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知识驱动对话2019-lic 2019语言与智能技术竞赛B榜第5名方案由于线上部署对时间有要求，最终提交人工评估的版本删除了一些主题特征，导致模型结果有所下降，最终人工评估第9名。A榜第四B榜第五 概述 为了建立主动对话聊天机器人，我们使用了所谓的世代重排方法。 首先，生成模型（Multi-Seq2Seq）产生一些候选答案。 接下来，重新排序模型负责执行查询-答案匹配，以针对所产生的候选者尽可能多地选择答复。 现在可以通过详细的描述我们的解决方案的论文，请检查。 数据扩充 我们使用了四种数据增强技术：实体泛化，知识选择，切换，对话提取来构建用于训练Seq2Seq模型的多个不同数据集。 可以使用脚本Seq2Seq / preclean _ *。py稍加修改参数即可获得6个数据集。 Seq2Seq模型 为了整体目的，我们选择不同的编码器和解码器，即LSTM单元和Transformer。 这部

Use Case Driven Object Modeling with UML：Theory and Practice

Ma 等。 - 2018 - Data-Driven State-Increment Statistical Model and 1

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领域模型使开发人员可以表达丰富的软件功能需求，由此实现的软件可以满足用户真正的需要，因此被公认为是软件设计的关键所在，其重要性显而易见。但讲述如何将领域模型用于软件开发过程的优秀实用资料却不多见。本书正是这一领域最著名的作品，受到众多业界大师的赞美和推介，广受读者好评。 要通过创建领域模型来加速复杂的软件开发，就需要利用大量最佳实践和标准模式在开发团队中形成统一的交流语言；不仅重构代码，而且要重构代码底层的模型；同时采取反复迭代的敏捷开发方法，深入理解领域特点，促进领域专家与程序员的良好沟通。针对这些内容，本书结合真实项目，系统地介绍了领域驱动开发的目标、意义和方法，充分讨论了复杂系统的建模与设计问题。 本书将指导面向对象开发人员、系统分析人员和设计人员合理地组织工作，各有侧重、彼此协作，有条不紊地进行复杂系统的开发，帮助他们建立丰富而实用的领域模型，并由此创建长期适用的优质软件。

在这封信中介绍了一种差分驱动的双极化高增益堆叠式贴片天线。 采用两层堆叠的贴片来增加天线的阻抗带宽。 两个堆叠的贴片中的每一个都插入有四个短路柱，以增强天线增益。 为了验证所提出的设计，我们精心制作了原型并进行了测试。 天线的仿真和测量结果表明，对于小于-10 dB的差分反射系数，分数阻抗带宽大于19％，并且两个极化之间的隔离度较高（| Sdd21 |大于35 dB）。 两个端口的天线增益也高达11 dBi。 此外，在整个工作频带内，交叉极化电平低于-16 dB的情况下，在仿真和测量之间实现了辐射图的良好一致性。