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公开(公告)号：CN104710715A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510116139.7
申请日：2015-03-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: C08L27/12 , C09K3/14 , C08K13/06 , C08K9/12 , C08K9/00 , C08K9/02 , C08K3/34 , C08K3/04 , C08K3/28 , C08K5/098
CPC classification number: C08K13/06 , C08K3/04 , C08K3/22 , C08K3/28 , C08K3/34 , C08K3/346 , C08K5/13 , C08K5/136 , C08K5/14 , C08K9/00 , C08K9/02 , C08K9/12 , C08K2003/222 , C08L27/12
Abstract: 本发明公开了一种负载型层状硅酸盐/氟橡胶基摩擦材料及其制备方法。该基摩擦材料它由下述重量配比的组分构成：氟橡胶100、炭黑5～15、负载型层状硅酸盐5～15、硫化剂1～4、促进剂2～6、吸酸剂3～6；其中，负载型层状硅酸盐按以下方法进行制备：取干燥的层状硅酸盐载体置于容器中，加入金属盐溶液，搅拌1～2h，浸渍24～48h，过滤，滤饼干燥，焙烧；焙烧后的滤饼重复上述浸渍操作，直至层状硅酸盐载体的负载量达到10～20w/w％，得到负载层状硅酸盐；所得负载型层状硅酸盐置于容器中，加入去离子水、六偏磷酸钠、偶联剂和无水乙醇，搅拌均匀，于80～100℃回流反应，过滤，滤饼干燥，研磨，即得。
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公开(公告)号：CN116933095A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310719162.X
申请日：2023-06-16
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种全交叉视角文本匹配方法，所述方法首先通过分词技术中的字符模式、精确模式、全模式、搜索引擎模式以及Paddle模式共五种语义划分模式提取文本中的字符、词语以及关联短语三种文本粒度信息，每一种划分模式的划分结果为文本的一种表征，针对文本的五种表征进行初始编码，采用双向门循环控制单元初步提取编码中的上下文语义信息。然后将五种表征下的初始编码向量重构为高维编码矩阵，并利用卷积神经网络深度挖掘高维矩阵中的特征信息，有效捕获文本的多表征语义，同时提升各表征之间的信息交互性。最后通过全交叉视角匹配模式将两个文本的多表征卷积矩阵进行交叉余弦匹配，强化多表征信息的匹配力度，进而总体提升文本匹配任务的准确率。
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公开(公告)号：CN115345175A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211083256.4
申请日：2022-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生交互和微调表示的中文语义匹配方法，首先以RoBERTa‑WWM‑EXT预训练模型完成文本的向量初始化，针对初始特征向量构造内嵌了软对齐注意力机制(SA‑Attention)和BiLSTM训练层的孪生结构，用以增强句对之间的语义交互性。其次将两个待匹配文本连接起来接入RoBERTa‑WWM‑EXT预训练模型进行向量化，将连接的向量化结果输入LSTM‑BiLSTM网络层做增强训练，用以强化句子内部的上下语义关系。然后搭建可微调RoBERTa‑WWM‑EXT初始向量的训练模型，用以产生经过标签监督微调的文本向量，从而进一步增强向量对文本间语义关系的表示力度，最终达到提升中文语义匹配准确率的目的。
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公开(公告)号：CN113139050A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110503654.6
申请日：2021-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F16/34 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于命名实体识别附加标签和先验知识的文本摘要生成方法，该方法包括：在原始文本的基础上添加命名实体识别的附加标签；将添加附加标签的文本基于字符进行处理，同时根据原始文本生成对应的向量字典并对文本向量化；将得到的向量化文本作为生成式摘要模块的输入进行编码，解码阶段引入注意力机制，获取全局信息；使用原始文本中的词集构建先验知识库，与得到的序列做加权平均；解码阶段得到的结果通过集束搜索方法进行文本还原；删除标签输出原始文本的摘要结果。本发明中附加标签的添加使得实体类识别更准确，生成的摘要不会出现名称不全现象；先验知识的引入使得生成的摘要语义更加贴近原文，减少了出现与文本相关性不大的语句。
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公开(公告)号：CN110117378A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910502141.6
申请日：2019-06-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种氧化石墨烯与橡胶的层合体及其制备方法。所述层合体的制备方法为：将含正电荷基橡胶膜浸于氧化石墨烯分散体中保留一定时间，使得在橡胶膜表面自组装氧化石墨烯膜层以得到氧化石墨烯与橡胶的层合结构；其中，氧化石墨烯分散体按以下方法制备：取氧化石墨烯均匀分散于极性溶剂中，控制体系中氧化石墨烯的浓度为0.01～5mg/mL，调节体系的pH≤5，即得。本发明所述方法制得的氧化石墨烯与橡胶的交替层合橡胶膜具备更好的阻隔性能及机械性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106649546A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610960886.3
申请日：2016-11-04
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
CPC classification number: G06F16/958 , H04L67/02
Abstract: 本发明公开了一种基于容错的分布式服务注册与查询方法，所述注册方法包括如下步骤：（1）执行超级节点注册过程，系统将解析后的数据在超级节点完成注册，并持久化到本地磁盘。（2）执行冗余节点注册过程，系统经由调度单元将服务注册信息发送至分布式节点，并持久化到对应节点磁盘。所述查询方法包括如下步骤：（1）执行超级节点查询过程，系统并发访问量较低，则查询结果由超级节点返回至用户。（2）执行分布式节点查询过程，系统并发访问量高，则将查询请求发送至分布式节点，各节点并行执行查询任务，最后将结果返回用户。根据上述注册与查询方法构建的服务系统，克服了集中式架构存在的弊端，实现查询服务的高可用性和查询的快速高效性。
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公开(公告)号：CN105069101A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510481248.9
申请日：2015-08-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30094
Abstract: 本发明公开了一种分布式索引构建及检索方法，实现检索的快速高效性。索引构建方法包括：执行Map过程，读取HDFS上经过预处理后的文件，通过正则读取有效数据并进行封装；执行Reduce过程，读取经过Combine过程处理后的数据，初始化Lucene，将有效信息封装成索引数据结构，利用全文检索引擎工具构建索引；对分块的索引文件进行分别储存。检索方法包括：1.从互联网上获取原始数据，进行聚类与去重处理，并上传到分布式文件系统上。2.利用前述分布式索引构建方法对预处理后的数据分块并行构建索引。3.将索引文件分别储存到集群的各个节点。4.系统分发检索请求到各个节点。5.各个节点根据请求执行检索并返回检索结果。6.系统对节点返回的结果进行排序。
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公开(公告)号：CN104360842A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410569630.0
申请日：2014-10-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种基于JBPM的服务动态流程编排方法，包括如下步骤：（1）确定需求范围，从QoS模板库获取匹配模板，并挖掘需求与服务的对应关系，每个服务所需的具体参数，进行反馈；（2）根据反馈传入具体参数，系统作动态规划，构建服务和模板的动态绑定；（3）流程编排，生成流程模板；（4）流程自动执行，生成流程实例；（5）流程变更，利用迁移算法对变更内容进行流程模板重写，生成新流程；（6）开始新流程实例，流程结束；（7）将结果页面中的数据与旧流程保存的数据合并。本发明根据用户提供的需求，由系统完成一系列工作，自动生成流程模板完成核心业务，在执行过程中可以动态变更所需服务，并由流程迁移算法保证流程的正确性和高效性。
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公开(公告)号：CN103497460A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310484527.1
申请日：2013-10-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种氟橡胶/N,N’-间亚苯基双马来酰亚胺复合材料，按重量份计，主要由下述组分构成：可用过氧化物交联的氟橡胶100份；N,N’-间亚苯基双马来酰亚胺5～30份；金属氧化物3～5份；有机过氧化物1～3份。由本发明所述配方制得的复合材料中，N,N’-间亚苯基双马来酰亚胺树脂分散相与作为基体的氟橡胶分子间建立有化学连接，从而赋予复合材料更好的耐高温和耐介质性能。
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公开(公告)号：CN114861601B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210473365.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转式编码的事件联合抽取方法，所述方法使用了融合旋转式编码的BERT模型解决文本过长无法全部放入预训练模型提取特征的手段；以及使用了加入自注意力机制的BiLSTM捕获相关的时序特征和上下文关系，从多角度获得文本中字符间关联权重表示来更准确地关注句子中的重要字符或单词，丰富文本的语义信息的手段；还有在模型训练过程中通过对抗训练加入扰动提升文本语义多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力的手段；通过上述三个方面提高了事件抽取的准确率和召回率。
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