GB/T131 93版与06版常用标注解析

通过对GB/T 131 06版和93版两个标准及相关标准的学习和对比,把我们在生产过程中最常用的部分整理出来,按照对标准的理解加以分析,与关注该标准应用情况的标准化工作人员共同探讨.     

基于WordNet本体和PLSA的语义Web服务发现

提出了一种基于WordNet本体标注和概率潜在语义分析(PLSA,Probabilistic Latent Semantic Analysis)的语义Web服务发现方法OntoPLSA.首先使用WordNet本体标注Web服务的操作名、参数以及用户请求,以经过标注后的输出参数集合为词汇集,服务描述文档集合为文档集,组成词汇-文档矩阵,以该矩阵为输入,使用PLSA方法对服务集进行分类,并将用户请求带入PLSA模型,确定其所属的类;然后在类中以标注后的输出参数为键,含有这个输出的服务的列表为键值,建立一个映射表,查找与用户请求的输出相似的映射表键,进而找出对应的键值,即服务列表;最后根据QoS(Quality of Service)和用户请求中的输入参数确定满足条件的服务结果集合.在415个Web服务组成的数据集上的测试结果表明,性能较其他方法有优势,召回率和R准确率也得到了改善.     

涡轮叶身外型截面线二维工程图快速生成

为实现涡轮叶片叶身外型截面线的二维工程制图快速生成,结合涡轮叶片的结构特点,在生成工程图之前先对截面线进行特征提取。以某型涡轮叶片为具体实例介绍了数据导入生成的外型截面线的特征参数提取、工程图的生成及表格尺寸的自动标注过程,详细阐述了对任意叶身高度的外型截面线的特征参数提取方法。     

关于机械制图课程的尺寸标注教学

本文就机械制图课程的尺寸标注教学从教学的启蒙、尺寸标注教学的承前启后、零件图的尺寸标注三个阶段分析了形体上尺寸标注概念、内涵及扩展,探讨了如何让学生有效地掌握知识,通俗地讲述教材,按照严格的逻辑顺序,通过典型图例对比,鲜明地显示出它们各自的特征,最后形成高级的概括,并在运用中做出正确的操作判断和论证判断。     

基于启发式信息的中文姓名识别方法

提出了一种以姓氏和互信息作为启发式信息探测潜在姓名,对上下文进行局部全切分,最后利用隐马尔科夫模型为工具识别姓名的新方法。本方法将姓名识别,汉语分词,词性标注结合为一体,总体上提高了姓名识别的性能,一定程度上解决了分词错误对姓名识别带来的影响。实验结果表明本文提出的方法是有效的。     

表面粗糙度在设计图样上的细化标注

结合GB/T13911《金属镀覆化学处理表示方法》和GB/T131《机械制图表面粗糙度符号、代号及其标注》的有关规定,浅谈了表面粗糙度在镀覆前后的细化标注。     

参考文献标注要求

按照国家著作权法和GB/T7714-2005《文后参考文献著录规则》要求,文章中引用资料处应按在文中的先后顺序标注上角标(如"[1]、[2]"等),文末按序号列出参考文献内容;作者参考的文献但文中未直接引用的也应在文后列     

复杂型面的表面粗糙度标注探讨

针对设计中经常遇到的表面粗糙度标注的问题,提出了一种适合复杂型面表面粗糙度标注的简化方法,并运用有关的表面粗糙度标准对此方法的合理性和可行性进行了分析。     

面向异构大数据环境的数据脱敏模型

不同场景下数据类型和脱敏需求的差异，使得传统的数据脱敏方法难以满足大数据背景下的用户隐私保护需求。如何实现异构大数据中敏感信息的精准定向、高效脱敏，从而更好地确保数据安全、可信和可用，是本领域的研究难点。提出了一种在异构大数据环境下，基于文本、图片、音频和数据库等异构数据的脱敏模型，并对4个关键模块进行了描述。通过脱敏数据预处理，实现不同应用场景下敏感数据的自动标注和分级设置。采用数据预脱敏处理方法，并从数据可用性、数据关联性、隐私保护度、时间和空间复杂度等5个维度进行脱敏效果评价，实现定制化脱敏策略。经过脱敏任务调度完成脱敏任务分配和执行，并支持用户对部分脱敏数据恢复。基于提出的异构大数据脱敏模型，对2种典型数据脱敏应用场景进行了验证分析，表明所提模型能够实现不同应用场景下异构敏感数据的高效脱敏。