基于深度学习的中文专利自动分类方法研究

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。     

当堂反馈在初中英语课堂中的应用

初中生的英语教学的难度相较于小学来说有了一个较大幅度的提升,并且在教学内容、教学方式、教学目标、教学手段、教学模式等方面都会有一个比较大的改变,这就会导致很多的初中生在乍一入初中英语教学中会感受到力不从心或者备受打击,这严重影响到学生的英语教学效果与英语教学效率,给教师的教学与学生的学习都带来巨大的困扰。但是有一点从未改变的是从小学到初中,教师的课堂反馈的教学方法一直没有变。教师利用课堂反馈一方面能够及时地获取学生对于教师讲过的知识的即时反馈,对于教师的教学方式等的调节有着指向作用;另一方面,教师利用当堂反馈能够十分及时有效地解决学生的疑难问题,并且能够及时地调整教学策略等,缓解课堂的气氛,调整学生的心态,对课堂教学进行回顾与反思,促进高效课堂的发展。本文就从当堂反馈在初中英语教学中的具体应用来展开分析说明。     

解密悬坠钓组

了解了悬坠钓组的特征，让我们来亲手调试一下浮标!从调标的步骤到灵钝的调整，徐银舟先生的讲解详实而生动。     

论激光照排输出的网点线性化调整

在彩色印刷复制中主要有两种形式的网点扩大,它们存在于不同的工艺过程:其一是输出过程(如激光照排输出、直接制版输出等)的网点扩大;其二是印刷过程的网点扩大.输出过程的网点扩大与网点的点型、加网线数及曝光量等因素有关;印刷过程的网点扩大与网点的点型、加网线数及给墨量、印刷压力等因素有关.由于网点扩大会造成阶调的丢失,所以要尽量将网点扩大控制在较小的范围内.印刷过程的网点扩大只能在印前的工序进行补偿.输出过程的网点扩大必须在本工序进行修正,该修正也称作网点线性化调整.     

美国的邮资调整体系和无面值调资过渡普票（上）

2001年1月7日和7月1日,美国先后进行了两次邮资调整。这种一年内两次调整邮资的状况在美国邮政史上是非常少见的。不过,这样的邮资调整却也给我们提供了深入了解美国邮资调整体系的一个难得机会。