一种改进的基于序列到序列框架的知识图谱问答方法，刘彦志，程祥，知识图谱问答系统能根据图谱中的结构化知识回答自然语言问题。在知识图谱问答系统中，将自然语言问句映射为结构化查询语句是关键

易语言GDI图像编解码源码,GDI图像编解码,取指针,置指针,方法_置指针,new,delete,销毁,创建自窗口句柄,创建自DC,创建自图像,获取DC,释放DC,取混合模式,置混合模式,取渲染原点,置渲染原点,取混合品质,置混合品质,置平滑模式,取平滑模式,置文本渲染模式,取文本渲

分析了供电线路发生拒动类事故的原因,介绍了一种利用故障信息和保护信息对拒动类事故进行综合判断的线路故障定位方法。该方法不仅适用于220kV线路故障保护拒动事故,而且当供电系统内发生其它保护拒动时,采用该方法采集相应故障量进行比对分析,便可迅速确定发生保护拒动的线路、设备及故障点所在。

一种利用NFC手机读取ISO15693标签的方法

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

本文介绍了Linux系统下加载网卡驱动的方法。

采用溶液浸渍法、浆液浸涂法和超声波辅助浸涂法制备了3种Fe-Mn/ZSM-5/CC(CC即堇青石)整体式催化剂,研究了其催化还原NOx的性能。利用N2吸附脱附、XRD、扫描电镜等技术对催化剂结构和性质进行探究。结果表明,制备方法对Fe-Mn/ZSM-5/CC整体式催化剂催化还原NOx性能有明显的影响,与溶液浸渍法和浆液浸涂法相比,超声波辅助浸涂法制备的催化剂具有较大的比表面积、较均匀的涂层以及较多的介孔结构,使其显示出最佳的催化性能,在180~430℃的温度范围内其转化率都在90%以上。

井巷工程开挖成型质量除了地质因素和打眼质量影响外,成型控制不好的主要原因是巷道施工轮廓线画的不准确,这与画线方法不可靠有着直接的关系,特别是用传统的方法画三心圆拱巷道轮廓线工作量大、所需数据多、费时、费力、且不可靠。文章通过分析和实践,根据三心圆与椭圆的近似关系,应用椭圆定义发明了一种快捷、方便、精确的画线方法及工具,且使用数据极少,有效地解决了三心圆拱巷道开挖成型的质量问题。

TFT-LCD玻璃基板制造方法：浮式法、流孔下引法、溢流熔融法 目前在商业上应用的玻璃基板，其主要厚度为0.7 mm及0.6m m，且即将迈入更薄( 如0.4 mm )厚度之制程。基本上，一片TFT- LCD面板需使用到二片玻璃基板，分别供作底层玻璃基板及彩色滤光片(COLOR FILT E R )之底板使用(彩色滤光片剖面图如图一)。一般玻璃基板制造供货商对于液晶面板组装厂及其彩色滤光片加工制造厂之玻璃基板供应量之比例约为1:1.1至1:1.3左右。 LCD所用之玻璃基板概可分为碱玻璃及无碱玻璃两大类；碱玻璃包括钠玻璃及中性硅酸硼玻璃两种，多应用于TN及STN LCD上，主要生产厂商有日本板硝子（NHT）、旭硝子（Asahi）及中央硝子(Central Glass)等，以浮式法制程生产为主；无碱玻璃则以无碱硅酸铝玻璃(Alumino Silicate Glass，主成分为SiO2、Al2O3、B2O3及BaO等)为主，其碱金属总含量在1%以下，主要用于TFT- LCD上，领导厂商为美国康宁( Corning )公司，以溢流熔融法制程生产为主。 超薄平板玻璃基材之特性主要取决于玻璃

本文主要讲了电容器怎么放电?电容器放电的方法，希望对你的学习有所帮助。