diverse data sets with little or no hand tuning. Furthermore, we examine the role different syntactic and semantic features have on performance. We find that semantic features tend to increase performance more than purely syntactic features. Finally, we analyze common causes of misclassification error and provide insight into ways they may be overcome.     

Spark作业性能建模及参数优化

Apache Spark分布式大数据计算框架应用广泛,但是其配置参数繁多导致使用难度较大,且不合理的配置将严重影响作业执行性能,研究Spark参数对性能的影响并进一步对参数进行自动优化具有重要意义.该文分析了 Spark作业中影响系统行为的关键参数,建立了性能模型,并进一步探索了 Spark参数自动优化的方法和策略.通...     

基于机器学习的Web链接的抽取

互联网网页是通过超链接连接起来的,为人们的日常生活和商务用途提供了非常丰富的信息资源。链接结构分析在万维网的很多研究领域发挥着越来越重要的作用。然而存在着许多与主题无关的链接,造成了主题漂移。本文分析了链接本身的特点,介绍了一种有监督机器学习方法自动地抽取网页中的相关链接。试验结果表明该算法具有实用的价值。