本课件是对论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 的导读与NLP领域经典预训练模型 Bert 的详解，通过介绍NLP领域对通用语言模型的需求，引入 Bert 模型，并对其架构进行宏观微观的解读，然后详细介绍 Bert 每预训练阶段采用的两个任务，以及常见的微调下游任务场景。最后通过可视化的方式，给出 Bert 在向量表征上的优势所在。

针对网络安全态势感知问题,该文对多种已有态势感知方法进行比较和分析,提出了一种基于神经网络的网络安全态势感知方法。首先,设计了一种基于BP(backprop-agation)神经网络的网络安全态势评估方法。然后,为了解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出了一种基于RBF(radicalbasisfunction)神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势。通过真实网络环境的实验验证了该文提出方法在

论文笔记

列车追踪运行仿真系统将不同闭塞制式下的追踪列车间隔算法应用到CBTC仿真系统中，并在该系统平台上，分别模拟了不同闭塞制式（固定闭塞、准移动闭塞、移动闭塞）下列车追踪运行。对最小追踪列车间隔时间进行了验算，得出了3种闭塞制式下最小追踪列车间隔时间的计算结果。仿真结果表明固定闭塞的最小追踪列车间隔时间最大，准移动闭塞次之，移动闭塞最小。

研究电动大客车电动助力转向(EPS)系统助力特性控制策略．采用优化设计方法，开发了适合纯电动大客车EPS系统使用的循环球式电动助力转向器，并建立了其动力学模型；针对EPS系统对系统鲁棒稳定性和动态特性的要求，提出了“上层混合H2/H∞电流决策控制+下层模糊PID电流跟踪控制”的两层助力特性控制策略．仿真结果表明：应用上层混合H2/H∞电流决策控制，EPS系统可有效获得来自路面的低频信息并抑制路面高频干扰，使驾驶员获得满意的路感；应用下层模糊PID电流跟踪控制，EPS系统具有较好的动态特性，能够对目标电流进

防抱死系统(ABS)在工作过程中具有高度非线性、时变性以及不确定性等特点。滑模变结构控制法能够使系统在一定特性下沿规定的状态轨迹作小幅度、高频率运动，保持非线性系统的稳定性，通过简化空气阻力、车辆滚动阻力和纵向惯性力对系统的干扰，建立了单轮车辆的系统动力学模型和ABS系统仿真模型；以车轮最佳滑移率为控制目标，采用滑模变结构控制方法，运用MATLAB／simulink软件进行了计算和分析，考察了滑移率和制动力矩随制动时间的变化规律。研究结果表明：该方法能够使车轮始终处于最佳滑移率范围，提高ABS系统制动效率

为了设计最优的级间耦合变压器以最大化多级放大器的增益，提出了一种N：1片上变压器的版图设计方法，建立了基于物理的变压器集约等效电路模型。对于5 GHz下工作的变压器耦合两级放大器，利用该设计方法找到了最优的变压器结构参数。将三维全波电磁场仿真软件HFSS对该结构模拟所得的参数模块与应用物理模型建立的变压器等效电路分别代入两级放大器进行电路模拟，两者模拟结果相互符合。

提出了一种新型金属电磁带隙（EBG）结构高增益微带天线。该天线在传统贴片天线的基础上通过增加EBG结构盖板，增益显著提高；在此基础上，根据镜像理论设计了一种人工磁导体（AMC）频率选择表面，有效的抑制了表面波，从而达到了缩小天线体积、展宽带宽的效果。设计完成了一个中心频率为5.8GHz的微带天线，其增益比传统贴片天线提高了10dBi，带宽由0.16%扩展到了8.62%。给出了详细设计过程和具体参数，通过数值仿真和分析证实了金属EBG盖板和AMC表面对天线性能改进的有效性。

自然语言处理相关的分词数据

人民日报的爬取数据集