力密度法是一种用于分析和设计索网和膜结构的找形分析方法。它首先由德国工程师H.J.Scheck提出，并在后来的应用研究中不断发展和完善。索网和膜结构是通过张拉索和支撑结构形成的独特空间结构体系，通常由高性能的材料制成，能够承受拉力作用，适用于大跨度的建筑和公共设施中。 索网结构的找形分析通常是从一个初始形状开始，通过设定索单元的力密度来模拟结构在受力后的形态变化。膜结构的找形分析则关注的是膜单元的应力密度，通过这个参数可以模拟膜材料在预应力作用下的形态变化。 在找形分析中，首先需要将索网和膜结构离散化，即将连续的结构模型转化为由节点和杆件组成的网络模型。接着，基于结构单元和节点之间的拓朴关系，建立关于节点的平衡方程组。这一步骤中，需要设定力密度值或应力密度值，并通过这些值建立起反映节点受力状态的数学模型。利用矩阵运算求解这些方程组，可以得到结构在受力后达到平衡状态时各节点的坐标，进而得到结构的形态。 在程序设计方面，可以通过计算机编程实现力密度法的计算过程。在算法实现过程中，需要考虑的是结构的拓朴矩阵，它由结构单元连接节点的规则和序列决定，矩阵中的元素根据节点序号和连接关系而确定。对于索单元，力密度可以通过将拉力与单元长度的比值来确定。对于膜单元，应力密度则涉及到材料的厚度和应力值，反映了材料的抗拉强度。 在实际应用中，找形分析的算例分析尤为重要。通过具体的实例来检验力密度法的找形效果，可以看到不同力密度和应力密度值对结构形态的影响。例如，在分析中，一双曲抛物面索网的初始平面尺寸为10m×10m，通过调整边索与内索的力密度比值，可以获得不同的曲面形态。类似地，在帐篷形膜结构中，通过对预应力的模拟，可以在初始平面尺寸的基础上，设计出满足特定形态要求的结构。 索网和膜结构的力密度法找形分析在工程设计中具有重要的意义，它提供了一种有效的理论工具来预测和控制结构在受力后的形态变化。这种方法不但可以用于单个结构的设计，还能用于大型复杂的索膜结构，如大型体育场的屋顶结构、展览馆的遮阳结构等。 在技术实施过程中，需要注意的是，找形分析的过程要结合实际情况，包括材料特性、施工技术、成本预算等因素。力密度的取值需要根据实际结构的工程需求和功能目标来确定，通过不断调整和优化，最终获得一个满足所有设计要求的结构形态。

平面曲线离散点集拐点的快速查找算法是一种采用几何方法来确定平面曲线离散点集中拐点的算法。拐点是指曲线上的一个点，其存在使得曲线的凹凸性发生改变。在处理离散数据集时，拐点的确定尤为重要，尤其是在数字信号处理、图像识别和计算机图形学等领域。 该算法的基本思想是利用几何方法进行拐点的快速定位。传统方法主要借助数值微分法或外推算法来确定离散点集的拐点，但这些方法存在误差较大和计算量较大的问题。本文提出的方法通过解析几何中的基本概念，如正向直线和内、外点的定义，来判断点与线之间的几何关系，从而确定拐点。 在定义中，正向直线指的是通过平面上两个点P1(x1, y1)和P2(x2, y2)的方向所确定的有向直线。对于任意不在直线上的一点Po(xo, yo)，可以通过正向直线方程L来判断Po点是位于直线的内侧还是外侧。具体来说，当直线方程L的左端表达式S12(x, y)=(x2-x1)(y-y1)+(y1-y2)(x-x1)对于Po点的坐标计算结果小于零时，Po点是直线L的内点；反之，若结果大于零，则Po点是直线L的外点。 在正向直线方程的基础上，算法定义了内点和外点的概念，并通过几何证明的方式得出结论：如果S12(xo, yo)<0，则Po点是内点；如果S12(xo, yo)>0，则Po点是外点。这些几何性质为后续的拐点确定提供了理论基础。 接下来，算法描述了正向直线L的四种情况，并通过分析得出，当S12(xo, yo)<0时，无论在哪种情况下，点Po(xo, yo)都位于正向直线L的顺时针一侧，因此根据定义，Po点是内点，即拐点存在于曲线的内侧。类似地，当S12(xo, yo)>0时，Po点位于外侧，因此不是拐点。 在实际应用中，平面曲线波形是通过在短时间内采集一系列离散点，然后通过分段线性插值绘制出的。由于这种波形通常具有复杂的凹凸特性，快速确定其中的拐点是数字识别中的一项重要任务。通过上述几何方法建立的算法，不仅具有结构简单、计算效率高的特点，还能够快速而准确地定位平面参数曲线离散点集中的拐点。 文章指出该算法还具有计算误差小的优点，这在数据密集型的现代计算环境中显得尤为重要。快速查找拐点的算法能够有效减少计算资源的消耗，并且在科学计算、工程计算等多个领域有着广泛的应用前景。通过这种方法，研究者和工程师可以更高效地处理和分析曲线数据，进行曲线波形的数字识别工作。

自然语言处理课程设计资源。自然语言处理课程设计之LSTM模型训练中文语料。使用Bi-LSTM模型训练中文语料库，并实现根据已输入中文词预测下一个中文词。train.py：进行训练的源代码。model.py：模型的类定义代码。cnpre.py：用于保存自定义的Dataset。dotest.ipynb：进行测试的jupyter notebook文件，在可以使用两个模型参数进行句子生成。 自然语言处理是计算机科学和人工智能领域中一个重要的分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而实现人机之间的有效沟通。随着深度学习技术的发展，长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），因其在处理和预测序列数据方面的出色性能而广泛应用于自然语言处理任务中。LSTM能够捕捉长距离依赖关系，并通过其独特的门控机制解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。 中文语料库的构建对于中文自然语言处理至关重要。由于中文语言的特点，如没有明显词界限、语句结构复杂等，中文处理在很多方面要比英文更加困难。因此，训练一个能够有效理解中文语料的LSTM模型需要精心设计的语料库和模型结构。Bi-LSTM模型是LSTM模型的一种变体，它利用正向和反向两个LSTM进行信息处理，可以在一定程度上提高模型对于文本语义的理解能力。 在本课程设计中，通过使用Bi-LSTM模型训练中文语料库，学生可以学习到如何准备数据集、设计和实现网络结构、以及训练模型的整个流程。学生将学习如何处理中文文本数据，包括分词、去停用词、构建词向量等预处理步骤。这些步骤对于提高模型训练的效果至关重要。 课程设计中包含了多个关键文件，每个文件都承担着不同的角色： - train.py：这是一个Python脚本文件，负责执行模型的训练过程。它会读取准备好的中文语料库，设置模型参数，并运行训练循环，输出训练结果和模型参数。 - model.py：在这个Python文件中，定义了Bi-LSTM模型的类。这包括模型的网络架构，例如输入层、隐藏层、输出层以及如何组织这些层来构建完整的模型结构。这个文件为训练过程提供了模型的蓝图。 - cnpre.py：这个文件用于保存自定义的Dataset类。在PyTorch框架中，Dataset是一个抽象类，需要被继承并实现特定方法来定制数据集。在自然语言处理任务中，这通常包括加载文本数据、分词、编码等预处理步骤。 - dotest.ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，用于测试模型的性能。通过这个交互式的文档，用户可以加载训练好的模型，并使用自定义的句子生成模型参数进行测试。这使得实验者能够直观地看到模型对特定输入的处理效果和生成的句子。 通过本课程设计，学生将掌握如何运用Bi-LSTM模型在中文语料上进行训练和预测，这不仅能够加深对自然语言处理技术的理解，而且能够提高解决实际问题的能力。同时，通过实践操作，学生还能学习到如何调试和优化模型性能，以达到最佳的预测效果。 自然语言处理课程设计之LSTM模型训练中文语料为学生提供了一个实践平台，让他们能够在实际操作中了解和掌握最新的自然语言处理技术和深度学习模型。通过对Bi-LSTM模型的训练和测试，学生不仅能够学会如何处理复杂的中文文本数据，而且能够加深对语言模型及其在自然语言处理中应用的认识。这样的课程设计对于培养学生解决实际问题的能力、提升理论与实践相结合的技能具有重要意义。

内容概要：本文介绍了DATA ADVISOR，一种基于大型语言模型（LLM）的安全数据生成方法。通过动态监控和指导数据生成过程，提高生成数据的质量和覆盖范围，特别是在安全性方面。实验表明，与传统方法相比，DATA ADVISOR显著提升了三个代表性LLM的安全性能，同时保持了模型的实用性。 适合人群：研究大型语言模型安全性和数据生成的研究人员和技术专家。 使用场景及目标：适用于需要提升模型安全性但不希望牺牲实用性的场景。通过动态管理和增强数据集，确保模型能够在各种细粒度的安全问题上表现更好。 其他说明：未来工作可以将DATA ADVISOR扩展到其他场景，如指令调整数据生成、偏好优化等，进一步验证其多样性和有效性。

针对无刷双馈电机三电平直接转矩控制算法进行研究,相对于传统的两电平直接转矩控制算法,增加了电 压矢量的可选择性,并有效地减小了转矩脉动,获得了更好的磁链轨迹.同时在 PSIM 软件中建立了三电平直接转矩仿真算法模型并进行了验证.实验结果表明:该算法显著提高了无刷双馈电机的控制系统的鲁棒性和动态性能.

在大模型角度来讲，下游业务足够丰富。长期而言，开源必然会更加灵活、成本更加低，能够更加普惠使用。闭源模型更多会走向高效果、高价值、高效率三个方向。未来，开源模型会逐步成为应用主流，而闭源模型会在特殊领域和行业当中所体现。 什么是大模型的数据工程？现在大家去做GPT模型或者BERT等模型，都会有两个方向。第一个是以模型为中心，不怎么关注数据，不断地优化模型的结构；第二个是以数据为中心（Data-Driven），也是目前做算法的一个共识，算法本质上是在做数据，核心是说模型不变，通过改进数据质量来提升模型效果，不断提升训练数据的质量。 在数据处理层面，大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度，提高实时交互效率。在数据分析层面，大模型可以替代拖拽交互方式，让业务用户用更简单、更高效的方式以自然语言形式与底层数据交互，来构建需要的报表和看板。 在行业应用层面，大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力，与具体数据结合，形成具针对客户、特定项目、指标体系的输出，再加上数据准备，可能直接输出标准化的项目成果。接下来会这三个层面依次展开，分别对大模型能力进行讲解。

精细梁不同于Euler梁和Timoshenko梁，该模型在考虑剪切变形的同时还考虑了横向弯曲时截面转动产生的附加轴向位移及横向剪切变形影响截面抗弯刚度后产生的附加横向位移。推导了适用于向量式有限元分析的精细梁单元应变和内力表达式，采用FORTRAN自编了向量式有限元程序。对悬臂梁、两端固支梁和门式框架进行了算例分析，对比了采用不同梁单元模型下结构的竖向位移。结果表明：当高跨比较小时，3种梁单元的竖向位移相差不大；当高跨比较大时，精细梁单元的竖向位移较Euler梁和Timoshenko梁明显增大，表明剪切变

本文利用非静力平衡的中尺度模式MM5（V3）对2004年14号台风RANANIM （“云娜”）在登陆前近海加强及登陆初期的过程进行了54 h模拟，并加入人造台风优化初始场。结果表明：MM5能比较好地模拟出台风近海及登陆初期的移动路径及台风中心气压的变化。利用数值模拟结果，讨论了RANANIM （2004）台风在近海加强过程中的环流、动力和热力结构特征。发现在台风RANANIM近海加强的过程中对应有高空200 hPa净辐散场的存在，台风中心气压随净辐散值的增大而降低，反之亦然。净辐散值的减小对台风中心气压的

内容概要：本文围绕程序设计与医疗领域构建知识图谱进行探讨，旨在将离散的程序设计知识和医学知识通过知识图谱的形式有机整合。具体做法是对程序设计知识和医疗数据进行分析，运用知识图谱构建技术形成结构化的网络，实现快速检索与推理。同时，介绍了利用Python语言、Streamlit前端技术和Neo4j图数据库打造一个医疗问答系统，为医生及病人提供了便捷的知识检索工具，提高了信息利用率和决策质量。 适合人群：本文适合关注知识管理、信息检索、自然语言处理、以及对程序设计和医疗知识有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①适用于程序设计教育和代码辅助开发场景，旨在提高教学质量及开发者效率；②在医疗场景中，帮助医生和患者更快速地获得准确的信息，减轻误诊漏诊现象，同时辅助教学，普及医疗常识。 其他说明：通过对自然语言处理技术和知识图谱的深度融合，本项目为解决大数据环境下信息爆炸与高效利用之间的矛盾提供了创新思路，并强调未来将继续探索优化知识图谱动态更新机制和个人化推荐机制的可能性。

### 南邮自然语言处理实验一知识点解析 #### 一、实验背景与目的 本次实验为南京邮电大学自然语言处理课程的一部分，旨在通过实践操作加深学生对自然语言处理技术的理解与应用。实验主要聚焦于两个核心任务：词典分词和二元语法分词。 1. **词典分词**：基于词典查找的方法进行中文文本的切分。 2. **二元语法分词**：利用二元文法规则进行文本切分，是一种统计语言模型的应用。 #### 二、实验环境配置 - **硬件**：微型计算机 - **软件**：Windows操作系统、Python 3.7或3.8 - **工具**：HanLP，一款高性能的Java/Native中文处理工具包，支持词性标注、命名实体识别等功能。 #### 三、实验内容详解 ##### 1. 使用HanLP进行分词 **步骤1：** 在命令行提示符中输入`hanlp segment`后回车，将显示分词结果。例如： - 输入：“商品和服务” - 输出：“商品/n, 和/cc, 服务/vn” - 输入：“当下雨天地面积水分外严重” - 输出：“当/p, 下雨天/n, 地面/n, 积水/n, 分外/d, 严重/a” - 输入：“王总和小丽结婚了” - 输出：“王总/nr, 和/cc, 小丽/nr, 结婚/vi, 了/ule” - 输入：“欢迎新老师生前来就餐” - 输出：“欢迎/v, 新/a, 老/a, 师生/n, 前来/vi, 就餐/vi” - 输入：“结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊” - 输出：“结婚/vi, 的/ude1, 和/cc, 尚未/d, 结婚/vi, 的/ude1, 确实/ad, 在/p, 干扰/vn, 分词/n, 啊/y” **步骤2：** 若仅需分词结果而不含词性标注，可在命令后添加`--no-tag`参数。例如： ``` hanlp segment --no-tag ``` **步骤3：** 通过文件输入输出进行分词处理。例如，对`input1.txt`文件进行分词并将结果保存至`output1.txt`中： ``` hanlp segment < input1.txt > output1.txt -a crf ``` 输出示例： ``` 春分/t 最/d 具/vg 灵性/n 的/ude1 美/b ，/w 是/vshi 千/m 色/ng 万/m 彩/ng 在/p 此时/r 终于/d 迎来/v 了/ule 盛开/v 的/ude1 时节/n 。/w 曾经/d 在/p 冬日/n 寒冷/a 中/f 蛰伏/v 的/ude1 土地/n ，/w 走过/v 立春/t ，/w 走过/v 雨水/n ，/w 走过/v 惊蛰/t ，/w 已经/d 完全/ad 苏醒/vi 。/w 春风/n 千/m 里/f ，/w 吹开/nz 百花/n ，/w 大江南北/n 暖意/n 融融/z ，/w 既/c 自外而内/l 熏染/v 着/uzhe 人们/n 的/ude1 心灵/n ，/w 又/d 自/p 内向/a 外/f ，/w 由/p 心/n 而/cc 发/v ，/w 欢快/a 的/ude1 灵魂/n 在/p 满园春色/n 里/f 自由/a 地/ude2 徜徉/vi 。/w ``` ##### 2. 句法分析 使用`hanlp parse`指令进行句法分析，以深入理解句子的结构和成分之间的关系。例如，对句子“徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标”进行句法分析： ``` hanlp parse <<< '徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。' ``` 输出结果： ``` 1 徐先生 徐先生 nhnr_4 主谓关系__ 2 还 还 dd_4 状中结构__ 3 具体 具体 aad_4 状中结构__ 4 帮助 帮助 vv_0 核心关系__ 5 他 他 rr_4 兼语__ 6 确定 确定 vv_4 动宾关系__ 7 了 了 uu_6 右附加关系__ 8 把 把 pp_15 状中结构__ 9 画 画 vv_8 介宾关系__ 10 雄鹰 雄鹰 nn_9 动宾关系__ 11 、 、 wp w_12 标点符号__ 12 松鼠 松鼠 nn_10 并列关系__ 13 和 和 cc_14 左附加关系__ 14 麻雀 麻雀 nn_10 并列关系__ 15 作为 作为 vv_6 动宾关系__ 16 主攻 主攻 vvn_17 定中关系__ 17 目标 目标 nn_15 动宾关系__ 18 。 。 wp w_4 标点符号__ ``` 该输出详细展示了句子的结构，包括各个词汇之间的依存关系，有助于进一步理解句子含义及其构成。 ##### 3. 编写Python代码实现 根据教材第27页的例子，可以编写Python代码来实现上述功能。例如，使用HanLP库进行分词和句法分析： ```python from com.hankcs.hanlp import * # 加载HanLP模型 HanLP.Config.ShowTermNature = False segment = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.common.OFFSET') parser = JClass('com.hankcs.hanlp.dependency.nnparser.NeuralNetworkDependencyParser') # 分词 sentence = "徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。" term_list = segment.seg(sentence) print("分词结果:", term_list) # 句法分析 dependency = parser.compute(term_list) print("句法分析结果:", dependency) ``` 通过上述实验操作，学生不仅可以熟悉汉语言处理的基本概念和技术，还能实际操作相关工具，提升编程能力，为后续更深层次的学习打下坚实的基础。