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简介：摘要：在审查实务中，经常会遇见申请人修改超范围的问题。根据《专利法》第33条规定：“申请人可以对其专利申请文件进行修改，但是，其对发明和实用新型专利申请文件的修改不得超出原说明书和权利要求书记载的范围”。在审查文本修改超范围时，可基于申请的授权前景、审查效率、申请人对审查结论的可预期性等因素，选择合适的审查策略，提升审查效能。

简介：摘要：在大数据和人工智能时代，机器能否拥有情感成为人们热议的话题。真正的人工智能系统不仅具有像人类的思考和推理能力，也要能够感知和表达情感, 本文对基于文本情感分析的应用系统进行研究。

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简介：摘要：为了提升文本生成图像模型生成图像的质量，提出了利用语义和空间信息来增加全局和局部注意力的空间自注意力生成对抗网络模型。生成网络的输入除了句子文本特征和随机向量之外，还加入了单词级特征作为约束条件，为了让生成图像的整体布局更加清晰，引入了空间自注意力模块，利用其保留了语义标注的空间信息，使生成器在生成图像时更加关注图像的整体布局，规范了对象的整体位置，对生成器起正向优化作用。通过训练 SEAGAN模型最终模型能够通过文本描述生成具有细粒度的清晰的镜架图像，为项目减少了眼镜设计和拍摄图像中的成本，生成的镜框图像也达到了商品所需的清晰度，这也证明了模型在工业领域中的有效性。

简介：为规范建筑市场秩序、维护建设工程施工合同当事人的合法权益,住房城乡建设部、国家工商行政管理总局对《建设工程施工合同(示范文本)》进行了修订,制定了新版《建设工程施工合同(示范文本)》(以下简称'新文本')。旧版同时废止。新文本为非强制性使用文本,适用于房屋建筑

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简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，以文本形式出现的信息已经越来越多，网络上电子文本的信息量呈现爆炸趋势。数据信息的飞速增长严重影响了人们充分并且快速有效地利用这些信息资源，毕竟人们已经不能仅仅依靠人工劳力迅速有效地提炼出所需的关键信息。基于机器学习的文本分类算法应用的重要性在于实现对大规模文本数据的自动化处理等方面的提升。

简介：【摘要】希伯来神话凝聚着圣经作者对当时自然界和社会生活的想象与解释，也在强化后人对世界与文明起源的理解。在创世神话、先知神话、列王神话中，文本通过主体身份的差异，对具体化的“人”的概念讲述上也呈现出不同的神人倾向。本文试从上述希伯来不同神话类型的人神关系入手，融入更多平民化视角的思考，细致的解读神话材料中的人神关系范式，试图探寻希伯来神话与其民族信仰体系间的关联，从而更深入地理解希伯来神话的民族特质。

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简介：摘 要: 为改变传统的大学教材信息表达单调、无交互等问题，文章分析了与纸质教材相关的增强现实关键技术，简述纸质教材与增强现实技术相结合的优势，提出一种基于增强现实的大学教材增强表达方案。

简介：摘要:制药分离技术是一种高新技术，在医药行业中得到广泛应用。能够起到分离纯化的作用，在制药化学合成，动植物提取，生物发酵等领域，该技术以其独特的制药化工分离原理和方法被人们所应用，并发挥出巨大的作用。本文首先介绍了化工制药生产技术的特点，然后围绕相关原理对制药技术进行了阐述，以供参考。

简介：摘要：在信息化迅猛发展的年代，传统的教育技术有了翻天覆地的变化，在这种环境中如何使电教教材有更好的发展前景，是我们教育工作者面临的新问题，新考验，在这种环境中创新发展电视教材的建设具有重大的现实意义。

简介：摘 要 本文构造一种集成贝叶斯分类器用于舆情文本分类，目的是对数据量大、突发性强的舆情信息进行自动分类分析，对训练样本做样本分词和去停用词处理后，将训练样本集分为N个样本子集，对每个子集训练贝叶斯分类器，并集成各个基分类器，对舆情文本进行分类，能够取得较高的分类准确率。

简介：摘要：随着我国经济的发展以及社会的进步，我国的科技也逐步发展起来，科技水平越来越高。而目前我国几乎每个人都由一部手机或电脑，人们通过这些工具上网，在网络上了解一些信息，网络的出现在给人们带来方面的同时，也对人们的生产生活产生了一些不利的影响。但网络上的内容良莠不齐，一些不良的内容会不利于网络空间以及社会的发展，因此需要有关部门对其进行监测并对数据进行采集和分析，从而使网络环境清洁化。

简介：摘要：初中语文阅读教学中的教学重点是学生阅读能力的培养，使学生笨狗在文本细读中对文章进行一定的理解和鉴赏。本文通过对学生语文阅读教学中文本细读教学的重要性进行分析，让教师的教学目标得到明确，进而合理的引导学生进行阅读能力的培养，进而促进学生综合素质的发展，仅供参考。

简介：摘 要：准确、有效地对核电站操作经验进行有效的信息反馈，对提高核能系统的安全性具有重要意义。以2018-2022年我国核电运营事故案例为研究对象，运用文本挖掘技术，构造定制词典对其进行自动切分，实现对初始特征术语在报表中的特定表述的追溯，实现对事故风险要素的视觉表达，实现对事故风险要素的重视。研究发现，当前我国核电站安全事故的人为原因高达60.21%，其中人为原因的相关性要好于管理因素和装备因素。

简介：摘要：藏文是中国的少数民族语言之一，具有独特的语音、文字和文化特点。随着信息技术的快速发展，对藏文文本进行自动分类和处理成为了一个重要的研究领域。传统的基于规则和特征工程的方法在面对大规模的藏文文本数据时存在一定的局限性。文旨在基于深度学习的方法，提出一种基于Word2vec模型藏文文本的自动分类方法，以期能够为相关研究提供借鉴。

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