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为了对规模化和集约化型猪场猪舍环境进行监测与控制,以无线通信模块JN5148为核心,进行了基于无线传感器网络(WSN)技术的开发,设计了环境监测仪。在此基础上组成现场监控网络,对猪舍温度、湿度、氨气(NH3)浓度和硫化氢浓度(H2S)进行动态监测,并设计了对不同猪生长阶段的监控指标,通过手机电脑等智能终端进行预警提示。采用B/S(浏览器/服务器)模式,实现通过浏览器远程实时监控猪舍。经过半年时间在实际生产过程中的应用表明,该系统运行性能稳定可靠,在数据采集、传输及远程监控中均达到实际需求,适合应用于猪舍环境精准的监测。 相似文献
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面向食品安全事件新闻文本的实体关系抽取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决从大规模网络文本中快速、准确识别食品安全事件并进行实体关系抽取受中文复杂语法特性限制的问题,提出一种基于依存分析的面向食品安全事件新闻文本的实体关系抽取方法 FSE_ERE (Entity relation extraction of food safety events,FSE_ERE)。该方法结合句子的依存分析结果和实体关系抽取模型,对非结构化中文文本进行无监督的实体关系抽取,并引入一种将文本相似度结合到PU学习(Positive and unlabeled learning)的半监督分类方法,利用改进的特征加权处理方法提高分类精度,使得FSE_ERE方法能够在高质量的食品安全事件新闻文本中完成实体关系抽取工作。实验结果表明,FSE_ERE方法在食品安全事件新闻文本数据集和多类型混合新闻文本数据集上的实体关系抽取均达到了先进的性能,F值分别达到了71.21%和67.42%,证明了FSE_ERE方法的有效性和可移植性。 相似文献
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采用融合规则与BERT-FLAT模型对营养健康领域命名实体识别 总被引:2,自引:2,他引:0
人类营养健康命名实体识别旨在检测营养健康文本中的营养实体,是进一步挖掘营养健康信息的关键步骤。虽然深度学习模型广泛应用在人类营养健康命名实体识别中,但没有充分考虑到营养健康文本中含有大量的复杂实体而出现长距离依赖的特点,且未能充分考虑词汇信息和位置信息。针对人类营养健康文本的特点,该研究提出了融合规则与BERT-FLAT(Bidirectional Encoder Representations from Transfromers-Flat Lattice Transformer,转换器的双向编码器表征量-平格变压器)模型的营养健康文本命名实体识别方法,识别了营养健康领域中食物、营养物质、人群、部位、病症和功效作用6类实体。首先通BERT模型将字符信息和词汇信息进行嵌入以提高模型对实体类别的识别能力,再通过位置编码与词汇边界信息结合的Transformer模型进行编码以提高模型对实体边界的识别效果,利用CRF(Coditional Random Field,条件随机场)获取字符预测序列,最后通过规则对预测序列进行修正。试验结果表明,融合规则与BERT-FLAT模型的人类营养健康领域识别的准确率为95%,召回率为88.88%,F1分数为91.81%。研究表明,该方法是一种有效的人类营养健康领域实体识别方法,可以为农业、医疗、食品安全等其他领域复杂命名实体识别提供新思路。 相似文献
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笔者认为,从犊牛阶段到育成阶段,到育肥阶段,再到繁育期阶段,这四个阶段中,犊牛阶段饲养管理最为重要。其不仅关系到牛自身发育的需要,更关系到牛场的经济效益。为此建议,在抓好牛生长各个阶段的同时,要重点抓好牛犊阶段的饲养管理。 相似文献
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作物高产问题的研究,重要的是要从整体上分析产量形成过程,并协调各过程,使之实现高产。为解决各过程的协调问题,本文提出了“作物最佳生长发育路线”的概念及生长发有路线“好坏”的评价标准。据此,提出研究作物产量形成的动态协调的思路和步骤;并以小麦开花后的分析为例,建立了动态协调的逻辑分析框架,给出小麦生长后期“最佳生育路线”的具体设计分析过程。同样,利用分析框架也可处理育种目标的制定和亲本的选配等问题。 相似文献
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