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北京科技大学计算机考研试题,包括计算机网络，组成原理，软件工程试题

实验1 信号的时域描述与运算 一、实验目的 1. 掌握信号的MATLAB表示及其可视化方法。 2. 掌握信号基本时域运算的MATLAB实现方法。 3. 利用MATLAB分析常用信号，加深对信号时域特性的理解。 实验 2 LTI系统的时域分析 一、实验目的 ①掌握利用MATLAB对系统进行时域分析的方法。 ②掌握连续时间系统零状态响应、冲激响应和阶跃响应的求解方法。 ③掌握求解离散时间系统响应、单位抽样响应的方法。 ④加深对卷积积分和卷积和的理解。掌握利用计算机进行卷积积分和卷积和计算的方法。

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疾病知识图谱是一种连接、组织和访问有关疾病的不同信息的方式，对人工智能(AI)有许多好处。为了创建知识图谱，需要以疾病概念之间关系的形式从多模态数据集中提取知识，并对概念和关系类型进行规范化。我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。REMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中，然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱，关联关系为96,913个，文本数据集为124万句。在人类专家标注的数据集上，REMAP通过融合疾病知识图和文本信息，将基于文本的疾病关系提取提高了10.0%(准确率)和17.2% (F1-score)。此外，REMAP利用文本信息推荐知识图谱中的新关系，比基于图的方法高出8.4%(准确性)和10.4% (F1-score)。系统化的知识正在成为人工智能的支柱，创造了将语义注入人工智能并将其充分整合到机器学习算法中的机会。虽然先前的语义知识可以帮助从文本中提取疾病关系，现有的方法不能充分利用多模态数据集。REMAP是一种融合结构化知识和文本信息的多模式疾病关系提取和分类方法。RE

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