导读:本文包含了实体迁移论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:实体,肿瘤,深度,香菇,塑化剂,自然语言,基质。
实体迁移论文文献综述
唐庆强,曹晓钢,夏林兵,陈锦丽,张凤珍[1]（2019）在《As(Ⅲ)和As(Ⅴ)在香菇栽培基质和子实体中的迁移规律》一文中研究指出在两个生长年份里向香菇培养料中添加不同含量的亚砷酸盐(As(Ⅲ))和砷酸盐(As(Ⅴ))标准溶液,利用高效液相色谱联用电感耦合等离子体质谱法检测香菇及其培养料中5种形态砷含量,研究香菇子实体对培养料中高毒无机砷的迁移规律。结果表明,香菇子实体对添加0.3～10 mg/kg As(Ⅲ)和As(Ⅴ)培养料中As(Ⅲ)和As(Ⅴ)的富集系数范围分别为0.36～0.84和0.82～7.53;添加0.33～0.38 mg/kg As(Ⅲ)和As(Ⅴ)培养料中As(Ⅲ)和As(Ⅴ)的迁移规律方程分别为y=-1.138 9x~2+0.921 6x-0.004和y=-9.024 3x~2-4.388 1x+0.838 7(x、y分别为培养料和香菇子实体中的As(Ⅲ)或As(Ⅴ)含量)。培养料中As(Ⅲ)和As(Ⅴ)含量的增加会导致香菇子实体的减产甚至绝收,其临界值为0.33 mg/kg。培养料中的As(Ⅲ)含量随着栽培时间的延长逐渐减少,而As(Ⅴ)含量则略有增加,香菇子实体中的有机砷含量也会随着As(Ⅲ)和As(Ⅴ)添加量的增加而提高,这可能和As(Ⅲ)在香菇生长时转化为As(Ⅴ)或有机砷有关。(本文来源于《食品科学》期刊2019年21期）
王银瑞,彭敦陆,陈章,刘丛[2]（2019）在《Trans-NER:一种迁移学习支持下的中文命名实体识别模型》一文中研究指出目前存在的中文命名实体识别方法依赖于大量标注数据,但是某些领域标注数据的获取成本十分高昂.通过引入迁移学习技术,降低了实体识别模型对于大量标注数据的需求.论文从大规模非结构化文本数据出发,利用双向循环神经网络构建语言预测模型,将其作为迁移学习源模型;同时,基于上下文特征的字符级向量生成算法迁移源模型知识至实体识别模型,最终构建出迁移学习模型:Trans-NER.实验结果显示,提出的模型表现优于其他实体识别模型.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年08期）
武惠,吕立,于碧辉[3]（2019）在《基于迁移学习和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别》一文中研究指出针对中文命名实体识别问题,该文提出了一种基于迁移学习和深度学习的TrBiLSTM-CRF模型.该模型采用基于实例的迁移学习算法,通过权值生成和样本选择,将源域的知识迁移到目标域,有效地解决了深度学习对少量数据学习能力不足的问题;通过词向量、BiLSTM、CRF等操作融合了上下文语义信息,克服了对人工特征和专家知识的依赖.实验结果表明,TrBiLSTMCRF模型在小规模数据集上进行中文机构名命名实体识别时,其准确率、召回率和F值分别为91. 57%、72. 29%和0. 80%,相比于该文提到的其他方法,取得了较好的效果.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年06期）
朱艳辉,李飞,冀相冰,曾志高,徐啸[4]（2019）在《反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别》一文中研究指出领域命名实体识别是构建领域知识图谱的重要基础。针对专业领域语料匮乏的特点,构建基于深度学习的BiLSTM-CNN-CRFs网络模型,并提出一种反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别方法。首先,对专业领域语料和通用领域语料分别训练得到语料文档向量,使用马哈拉诺比斯距离计算领域语料与通用语料的语义相似性,针对每个专业领域样本分别取K个语义最相似的通用领域样本进行语义迁移学习,构建多个迁移语料集。然后,使用BiLSTM-CNN-CRFs网络模型对迁移语料集进行领域命名实体识别,并对识别结果进行评估和前馈,根据反馈结果选取合适的K值,作为语义迁移学习的最佳阈值。以包装领域和医疗领域为例进行实验验证,结果表明:本文方法取得了很好的识别效果,可以有效解决专业领域语料匮乏问题。(本文来源于《智能系统学报》期刊2019年04期）
高冰涛,张阳,刘斌[5]（2019）在《BioTrHMM:基于迁移学习的生物医学命名实体识别算法》一文中研究指出为了降低生物医学文本中命名实体识别对目标领域标注数据的需求,将生物医学文本中的命名实体识别问题转换为基于迁移学习的隐马尔可夫模型问题。对要进行命名实体识别的目标领域数据集无须进行大量数据标注,通过迁移学习的方法实现对目标领域的识别分类;以相关领域数据为辅助数据集,利用数据引力的方法评估辅助数据集的样本在目标领域学习中的贡献程度,在辅助数据集和目标领域数据集上计算权值进行迁移学习。基于权值学习模型,构建基于迁移学习的隐马尔可夫模型算法BioTrHMM。在GENIA语料库的数据集上的实验表明,BioTrHMM算法比传统的隐马尔可夫模型算法具有更好的性能,仅需要少量的目标领域标注数据即可具有较好的命名实体识别性能。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年01期）
杨玥,谭晓妍,胡静,王民敬,孙恬[6]（2016）在《赤灵芝子实体中塑化剂单体检测及其迁移分析》一文中研究指出目的了解椴木赤灵芝的主要产地武夷山地区灵芝子实体中塑化剂的污染水平,并分析在生产过程中主要原料向子实体中的迁移情况。方法依据国家食品污染监测标准操作程序,对武夷山地区的3个赤灵芝种植基地内采集的鲜品、干品灵芝子实体进行包括邻苯二甲酸二(2一乙基己基)酯(DEHP)、邻苯二甲酸二丁基酯(DBP)等16种塑化剂单体的检测分析。对3个基地内的赤灵生长基质中的主要塑化剂富集物水、椴木和辅助材料进行塑化剂单体监测,对灵芝子实体中塑化剂的迁移及来源进行检测结果分析。结果灵芝子实体中,我国规定的DEHP、DBP均检出,DEHP为1.5 mg/kg左右,有1个基地超标,DBP的浓度为0.35 mg/kg~0.58 mg/kg,为超标项目。从生产环境和生产基质来看,DEHP某种程度表现为水体污染。结论赤灵芝种植过程中可能存在塑化剂迁移污染,引水时常用的2种塑料管道,是2种塑化剂单体DCHP和DEHP的可能来源。(本文来源于《中国卫生检验杂志》期刊2016年21期）
杨梦皎[7]（2014）在《在“实体”和“实体”的迁移间——试论海子抒情短诗独特的修辞方式》一文中研究指出海子对于现代汉诗贡献良多,这集中反映在他组织诗歌的独特修辞方式上。从海子相关诗论中衍生出的"实体"概念,互相拼贴形成规模宏大的意象群,有时自由伸展,有时高度浓缩,在这种独异性的诗情翻滚中直接生成神性美感。他拒绝庸常之真实,反逻辑的背后,海子力图接通的是诗歌史的巨型话语。(本文来源于《延安职业技术学院学报》期刊2014年04期）
刘华,肖晓辉,高婧[8]（2011）在《高迁移率族蛋白A与实体瘤的关系》一文中研究指出高迁移率族蛋白A(HMGA)蛋白家族是一类以AT-hooks的高度保守的DNA结合基序和一个酸性拖尾为特征的小分子的非组蛋白染色体蛋白。人HMGA蛋白家族包括3个主要成员:HMGA1a、HMGA1b、HMGA2。研究显示,HMGA蛋白广泛参(本文来源于《临床荟萃》期刊2011年07期）
魏海龙,吴学谦,曹群,李海波,吴庆其[9]（2009）在《重金属元素在香菇栽培基质和子实体中迁移特性研究》一文中研究指出为了解铅、镉、砷、汞4种重金属元素在香菇栽培基质和子实体中的迁移特性,从而为香菇生产实践中有效控制重金属的含量提供技术依据。结果表明,香菇培养料和产地环境中的土壤、水均含有一定浓度的重金属元素。在香菇各个栽培阶段,栽培基质中4种重金属的迁移率,尤其从菌棒迁移到子实体中的迁移率存在较大差异,镉和汞更多地迁移到了香菇子实体中,铅和砷则更多地残留在栽培基质中。此外,随着基质中重金属添加量的提高,香菇子实体和废菌棒中的重金属含量均呈不断升高趋势,相关性分析显示,重金属添加量与废菌棒中重金属含量存在显着相关。本研究表明香菇栽培基质中的重金属含量可以通过菌丝体的吸收、富集并进一步迁移到香菇子实体中,栽培者可以从源头上通过控制培养料中的重金属限量或阻断迁移途径来控制香菇子实体中重金属含量。(本文来源于《中国食用菌》期刊2009年03期）
吴志强,徐革,李宁[10]（2009）在《CALIS教参本地系统从实体服务器到虚拟机的迁移》一文中研究指出结合图书馆的实际应用需要,对CALIS教参本地系统从实体服务器向虚拟机迁移的解决方案进行比较和选择,应用备份和虚拟机的组合技术,快速、可靠地完成CALIS教参本地系统的迁移、更新和升级,为今后基于虚拟机技术构建图书馆服务平台提供可参考的实践依据。(本文来源于《现代图书情报技术》期刊2009年04期）
实体迁移论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前存在的中文命名实体识别方法依赖于大量标注数据,但是某些领域标注数据的获取成本十分高昂.通过引入迁移学习技术,降低了实体识别模型对于大量标注数据的需求.论文从大规模非结构化文本数据出发,利用双向循环神经网络构建语言预测模型,将其作为迁移学习源模型;同时,基于上下文特征的字符级向量生成算法迁移源模型知识至实体识别模型,最终构建出迁移学习模型:Trans-NER.实验结果显示,提出的模型表现优于其他实体识别模型.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
实体迁移论文参考文献
[1].唐庆强,曹晓钢,夏林兵,陈锦丽,张凤珍.As(Ⅲ)和As(Ⅴ)在香菇栽培基质和子实体中的迁移规律[J].食品科学.2019
[2].王银瑞,彭敦陆,陈章,刘丛.Trans-NER:一种迁移学习支持下的中文命名实体识别模型[J].小型微型计算机系统.2019
[3].武惠,吕立,于碧辉.基于迁移学习和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别[J].小型微型计算机系统.2019
[4].朱艳辉,李飞,冀相冰,曾志高,徐啸.反馈式K近邻语义迁移学习的领域命名实体识别[J].智能系统学报.2019
[5].高冰涛,张阳,刘斌.BioTrHMM:基于迁移学习的生物医学命名实体识别算法[J].计算机应用研究.2019
[6].杨玥,谭晓妍,胡静,王民敬,孙恬.赤灵芝子实体中塑化剂单体检测及其迁移分析[J].中国卫生检验杂志.2016
[7].杨梦皎.在“实体”和“实体”的迁移间——试论海子抒情短诗独特的修辞方式[J].延安职业技术学院学报.2014
[8].刘华,肖晓辉,高婧.高迁移率族蛋白A与实体瘤的关系[J].临床荟萃.2011
[9].魏海龙,吴学谦,曹群,李海波,吴庆其.重金属元素在香菇栽培基质和子实体中迁移特性研究[J].中国食用菌.2009
[10].吴志强,徐革,李宁.CALIS教参本地系统从实体服务器到虚拟机的迁移[J].现代图书情报技术.2009
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