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基于云框架的科学仪器深度知识服务方法研究
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基于云框架的科学仪器深度知识服务方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-14页
第1章 绪论第14-28页
　　1.1 研究背景第14-15页
　　1.2 研究意义第15-17页
　　1.3 国内外研究现状第17-25页
　　　　1.3.1 知识服务的研究现状第17-20页
　　　　1.3.2 云计算的研究现状第20-25页
　　1.4 本文的主要研究内容第25-28页
第2章 科学仪器领域知识服务体系研究第28-48页
　　2.1 引言第28-29页
　　2.2 科学仪器知识服务研究概述第29-30页
　　2.3 科学仪器领域体系研究第30-32页
　　2.4 科学仪器知识体系框架建设研究第32-45页
　　　　2.4.1 科学仪器信息资源概述第34-36页
　　　　2.4.2 科学仪器知识关联的方法第36-40页
　　　　2.4.3 科学仪器知识库模型建设第40-43页
　　　　2.4.4 科学仪器设备库模型建设第43-45页
　　2.5 本章小结第45-48页
第3章 仪器知识领域深度学习技术方法研究第48-86页
　　3.1 引言第48-51页
　　　　3.1.1 深度学习技术概述第48-49页
　　　　3.1.2 深度学习技术的研究意义第49-50页
　　　　3.1.3 深度学习的研究现状第50-51页
　　3.2 深度学习理论及模型第51-61页
　　　　3.2.1 深度置信网络 Deep Belief Nets第51-55页
　　　　3.2.2 自动编码器 AutoEncoder第55-59页
　　　　3.2.3 卷积神经网络 Convolutional Neuron Networks第59-61页
　　3.3 基于深度学习的 OCR 技术研究第61-72页
　　　　3.3.1 OCR 技术的研究现状第61页
　　　　3.3.2 文字区域定位技术第61-63页
　　　　3.3.3 基于深度学习技术的文字区域定位研究第63-69页
　　　　3.3.4 实验结果及分析第69-72页
　　3.4 基于深度学习的中文分词技术研究第72-76页
　　　　3.4.1 中文分词研究现状第72-73页
　　　　3.4.2 数据预处理第73页
　　　　3.4.3 字表示模型的构建与训练第73-75页
　　　　3.4.4 实验结果及分析第75-76页
　　3.5 基于深度学习的统计语言模型构建研究第76-84页
　　　　3.5.1 统计语言模型的研究现状第76-78页
　　　　3.5.2 无监督模型词向量训练第78-80页
　　　　3.5.3 有监督模型词向量训练第80-81页
　　　　3.5.4 实验结果及分析第81-84页
　　3.6 本章小结第84-86页
第4章 仪器知识领域云计算技术方法研究第86-104页
　　4.1 引言第86-91页
　　　　4.1.1 云计算概述第86-89页
　　　　4.1.2 云计算技术研究现状第89-91页
　　4.2 云计算平台的搭建第91-94页
　　4.3 内存分布式计算框架的研究第94-102页
　　　　4.3.1 分布式计算框架研究现状第95页
　　　　4.3.2 深度神经网络模型第95-96页
　　　　4.3.3 分布式内存计算结构第96-98页
　　　　4.3.4 深度神经网络并行结构第98-99页
　　　　4.3.5 实验结果及分析第99-102页
　　4.4 本章小结第102-104页
第5章 科学仪器知识服务网络平台的设计及应用第104-120页
　　5.1 引言第104页
　　5.2 系统架构设计第104-110页
　　　　5.2.1 系统业务需求第104-105页
　　　　5.2.2 系统结构设计第105-108页
　　　　5.2.3 系统功能模块第108-109页
　　　　5.2.4 系统部署第109-110页
　　5.3 系统功能应用第110-118页
　　　　5.3.1 仪器专题多维度展示第110-112页
　　　　5.3.2 文献资源的挖掘与结构化第112-114页
　　　　5.3.3 百科资源的整合第114-116页
　　　　5.3.4 系统成果应用第116-118页
　　5.4 本章小结第118-120页
第6章 全文总结第120-124页
　　6.1 主要研究成果及创新性工作第120-121页
　　6.2 存在问题及下一步工作建议第121-124页
参考文献第124-136页
作者攻读博士期间的所获成果第136页
参与科研项目第136-137页
致谢第137页

本篇论文共137页，点击这进入下载页面。
 
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