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一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 陳泳岐 計科院/計算機科學與技術 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 楊云 計科院/軟件工程 講師 數據庫應用 四、項目簡介 本次研究主要是在“智慧政務”等網絡留言平臺的基礎之上對大量留言數據進行分類、提取熱度并對留言的回復情況進行質量評價，構建出基于機器學習的自然語言處理平臺的一系列算法實現。主要包括三種算法，分別對應于政務留言中的三個痛點問題。留言分類算法主要是用來將不同留言進行分類和標簽，再分別發送到對應部門，問題處理之后，留言回復質量評價算法將官方人員的回復質量進行采集與評價，判斷單位人員對留言的處理情況。留言熱點計算算法能夠抽取每個留言的主題并生成相應的關鍵詞展示給政務人員。

本發明提供了一種馬鈴薯挖掘收獲裝置，包括機架，設置在機架上的變速箱，以及用于挖掘馬鈴薯的挖掘鏟，挖掘鏟上連接有連接架；變速箱的動力輸出軸上連接有在動力作用下做偏心運動的偏心輪，偏心輪上偏離圓心處與連接架通過連接螺桿活動連接，偏心輪做偏心運動時帶動挖掘鏟做圓周運動，以松動待挖掘土壤；挖掘鏟包括鏟體，鏟體上間隔設置有多個開口，形成柵條狀，以減小鏟體的受力面積。該裝置通過設置柵條狀鏟體，減小了鏟體的受力面積，提高了鏟體的入土能力，提高了工作效率。

可以量產/nABS、HIPS樹脂是用量最大的熱塑性工程塑料之一,在工業儀表、汽車、家電和玩具等制造行業有著非常廣泛的應用。據統計，2007年，全球ABS生產能力將達到709萬噸，需求量將達到586萬噸。在原料價格漸長的今天，開發ABS填充母料以降低成本成為人們追求的目標。而ABS填充母料則是解決這一問題的有效途徑。ABS填充母料的平均使用量約為ABS的20％～35％左右，因此我國對ABS填充母料的需求，就高達80萬噸。在我國，家電是ABS、HIPS的最大用戶。一般而言，生產一臺一臺彩電需ABS或HI

本發明公開了種多端柔性直流輸電系統的直流故障控制方法， 其通過增大直流電感值從而減小直流故障時直流電流上升率，防止 MMC 閉鎖，或者直流故障期間將 MMC 的交流電流指令值置零從而降 低橋臂電流防止 MMC 閉鎖；或者直流故障期間短期閉鎖 MMC 但不 開斷 MMC 的交流斷路器從而提高故障清除后恢復供電的速度；本發 明還公開了一種多端柔性直流輸電系統直流故障判斷方法，通過量測 直流電感線路側直流電壓突變率，在突變率的絕對值超過一定閾值時 即判斷發生了直流故障。本發明可防止直流故障時開斷 MMC

Web挖掘技術屬于信息科學領域，涉及自然語言處理、模式識別、知識工程、機器學習和隨機過程等多個研究領域，并需要使用概率統計、矩陣理論以及其他軟計算方法作為研究工具和手段。本項目主要針對Web挖掘中的Web數據模型、文本分類和信息檢索等基本問題進行理論和算法上的研究，并就這些問題提出了潛在語義結構模型、基于投影尋蹤的中文網頁分類算法和基于Markov網絡的信息檢索等模型。同時，在理論上對這些方法進行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實驗方面，我們將分類模型應用于大規模的標準測試文檔集（REUTER-21578語料庫、復旦大學中文文本分類語料庫），進行了大量的實驗，結果表明這些方法均表現出了較好的性能，接近甚至優于SVM和KNN的分類效果，并應用檢索模型在標準測試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進行了多次對比實驗，其性能與BM25相當在某些指標上甚至更優。另外，課題組在北大天網測試文檔集上應用上述模型，在近幾年的全國搜索引擎和網上信息挖掘學術研討會（SEWM）的中文WEB信息檢索評測中均取得了優異的成績。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。◆項目的應用范圍及經濟效益分析 在該系統中采用了一類創新性的用于復雜類型數據挖掘的結構模型——發現特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統包含了 Web文本挖掘、客戶訪問模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類和Web文本聚類等方面，采用了我們提出的新算法。國際著名無形資產評估機構“香港國際無形資產評估事務所”品過此專利無形資產價值72萬美元。   基于內在機理的知識發現理論KDTIM是我們獨立提出的原創性理論，基于該理論我們設計 該 并實現了具 有自主知識產權的大型軟件系統——集成化組合構件式知識發現軟件系統 ICCKDSS，而 Web挖掘系統是其 三個核心 部分之一。該系統具有通用性強、性能良好、使用方便、人機界面友好等特點，可以在不同的網絡平臺上進行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統的構造方法（已獲國家發明專利授權，申請號：03104960.5），是在現有的Web挖掘技術的基礎上融入知識發現內在機理之一：雙庫協同機制，即構建數據庫（文本庫、日志庫與結構信息庫）與基礎知識庫的內在聯系“通道”,使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識通過此機制可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面，通過雙庫協同機制可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。從而用基礎知識庫去制約與驅動 Web挖掘系統的整個挖掘流程，改變Web挖掘系統固有的運行機制，在結構與功能上形成了相對于 Web挖掘系統而言的一個開放的、優化的擴體。總體上講，將Web挖掘視為一個開放系統，在Web挖掘進程與基礎知識庫的廣泛聯系中，改進與優化了Web挖掘的結構、過程與運行機制。 本系統已成功地應用到現代遠程教育網信息挖掘中，得到用戶好評并通過國家軟件評測中心的鑒定測評。它還可以廣泛地應用到智能決策（預測）支持系統、 CRM系統、ERP系統、門戶網站、電子商務和電子政務等領域中。該系統具有很大的應用推廣價值和廣闊的市場前景。

一種Web挖掘系統的構造方法，其由中央處理器、存儲器組成的數字計算機，所述的數字計算機與網絡聯接；所述的存儲器存儲有真實數據庫和基礎知識庫，以及啟發型協調器和維護型協調器；其通過特征抽取及特征變換，Web內容挖掘過程，模型質量評價，信息呈現及信息導航，雙庫協同機制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識庫能夠動態的參與數據庫的發掘過程，用戶的先驗知識及知識庫中的固有知識可以產生“定向發掘”，以提高認知自主性和避免海量搜索的產生；在知識庫的維護方面：其可在數據發掘過程中實時地修改和維護知識庫中的內容，包括重復與冗余性檢驗、矛盾處理等。

目前，有許多基于區塊鏈技術的騙局存在。為了給投資者在區塊鏈技術投資時提供風險提示，inpluslab通過搜集各種騙局信息，利用區塊鏈中記錄的公開交易記錄，使用機器學習和數據挖掘技術構建了基于區塊鏈的騙局預警模型。

1、幾乎 100%保存細胞的形態結構和數量。2、能有效分解粘液、紅細胞。3、含有梯度處理成分，將有效細胞與標本中黏液、碎片、血細胞等分層，使有效細胞沉積到細胞保存液瓶底部。4、制片后剩余樣本仍有足夠的細胞，可進一步直接做 HPV、DNA、衣原體、淋病及免組化測試。5、標本瓶既可存放標本，也可作為離心管使用，標本瓶底錐形內膽，便于收集細胞。

跟蹤和監測行業發展情況對于企業的發展戰略與決策的制定具有重要的情報價值，也是企 業情報服務的核心內容，包括新產品的投資或投產情況、新技術的研發動向、新政策的推出等 相關信息的采集與加工處理。面對網絡及各種信息渠道來源的海量信息，企業需要智能化的系 統工具提升信息處理效率和情報產出質量。 本系統是一套自動信息挖掘分析系統，提供信息采集輔助及深層加工功能，支持情報咨 詢分析及情報分析等工作環節，可作為研發型企業的情報服務工作平臺，為企業情報管理、知 識累積提供解決方案。該系統突破現有競爭情報系統 (CIS) 所采用的自動分類、主題標引等粗 加工模式的局限，面向企業關注的信息內容，實現情報的細粒度、高精度抽取（抽取結構可定 制），自動完成從非結構化文本信息到結構化情報信息的轉換過程；同時，系統可通過對系統 歷史記錄的挖掘及反饋，建立信息抽取規則及模型，完成知識積累過程，實現系統自學習機 制，逐步提升系統的處理能力。