利用ChatGPT开展档案管理的前景展望

通过对ChatGPT定义、原理和应用领域的介绍,展望利用ChatGPT开展档案管理的前景。重点探讨了ChatGPT为档案管理者、档案查阅者和档案研究者带来的帮助,同时也指出了ChatGPT欠缺专业性、数据保密性差和与第三方工具结合困难的问题。最后提出档案人要紧跟新技术的发展,并将其运用到档案管理中,才能持续推进档案事业向前发展的观点。     

全点阵显示屏工业应用文本显示管理系统

介绍全点阵显示屏文本显示管理系统构成原理，阐述系统的主要功能特点，并简要介绍该显示屏作为一种新的技术管理手段在工业生产流水线上的应用。     

浙江交通职业技术学院学报征稿启事

<正>一、本刊是由浙江交通职业技术学院主办的文理综合性学术期刊(季刊),主要刊登道路桥梁技术、汽车运用技术、道路运输管理、航海技术、轮机工程、现代物流、信息技术、机电一体化、基础学科及相关学科的科研成果。热忱欢迎校内外作者踊跃投稿。1.稿件要求:文章应有题名、作者姓名、工作单位、摘要与关键词、正文、参考文献、英文摘要等,格式应符合本刊规定。每篇稿件控制在5 000字左右,并将电子文本发送到学报邮箱     

国家铁路局关于印发《铁路工程造价标准管理办法》的通知

国铁科法〔2014〕31号)局属各单位:现将《铁路工程造价标准管理办法》印发给你们,请遵照执行。铁路工程造价标准管理办法第一章总则第一条为规范和加强铁路工程造价标准管理,充分发挥铁路工程造价标准在规范铁路工程建设市场秩序、提高投资效益、保证质量安     

有标记的文本聚类方法研究

聚类分析是一种模式识别无监督的分类方法。对于根据类别先验知识已经分类的文本,提出一种有标记的文本聚类分类方法。这种方法是在模糊聚类算法基础上进行了改进,通过有标记的文本样本,利用模糊聚类算法提取分类规则,然后用模糊推理方法进行分类的一种算法。文中讨论了此算法的具体数学模型,给出了算法流程。并通过实验验证了这种聚类方法是一种有效的文本分类手段。     

基于Web挖掘的站内搜索优化设计

随着网上信息的急剧膨胀,如何让用户快速、高效地检索出所需信息显得极其重要。文章介绍了一种基于向量空间模型的站内搜索优化设计方案,实现了对网站搜索系统的优化设计。     

欧盟能源运输部副部长杜邦首次向全球业界阐释:欧盟的全球保安观点

“世界上没有一个国家能免遭恐怖主义之害。不管背后有什么理由,恐怖行动可在任何时候,任何地方发生;可能是外来的,也可能是内在的,正如许多场合已证明的那样。很遗憾,当今还没有人能够完全控制恐怖主义。海运也不例外。”这是欧盟能源运输部副部长克里斯琴·杜邦先生(法国人)在第24届世界港口大会上作主题演讲时的开场白。在他的演讲中,提到了欧盟对海上安全的一些看法和做法,其中包括涉及实施以及正在建议中的计划,第一次在欧盟以外的国际会议中向业界披露。     

基于社交网络数据的交通突发事件识别方法

为了从社交网络数据中挖掘出交通突发事件，研究了基于机器学习的文本识别方法。通过关键词和地点定位，利用网页爬虫“Beautiful Soup”爬取到原始文本。采用正则匹配、重复度计算以及“0-1”标记预处理原始文本。基于预处理后文本特征，研究了基于特征权重的特征词选取方法；其中，特征权重的计算综合了词语的出现频率和含有该词语的文本所占比例，通过将二者归一化并加权合并，获得训练集突发事件文本中各个无重复词语的特征权重；依据此值选择确定特征词，并用于后续分类器的输入。测试对比了不同的分类器以及特征词选择方法，结果表明，所提特征词选取方法与XGBoost分类器结合，在交通突发事件识别上具有最好的综合表现，精确率为0.679 6，召回率为0.648 1，F1值为0.663 5，AUC值为0.759 4。      

基于规则的海事自由文本信息抽取方法研究

海事数据的结构化处理是海事安全研究的一个重要步骤.目前,网络上存在着大量的海事相关信息,但多为不同格式的非结构化文档数据,可以采用一种基于规则的海事信息抽取方法,将海事自由文本转化为结构化的数据.通过网络爬虫从海事相关网页中得到待抽取文本数据,根据得到的文本信息定义抽取任务为时间、地点、船名和事故类型4个数据项,再根据抽取任务本身及其常见触发词构建自定义海事词库,用于自由文本的分词和词性标注;通过对大量事故语料的分析总结,编制抽取规则进行海事信息的抽取,形成结构化的海事数据.以长江海事局网站的事故详情为数据源,采用基于规则的抽取方法进行实验.实验结果表明,时间信息抽取的准确率为100%,召回率为91%;地点信息抽取的准确率为94.52%,召回率为69%;船名信息抽取的准确率为97.75%,召回率为86%;事故类型信息抽取的准确率为96.67%,召回率为87%.