技术方案的类型包括 第1篇
现代科技的进步使计算机及网络技术飞速发展，提供越来越强大的计算机处理能力和网络通信能力。计算机及网络通信技术的应用大大提高了现代企业的生产管理效率，降低运作成本，并使得现代企业能更快速有效地获取市场信息，及时决策反应，提供更快捷更满意的客户服务，在竞争中保持领先。
一、工程概况
机房工程属于多学科技术，涉及到电子工艺、建筑结构、空气调节、给水排水、电气技术和消防安全等多种专业，而且又与电子计算机技术密切相关。其设计必须确保电子设备、计算机等系统稳定可靠运行，保障机房工作人员有良好的工作环境，做到技术先进、经济合理、安全适用。机房设计依据国家B级标准机房建设。
本机房装修总面积约为66M，机房内配备网络机柜7台；标准机架式服务器机柜7台，UPS主机一台，UPS电池组2组，总体布置见平面布置图。
二、设计依据
国家标准《电子信息系统机房设计规范》(GB50174-20xx)国家标准《电子信息系统机房施工及验收规范》〔GB 50462-20xx〕国家标准《建筑装饰装修工程质量验收规范》（GB 50210-20xx）国家标准《供配电系统设计规范》〔GB 50052-95〕国家标准《低压配电设计规范》〔GB 50054-95〕国家标准《建筑照明设计标准》（GB 50034-20xx）国家标准《计算站场地安全技术》(GB9361-88)。
国家标准《电气装置安装工程接地装置施工及验收规范》(GB50169-92)_公共安全行业标准GA/T75-94《安全防范工程程序与要求》 《_计算机信息系统安全保护条例》。
三、设计原则
整体性
计算机机房工程所有的系统设计时，保持系统的整体性，在设计、建设时统一规划，综合考虑。
先进性与实用性
机房工程系统的先进性与实用性相结合，设计立足于高起点，采用国际先进、成熟、实用的技术。构建合理的适当超前的技术体系架构，用以确保长时间的技术领先的地位。机房工程系统中的各个子系统通过集成，实现资源共享、信息共享，增强对机房工程的运营管理能力；提高设备利用率，降低能耗，节约能源；实现现代化科学的机房工程管理。机房工程内配备的系统软、硬件配置采用模块化、开放式结构，以适应系统灵活组网、扩展和系统集成整体提升的需要。
机房工程系统的可靠性原则为保证机房工程系统能为用户提供连续不间断的7x24小时服务，机房具有高可靠性。我投标方具体做到在设计中尽量减少单点故障的存在，对可能存在单点故障的环节，在设计上尽可能减少其对整个系统的影响。电气系统按B级机房标准设计。机房的各系统都具有足够的备份能力。
安全性
机房工程系统的安全性具有完整的安全策略和切实可靠的`安全手段来保障计算机机房工程用户运行系统基础环境的安全。我投标方在防火、防水、防虫、防鼠、防盗、接地、防雷、防电磁干扰、降噪等方面采取有效措施，在考虑地面承重能力时，采取相应的技术措施。
总体结构应具有兼容性和可扩展性，既可以包容不同厂类型的产品，便于升级换代，使整个系统可以随着科学技术的发展与进步，不断得到充实、完善、改进和提高，并在预埋件和线缆布设上留有冗余，以便系统将来的扩展。
（1）机房装修
建筑装修是整个机房的基础。它主要起着功能区的合理划分及保证机房环境达标的作用。对机房平面作整体规划，并进行相应的装修设计。机房装修不同于普通装修，要求防尘、防水、防静电、防鼠、保温、防结露、阻燃并具有良好的抗电磁场干扰性。
（2）机房电气系统
机房的供配电系统是一个综合性系统，是机房高可用性的保证。电子信息设备投入服务后如无一个长期稳定可靠的供电系统来保证设备正常运行，势必造成不良后果。
包括低压配电柜、在线扩容的模块化UPS不间断电源系统、照明系统、辅助供配电、电缆线路敷设等。
（3）机房空调新风系统
机房空调新风系统是机房运行环境的保障。电子信息系统设备是高精密的电子设备，对机房环境有严格的要求，其中最重要的是温度、湿度和洁净度。即是所谓的三度要求。
主机房配备行级水冷式空调系统及VRV吸顶式空调，并配备相应的新风、排烟系统。
（4）机房消防系统
机房火灾自动报警与气体灭火系统能自动捕捉监测区内火灾发生时的烟雾或热气，发出声光报警；同时，具有“联动”功能，即通过控制线路将消防给气设备，按照规定的要求动作，指挥各种消防设备在火灾时密切配合，各司其职，投入工作。
气体消防区域主要为主机房、配电间。
（5）机房接地和防雷系统
机房防雷接地系统是整体机房安全运行的保证。机房设施的雷击过压及电磁干扰防护，是保护通信线路、设备及人身安全的重要技术手段，是确保通信线路畅通、设备安全运行不可缺少的技术环节。
技术方案的类型包括 第2篇
一、主要开展的工作
1、积极宣传国家政策，遴选好科技示范户。根据项目相关政策，深入到乡村了解情况，筛选了10个科技示范户，征求示范户建议和意见，随时与科技示范户进行技术交流。
2、入户调查掌握情况，制定指导方案。首先到10个示范户家里交心谈心了解生产情况，掌握每户的实际情况，制定了 “年度技术指导方案”和“分户技术指导方案”。
3、及时开展技术指导。20xx年9月份以来，分别指导10户科技示范户在大门口悬挂科技示范户标牌，发放150元的物化补贴。根据不同的农事季节，深入示范户和辐射户家中或田间现场指导农业生产20次，全年下乡指导130天。
4、组织技术培训。一年来，认真组织科技示范户、村干部、种植大户进行了5次集中培训，共培训200人次，发放科技书刊和技术资料600份。
二、工作取得了良好的效果
1、科技示范户科技意识和种植水平明显提高。通过指导，10个科技示范户的种植水平显著提高，示范户全部掌握了测土配方施肥、秸秆还田、病虫草害综合防治等关键技术，种植水平显著提高。
2、提高了主导品种和主推技术入户率。通过培训指导，主导品种和主推技术入户率和到位率达到100%。
3、节约了生成成本。配方施肥技术、病虫草害综合防治技术的应用，提高了肥料利用率，降低生产成本及农药残留量，增加了农民收入。
4、提高了自己的的业务技能。通过与科技示范户的互相交流了解了农民的'真正所需，通过田间培训指导提高了自己的实践能力，积累了宝贵的经验。
三、存在的问题
1、个人的业务技术、理论水平不全面，需要及时提高，生产指导还存在很多不足之处。
2、科技示范户手机、电话号经常换，给生产指导带来困难。
3、科技示范户水平参差不齐，传统种植观念一时难以改变，关键技术掌握不够有待进一步提高。
技术方案的类型包括 第3篇
一、项目基本情况
1、建设地点和范围：严店乡苏小村，占地5600亩
2、完成时间：20xx年12月20日
3、建设内容与规模：引进新品种美国西葫芦彼特1000亩，投入30万元；广东芥蓝500亩，投入15万元；辣椒萨菲罗500亩，投入15元；武植2号莲藕1000亩，投入30万元；共投入90万元。
4、钢架大棚建设100亩。
5、完成专业合作社，依托市周谷堆市场，就进或外运方便。种植蔬菜面积达6000亩。
6、基础设施完善，硬化水渠45公里，砂石路机耕路65公里，当家塘20口，农业生产用电配套设施完善。
二、购置设备
1、水泵30台，大型喷雾器100台，大型旋耕机3台，微型旋耕机6台。
2、完成时间：20xx年11月20日。
三、技术培训体系建设
1、品种引进，推广新技术。
2、培训地村点：苏小村1个，乡农业技术服务站1个。
3、完成时间：20xx年11月20日。
4、建设内容：在苏小村建立技术培训实习基地80亩，编印技术资料5500份，技术培训650人次。
四、组织落实：
成立项目落实工作领导小组，分管领导任组长，抽调相关机构精干人员任成员，具体负责项目落实工作。
五、资金投入概算
技术方案的类型包括 第4篇
信息技术发展很快，为了适应现代信息社会对基础教育的要求，我校以发展为主题，以改革为动力，以现代教育信息技术建设为重点，以推进素质教育为中心，力争创办教育信息技术示范学校。结合我校校情，我们拟定了20xx—20xx学年度信息技术培训方案。
一、培训目的
1.使广大教师能够了解和掌握计算机实用基本操作知识与技能。
2.使广大教师能够运用计算机进行简单的教育教学信息处理。
3.使广大教师能够比较熟练的运用多媒体技术为教育教学及教学管理服务。
二、培训对象
1.在校的所有教职员工。
2.学校不设定参加考试教师的年龄，对自己不参加考试的教师教师信息技术培训计划将来产生的后果自己负责。
3.对已经取得国家或省级计算机过关证件的教师，也必须参加学校组织的计算机实用技术考核。
4.计算机教师也应参加学校组织的考试。
三、培训的内容与要求
1.基本操作部分
①文件及文件夹的建立、命名、保存。
②文件及文件夹的删除、移动、重命名。
③文件内容的复制、剪切、修改和删除。
④查找。
2.了解word的最基本操作，会建立新文档，并能在硬盘和u盘上存储、打开。文字处理部分。
①文字输入(速度、准确率)。
②排版。
③本学科试卷排版打印。
3.表格的制作部分
①绘制表格(规整表格、不规整表格)。
②设计表格、
③教案设计。
4.会使用多媒体课件(幻灯片)的.制作。
5.网络知识部分：
(1)怎样申请电子信箱及收发邮件。
(2)创建自己的博客，并在博客上上传电子教案，参加与校内外教师的集体备课活动。
四、培训方式：
学校集中培训，加以自学。
五、考核的方法和形式
1.考试的内容为计算机实用操作技术，不考理论知识和死记硬背的内容。具体考核的内容及要求细则，由学校组织相关专业人员统一制定。
2.本次计算机实用技术考核不再进行统一集中培训，一律靠个人自学。
3.本次计算机实用技术考核共分三个档次记录成绩，即：优秀、合格(过关)、不合格(不过关)。
4.对取得《教师计算机实用技术考核》证书的教师在聘用、晋职、评优、等过程中同等条件下优先考虑。
技术方案的类型包括 第5篇
背景
由爱奇艺团队与2019年发表在EMNLP会议上的论文，通过训练一个以BERT为基础的深度降噪编码器(DAE)和以置信度-字音字行相似度为基础的解码器（CSD)进行中文拼写纠错。在DAE阶段，BERT可以动态生成候选集去取代传统的混淆集，而CSD通过计算置信度和字音字形相似度两个维度去取代传统的单一的阈值进行候选集的选择，提高纠错效果，取得了SOTA( state-of-the-art)的一个效果。
模型结构
模型主要分两大块组成：
第一：Masked Language Model (bert)
是一个自动编码器（DAE), 基于bert模型，每次获取预测词的top k个候选字。
第二：Cofidence-Similarity Decoder
该部分是一个解码器，通过编码器输出的置信度confidence分值和中文字音字形的相似度similarity分值两个维度进行候选集的过滤和刷选，选择最佳候选的路径作为输出。
其中图1中没有任何过滤，在图2中，曲线对错误检错的部分结果进行过滤处理，在图3中，对误检和误纠进行过滤，在图4中进一步用cofidence和similarity进行加权过滤。
训练过程
预训练MLM部分 按照bert原始的mlm方式：对句子15%部分进行置换操作，其中80%替换成[MASK]，10%替换成随机的一个词， 10%替换成原始的词
fine-tune MLM 第一部分： 对于没有错词的文本，按照bert原始的mlm方式 第二部分： 对于有错词的文本， 两种样本构造：1）用原始错误的词作为mask，正确的词作为target目标词； 2）同时对正确的词也做mask，用原始的词作为mask，目标词为原始词
训练CSD 训练完encoder，然后根据encoder预测出的confidence分值和字音字形相似度分值，绘制散点图，通过人工观察用直线拟合，确定能够分开正确和错误的点的分界曲线，论文最终给出的曲线为： × \times× confidence + × \times× similarity >
背景
由阿里团队于2020年在ACL会议上发表，主要通过graph convolutional network (GCN）对字音和字形结构关系进行学习，并且将这种字音字形的向量融入到字的embedding中，在纠错分类的时候，纠错更倾向于预测为混淆集里的字。模型训练是一个end-to-end的过程，试验显示，在公开的中文纠错数据集上有一个较大的提升。
模型结构
模型也主要分两部分组成： 第一部分：特征提取器 特征提取器基于12层的bert最后一层的输出
第二部分：纠错分类模型 通过GCN学习字音字形相似结构信息，融合字的语义信息和字的结构信息，在分类层提高纠错准确率。 接下来我们具体看下GCN的结构组成部分：
字音字形邻接矩阵 其中A p ∈ R N × N , A s ∈ R N × N A^p \in R^{N \times N}, A^s \in R^{N \times N}Ap∈RN×N,As∈RN×N分别表示字音和字形关系中字的邻接矩阵，N NN代表的是混淆字符集中所有的字符数量，其中每个元素A i , j ∈ { 0 , 1 } A_{i,j} \in {\{0,1\}}Ai,j∈{0,1}，若第i ii个字与第j jj个字在混淆集的pair对中，则值为1，否则为0。
Graph Convolution Operation 通过图卷积操作主要学习图中相邻节点的关系信息，每一层的卷积计算操作如下： f ( A , H l ) = A ^ H l W g l f(A, H^l) = \hat{A}H^lW^l_gf(A,Hl)=A^HlWgl 其中W g l ∈ R D × D W^l_g \in R^{D \times D}Wgl∈RD×D是模型需要学习的参数，A ^ ∈ R N × N \hat{A} \in R^{N \times N}A^∈RN×N是邻接矩阵A AA的归一化后的矩阵。H l ∈ R N × D H^l \in R^{N \times D}Hl∈RN×D表示的是图节点向量表征，H 0 H^0H0由bert的字向量初始化，为了保证和bert的特征提取器在一个向量空间，所以将最后的激活函数去除了。
Attentive Graph Combination Operation 通过attention，将字音字形两个图中表示的字向量进行加权相加，得到融合后的向量表示： C i l = ∑ k ∈ { s , p } a i , k l f k ( A k , H l ) i C_i^l = \sum_{k \in {\{s,p\}}} a^l_{i,k}f_k(A^k, H^l)_iCil=k∈{s,p}∑ai,klfk(Ak,Hl)i 其中C l ∈ R N × D C^l \in R^{N \times D}Cl∈RN×D，f k ( A k , H l ) i f_k(A^k,H_l)_ifk(Ak,Hl)i表示的是图k kk中卷积表示的第i ii行的向量，也就是图中第i ii个节点的向量表示。a i , k a_{i,k}ai,k是一个标量，代表的是图k kk中第i ii个节点的权重，在字音和字形关系分别对应的GCN图中，两种关系的字向量通过attention进行融合得到每个字的新向量表征：C l ∈ R N × D C^l \in R^{N \times D}Cl∈RN×D，其中l ll代表的是第l ll层。 而每个字的字音字形两个向量进行加权融合，其中的权重计算公式如下： a i , k = e x p ( w a f k ( A k , H l ) i / β ) ∑ k ′ e x p ( w a f k ′ ( A k ′ , H l ) i / β ) a_{i,k} = \frac{exp(w_af_k(A^k, H^l)_i/\beta)}{\sum_k^{'}exp(w_af_{k^{'}}(A^{k^{'}}, H^l)_i/\beta)}ai,k=∑k′exp(wafk′(Ak′,Hl)i/β)exp(wafk(Ak,Hl)i/β) 其中w a ∈ R D w_a \in R^Dwa∈RD是模型中的上下文参数向量，在所有层都共享，β \betaβ是一个超参数控制attention权重计算的平衡。字音字形的各向量权重大小，通过w a w_awa与字的字音向量和字形向量做dot product，然后经过softmax函数归一，得到各自的权重。
Accumulated Output 经过图卷积以及attention加权组合操作后，最终图卷积的每一层的node节点的向量表示为： H l + 1 = C l + ∑ i = 0 l H i H^{l+1} = C^l + \sum_{i=0}^lH^iHl+1=Cl+i=0∑lHi GCN通过字与字的关系邻接矩阵A AA，将节点的向量表征H l H^lHl，通过学习一个映射函数，获取节点之间更高层的语义向量空间H l + 1 H^{l+1}Hl+1。
训练过程
⎧⎩⎨⎪⎪HLui, if i−th character∈confusion setEi, otherwise,{HuiL, if i−th character∈confusion setEi, otherwise,
背景
该论文是字节团队于2020年发表在ACL会议，将纠错任务分成两部分：detection network（错误检测）和correction network（错误纠正）。在错误检测部分，通过BiGRU模型对每个输入字符进行错误检测，得到每个输入字符的错误概率值参与计算soft-masked embedding作为纠错部分的输入向量，一定程度减少了bert模型的过纠问题，提高纠错准确率。
模型结构
如上图所示，模型结构由两部分构成：
第一部分：Detection Network 在检测网络中，相当于对输入序列的二分类，假如输入序列的向量表征为E = ( e 1 , e 2 , . . . , e n ) E = (e_1, e_2, ..., e_n)E=(e1,e2,...,en)，其中e i e_iei表示的是字x i x_ixi的向量特征。标签labels G = ( g 1 , g 2 , . . . , g n ) G=(g_1, g_2, ..., g_n)G=(g1,g2,...,gn)，其中g i g_igi代表的是第i ii个字符的label，值为1表示字符是错误的，为0表示是正确的。每个字符都对应一个概率值p i p_ipi，值越高越可能表示该字是一个错误的字。用BiGRU对输入序列的每个字符进行错误检测，其中p i p_ipi分值计算如下： p i = P d ( g i = 1 ∣ X ) = σ ( W d h i d + b d ) p_i = P_d(g_i=1|X) = \sigma(W_dh_i^d+b_d)pi=Pd(gi=1∣X)=σ(Wdhid+bd) 其中h i d h_i^dhid表示的是BiGRU的hidden state， W d , b d W_d, b_dWd,bd是最后一层分类层参数。
第二部分： Correction Network 纠错网络是一个基于bert的序列multi-class分类任务，输入的是序列soft-mask向量:E ′ = ( e 1 ′ , e 2 ′ , . . . , e n ′ ) E^{'} = (e^{'}_1, e^{'}_2, ..., e^{'}_n)E′=(e1′,e2′,...,en′)输出是纠错后的序列词:Y = ( y 1 , y 2 , . . . , y n ) Y=(y_1,y_2,...,y_n)Y=(y1,y2,...,yn) 对输入的soft-masked向量，经过bert模型，得到最后一层的输出向量表示：H c = ( h 1 c , h 2 c , . . . , h n c ) H^c = (h^c_1, h^c_2, ..., h^c_n)Hc=(h1c,h2c,...,hnc)然后用residual connection连接，将原始输入向量e i e_iei与输出向量相加： h i ′ = h i c + e i h_i^{'} = h_i^c + e_ihi′=hic+ei 经过分类层，计算预测概率结果值： P c ( y i = j ∣ X ) = s o f t m a x ( W h i ′ + b ) [ j ] P_c(y_i=j|X) = softmax(Wh^{'}_i + b)[j]Pc(yi=j∣X)=softmax(Whi′+b)[j]
训练过程
Soft-Masked Bert训练是一个end-to-end的过程，基于pre-trained bert做训练，对有错误的样本进行过采样，模型训练包含两部分loss，检测loss和纠错loss： L d = − ∑ i = 1 n l o g P d ( g i ∣ X ) L_d = -\sum_{i=1}^nlogP_d(g_i|X)Ld=−i=1∑nlogPd(gi∣X) L c = − ∑ i = 1 n l o g P c ( y i ∣ X ) L_c = -\sum_{i=1}^nlogP_c(y_i|X)Lc=−i=1∑nlogPc(yi∣X) 其中L d , L c L_d, L_cLd,Lc分别代表的是检测网络产生的loss和纠错网络产生的loss，两个loss通过线性加权作为最终loss： L = λ . L c + ( 1 − λ ) . L d L = \ + (1-\lambda).L_dL=λ.Lc+(1−λ).Ld 其中λ ∈ [ 0 , 1 ] \lambda \in [0,1]λ∈[0,1]是一个权重参数。
背景
由ebay团队于2019年发表在SIGIR 2019 eCom会议上，将纠错任务当做机器翻译任务，基于encoder-decoder框架。
模型结构
encoder部分是一个多层的RNN模型，decoder部分也是一个多层的RNN模型，attention权重计算依赖encoder部分的所有hidden state输出和decode部分的前一时刻的hidden state输出，计算生成当前时刻的上下文向量作为当前时刻的decode部分的输入。
第一部分：encoder阶段 对输入的向量E = ( e 1 , e 2 , . . . , e t ) E=(e_1, e_2, ..., e_t)E=(e1,e2,...,et)经过多层的RNN模型，得到序列hidden state向量输出: H = ( h 1 , h 2 , . . . , h t ) H =(h_1, h_2, ..., h_t)H=(h1,h2,...,ht)。
第二部分：attention阶段 attention阶段主要是在每一步解码过程中，产生一个contex向量作为decoder阶段的输入，而contex上下文向量生成公式如下： c i = ∑ j = 1 T λ i j h j c_i = \sum_{j=1}^T\lambda_{ij}h_jci=j=1∑Tλijhj λ i j = e x p { a i j } ∑ k = 1 T e x p { a i k } \lambda_{ij} = \frac{exp\{a_{ij}\}}{\sum_{k=1}^Texp\{a_{ik}\} }λij=∑k=1Texp{aik}exp{aij} a i j = t a n h ( W s s i − 1 + W h h j + b ) a_{ij} = tanh(W_ss_{i-1}+W_hh_j + b)aij=tanh(Wssi−1+Whhj+b) 其中W s , W h W_s, W_hWs,Wh是模型需要的向量参数权重，b bb是bias参数。当前步输入到解码器的上下文向量是由encoder阶段的所有hidden state输出的加权之后得来，而encoder阶段的第j jj个hidden state向量h j h_jhj对应的权重，则根据decoder阶段的上一时刻的hidden state输出s i − 1 s_{i-1}si−1与该hidden state向量h j h_jhj经过一个映射变换函数输出得到，最后用softmax进行权重归一。
第三部分：decoder阶段 解码阶段，每个时刻的输入为解码器当前时刻的输入，contex向量和上一时刻的hidden state向量，最后对每个输入序列进行分类。 p ( Y t ∣ s t ) = s o f t m a x ( W s t + b d ) p(Y_t|s_t) = softmax(Ws_t + b_d)p(Yt∣st)=softmax(Wst+bd) s t = f d ( s t − 1 , c t , y t ; θ d ) s_t = f_d(s_{t-1}, c_t, y_t;\theta_d)st=fd(st−1,ct,yt;θd)
训练过程
背景
该论文是学术界的一篇中文纠错论文，在中文公开纠错数据集上取得了不错的效果。纠错模块分两部分：第一部分是基于bert的base模型，输出可能纠错后的结果，第二部分是一个filter模块，主要基于treeLSTM模型学习出字的hierarchical embedding，通过向量相似度衡量两个字的相似度，取代了预先设定好的混淆集并且可以通过模型的自适应学习，发现字与字之间新的混淆关系能力，通过filter模块，进一步过滤bert模型的过纠等问题，提高准确率。
模型结构
如上图所示，模型分成两部分： 第一部分：MaskLM bert 假设输入序列X ∗ X_{*}X∗，在序列第i ii个位置的字符表示为X i X_iXi，经过MLM bert模型，得到输出Y ^ ∗ \hat{Y}_*Y^∗，其中Y i ^ = { Y i k ^ } \hat{Y_i} = \{\hat{Y_{ik}}\}Yi^={Yik^}是在输入为第i ii个位置输出预测为各词的一个概率分布: Y ∗ ^ = M a s k L M ( X ∗ ) \hat{Y_*} = MaskLM(X_*)Y∗^=MaskLM(X∗)
第二部分：Adaptable Filter with Hierarchical Embeddings 这是一个基于treeLSTM模型结构，用字的IDS拆分结构作为treeLSTM的输入，学习字向量表示，如下图所示： 左图是“無”的IDS结构，然后依次输入到treeLSTM模型中，其中输出h 7 h_7h7的向量为“無”的hierarchical向量表示。假设字符a aa和b bb经过模型得到的hierarchical向量表示为h a h_aha和h b h_bhb，HeadFilt计算两个字符的相似度通过如下计算公式： d a b = ∣ ∣ h a / ∣ ∣ h a ∣ ∣ − h b / ∣ ∣ h b ∣ ∣ ∣ ∣ d_{ab} =
\begin{vmatrix} \begin{vmatrix} \text{ }\text{ } h_a/ \begin{vmatrix} \begin{vmatrix} h_a\end{vmatrix}\begin{vmatrix} \begin{vmatrix} \text{ }\text{ } h_a/ \begin{vmatrix} \begin{vmatrix} h_a\end{vmatrix}
\end{vmatrix} -h_b/
\begin{vmatrix} \begin{vmatrix} h_b\end{vmatrix}\begin{vmatrix} \begin{vmatrix} h_b\end{vmatrix}
\end{vmatrix} \text{ }\text{ }\text{ }\end{vmatrix} \end{vmatrix}dab=∣∣∣∣ ha/∣∣∣∣ha∣∣∣∣−hb/∣∣∣∣hb∣∣∣∣ ∣∣∣∣ S ^ ( a , b ) = 1 1 + e x p ( β × ( d a b − m ) ) \hat{S}(a,b) = \frac{1}{1+exp(\beta \times (d_{ab} -m ))}S^(a,b)=1+exp(β×(dab−m))1 其中d a b d_{ab}dab计算的是向量h a h_aha和向量h b h_bhb之差的欧氏距离，S ( a , b ) ^ \hat{S(a,b)}S(a,b)^表示的是相似度分值，若两个向量的距离d a b d_{ab}dab小于一个边缘常量阈值m mm，则相似度分值接近1，否则接近0，其中β \betaβ是一个常量，主要控制当两个字符不相似的时候，保证S ^ ( a , b ) \hat{S}(a,b)S^(a,b)相似度分值为0。则对于字符X i X_iXi相对于所有其他N NN个字符的一个相似度分值为： S i ^ = [ S ^ ( X i , c 1 ) , . . . S ^ ( X i , c N ) ] \hat{S_i} =
[Ŝ (Xi,c1),...Ŝ (Xi,cN)][S^(Xi,c1),...S^(Xi,cN)]
Si^=[S^(Xi,c1),...S^(Xi,cN)] 最终预测的结果将第一部分bert预测输出的分值与HeadFilt相似度计算的分值进行element-wise相乘，得到最后的概率分布值，输出最终的预测结果标签为： Y ^ i f i l t = a r g m a x ( Y ^ i ∗ S i ) k \hat{Y}_i^{filt} = argmax(\hat{Y}_i * S_i)_kY^ifilt=argmax(Y^i∗Si)k
训练过程
训练分两块训练：
技术方案的类型包括 第6篇
一、自我分析：
成功的起始点乃自我分析，成功的秘密则是自我反省。
1、应用信息技术优化课堂教学能力。课堂教学永远是一门遗憾的艺术，目前我应用信息技术优化课堂教学能力还远远不足，距实现信息技术与教学深度融合还有很大差距，存在顾此失彼现象。
2、应用信息技术转变学生学习方式能力。信息技术为学生自主学习提供了广阔的天空，但由于受传统“一支粉笔一本教科书”的填鸭式教学的影响，我在转变学生学习方式上还存在很多问题，过多的包办代替注重知识的传授而忽视能力培养。
3、应用信息技术促进教师专业发展能力。我们提倡终身教育，而终身教育本身离不信息技术，网络具有其强大的传输功能，网络对促进教师专业发展十分重要，不出就能实现教学相长，而我在此方面还十分欠缺，网友少参加学习团体也少。
二、环境分析：
问题永远在自己身上。
我校是一所区级中学，信息化建设刚刚起步，多名教师共用一个电子备课室，没有良好的信息化环境也很难拥有学习提升的机会，学校资源库还不够健全，可用资源有更少之又少
三、发展目标：
目标是前进的动力，无目标的'努力犹如在黑暗中远征。
1、使信息技术成为提高课堂教学能力魔法棒。
2、应用信息技术转变学生学习方式由“厌学”到“会学”最后达到“乐学”。
3、熟练制作多媒体课件，并学会使用多种教学软件。做个时代的“弄潮儿”。
四、实现目标过程中可能面临的困难或挑战
“书山有路勤为径学海无涯苦作舟”
时间不够用：本人担任六个班地理教师，在校内担任学科组长一职，在校外担任“市级兼职地理教研员”，在123教育网站担任义务地理资料管理员，所以可能时间不够用，但我坚信“时间就像海绵里的水只要挤总会有”。缺少名师：身边缺少信息技术应用名师，在和暗中摸索。
技术方案的类型包括 第7篇
（1）权属调查记事
a) 现场核实申请书有关栏目填写是否正确，不正确的作更正说明。
b) 界线有纠纷时，要记录纠纷原因（含双方各自认定的界址），并尽可能提出处理意见。
c) 指界手续履行等情况。
d) 界址设置、边长丈量等技术方法、手段。
e) 说明确实无法丈量界址边长、界址点与邻近地物的相关距离和条件距离的原因。
（2）地籍测量记事
a) 测量前界标检查情况。
b) 根据需要，记录测量界址点及其他要素的技术方法、仪器。
c) 遇到的问题及处理的方法。
d) 提出遗留问题的处理意见。
（3）调查结果审核意见
审核人对地籍调查结果进行全面审核，如无问题，即填写“合格”；如果发现调查结果有问题，应填写“不合格”，指明错误所在提出处理意见。审核人签字或盖章确认。
技术方案的类型包括 第8篇
一、区域基本情况
医院属于特殊环境，对虫害控制工作的效果要求较高，工作过程也应对安全、气味、环境、和减少对病患人员及医护人员工作干扰等各方面的因素进行考虑。
二、总体工作计划
根据上述情况分析，我们认为对于青海大学附属医院的工作，应引入有害生物管理的理念，确立以虫情监测为依据，先期预防为基础，结合定期杀灭，局部临时性处理的工作原则。
1.建立虫情监测体系：由双方人员共同定期采用询查法或器械调查法进行密度监测，根据密度变化随时调整作业方法。
2.分区域设计方案：在进一步调查的基础上，对各功能区域设计具体的防治方案。
3.重视外环境和孳生地的管理与控制。
4.根据季节和虫情变化，定期进行大面积虫害处理作业。
5.根据特殊情况（气候或虫情突变等情况）进行临时性应急杀灭处理。
6.合理用药，有计划的轮换用药，避免害虫产生抗药性。
7.建立完整的书面客户档案，以利于以后工作的开展。
三、虫害调查及控制方案
（一）蟑螂防制方案：
据调查青海大学附属医院内存在的蟑螂为德国小蠊，是现代城市主要害虫之一，其繁殖周期短、繁殖率高、生存适应能力强、食性杂，危害程度以及杀灭控制难度远大于老鼠，是目前城市首要的卫生害虫，一但被侵入很难根除，其危害主要在于传播疾病，同时会给医院带来负面影响。对医院带来的风险隐患主要有：
1.蟑螂是多种病媒的传播体和致敏源，其肢体、粪便和身体上的灰尘等极易导致哮喘、鼻炎、皮炎等过敏性反应。其在室内孳生危害会给医院内的医护人员、病患者带来极大的健康安全隐患。
2.蟑螂随处出没，极易导致病患人员及医护人员对于本医院卫生、管理等的投诉、反感和负面传播，给医院的信誉蒙上阴影。
3.蟑螂防制不力，会导致病患人员及医护人员牢骚满腹，工作效率降低，影响正常的医疗秩序。
4.蟑螂防制效果不理想，也必然会收到卫生执法部门的相关警示、公告和处罚，造成一定的经济损失。
（二）医院环境特点：
1、医院的环境结构给蟑螂防制方法带来一定局限性：尤其是病房、药房、医务室、手术室等地因安全因素，无法采取常规的蟑螂防制措施（化学药物的滞留喷洒、粉剂、熏蒸等），容易留下处理死角，造成防制效果不理想，蟑螂反弹频繁的现象。
2、医院的部分地方基本卫生管理措施不到位。尤其是医护及病房区域的食源和水源极其丰富，而有些卫生死角无法及时清理，宜于蟑螂的快速繁殖。因此，医院的蟑螂危害已经日益严重。
（三）灭蟑方法：
1开荒控制消杀
前期对全院采取一次大规模的蟑螂控制消杀，将医院公共区域原有的蟑螂，货物及其他物料中夹带的蟑螂利用3-5天的时间进行全方位、立体式的清剿杀灭；经过开荒作业将蟑密度降低至每平米85%以下。同时，使用有长效预防的药品进行处理，防止蟑螂反弹。
2长期控制
主要包括物理方法、化学药物方法、熏蒸法等方法。
（1）对医院定期检查，定期使用物理灭蟑法，确保蟑螂密度维持在较低水平，对无蟑区域预防性投药处理。
（2）各种管道井、地沟和地漏是有蟑螂繁殖和越冬的场所、迁徙的通道。我公司会定期选用性能先进的进口热烟雾机进行加强处理。冬春季加强杀灭其越冬成虫和虫卵。
3 环境治理（由我方指导，需院方配合）：
环境治理是防止蟑螂携入、生存、栖息、繁殖的关键策略，是所有蟑螂防制方案的前提条件：
（1）打扫卫生，除重视每天清扫卫生外，加强边角缝隙等死角清理将会减少蟑螂的生存环境，严格控制食物和水源。
（2）要制定严格的卫生制度，保证所有物品都按要求存放，不随便乱丢乱放，垃圾要日产日清，下水道要保持畅通，道口必须加网盖。
（3）病房及医护人员休息室区域每天晚上清理储物柜面、地面，不留食物残屑。
（4）墙壁、天花板、门窗框孔洞缝隙及时修补。
（5）药房、库房所有物品堆放整齐，定期整理保持通风干燥。
（二）鼠类防制方案：
1. 鼠种：根据我公司掌握的情况，该地鼠种是小家鼠，褐家鼠小家鼠形体小，可随家具、杂物、交通工具、等迁入，有很强的繁殖能力，生活条件适宜的情况下，一年四季都可以繁殖，警觉性强，有明显的新物反应，是最难控制的一种家栖鼠。褐家鼠有很强的适应和繁殖能力，警觉性强，有明显的新物反应，是最难控制的一种家栖鼠，其饮水量很大，每天须饮水10毫升以上；其食量也大，每天须进食20克食物。所以，控制褐家鼠首先应严格控制水源尤其是隐性水源，如及时清空空调接水盘、管好饮料类食品等。针对褐家鼠的毒饵应采用含水分较高的新鲜饵料，严格控制鼠类食源也是褐家鼠控制的基本要求。
2.周边鼠情：建筑物本身会对周边鼠类产生很强的吸引力，灭鼠后建筑物内部会形成鼠类真空环境，增加了对周边鼠类的吸纳力，如何减少周边鼠类的迁入、防止鼠密度反弹也是灭鼠的重点工作。
2.灭鼠的原则
（1）彻底、连片杀灭
鼠类繁殖快，其数量增长呈“S”型，只要保持一定的数量，就会很快地恢复到原来的水平，故必须彻底杀灭。
（2）连续杀灭
鼠类繁殖快，又能从外面迁移来，即使一次杀灭比较彻底，仍能很快繁殖起来，故只有经常连续不断地杀灭，才能保持鼠类数量的低水平。
（3）因地、因时选择灭鼠时机和方法
每种鼠有其自己的生态特点，每种灭鼠方法对其效果往往有较大的差别，不同的季节也有明显的变化，不同地区的同一鼠种和鼠密度高和低时生态上也有差异，故需要了解上述特点的情况下，采取最有效的灭鼠措施。
（4）交替使用灭鼠药物和方法
由于鼠类的适应性很强，对每种灭鼠药物和方法，几乎均能很快适应，应以药物和器械方法的多变克服其适应性。
（5）重视防鼠
鼠类的数量受栖息地和食物等条件的制约，破坏老鼠适宜的栖息环境，断绝鼠粮，对控制鼠的数量有积极意义。另外，做好防鼠设施可有效的减少鼠的危害。
3.灭鼠方法
1.主要运用生态灭鼠方法：封堵鼠道、断绝鼠类水源和食源，并配以物理灭鼠方法：粘鼠板、鼠笼、捕鼠夹。作业前进行鼠密度检测，如密度超过15%，则首选化学灭鼠。
2.地沟（包括室外地沟）投放蜡丸鼠药，同时定期用热烟雾熏杀、驱赶地沟内鼠类。
3.在鼠密度达标后，由我方专家指导贵方物业工程部门进行堵洞、抹缝工作。
4.建立鼠情报告制度，在定期检查、处理的基础上随时掌握、处理新发鼠害。灭鼠方法
5.每月由我公司专业作业技术人员对防鼠设施进行一次检查，做好记录并及时更换损坏设施，补充或更换鼠板、鼠笼----即检查维护。并做好记录，为下次控制做准备。
6.建立鼠情报告制度，在定期检查、处理的基础上随时掌握、处理新发鼠害，尤其是突发鼠患和反弹鼠害。
7.在进行鼠害治理工作的同时，可由我方专家不定期的对相关工作人员进行简单的防鼠知识培训，提高大家的灭鼠、防鼠知识，为以后长期控制鼠害打下良好基础。
（三）蝇、蚊类控制方案
建筑物内很少有飞虫的孳生地，在建筑物内所看到的`蝇类都是通过门窗从外界飞入的。室内的蚊、蚋、蠓及蛾类，可在地沟、空调接水盘、室内植物或地漏处孳生繁殖。但进入室内的，主要来源还是由室外飞入的。我们不提倡在建筑内部频繁用药，把节约下来的药品费用投入到防止飞虫进入上更为科学合理。具体措施如下：
1.建立害虫控制组织机构，由物业管理部门系统负责。
2.建筑物大门处加装风幕机并定期检测风幕机的风速及风速的角度。
3.室内合理设置灭蝇灯并定期检查灭蝇灯的辐照强度。辐照强度不达标时应及时更换灯管。
4.把灭蝇灯纳入监测体系，定时、定点清理记录灭蝇灯托盘中虫尸的种类和数量，以便了解虫口密度。在进一步分析的基础上，还可以反向查找飞虫进入的通道，及时补漏。
5.室内合理悬挂粘蝇纸，放置灭蝇诱饵。
6.窗户、排风扇等通向室外的部位加装细窗纱并定期检查维护。
7.定期检查天空调接水盘、室内植物及各种地漏，如有蚊虫孳生的迹象就应提前进行相应的处理。
8.定期检查管道井和管线通道，并进行预防性处理。
9.定期检查室外害虫孳生地并清理、记录。为降低成本加强效果，重点部位可每周喷药两次。
10.定期检查防飞虫设施并维修、记录。
11.室外和外墙大面积喷洒灭飞虫药。
12. 室内可选用质量较好的灭飞虫药做滞留喷洒，但每月不应超过一次。飞虫多时可用超低容量喷雾处理。
13.垃圾日产日清，垃圾站每天都应打扫干净，由酒店保洁人员做喷药处理。
14.室外的管道井、地沟等处定期采用热烟雾结合滞留喷洒进行处理，有积水的部位投放灭幼颗粒。室内则定期以超低容量喷雾结合滞留喷洒的方法进行处理，有积水的部位同样投放灭幼颗粒进行处理。
四、延伸服务
1.由西宁继军生态治理有限公司专家不定期的对相关工作人员（采购员、库管员、装修监理、医护人员）进行鼠类、蟑螂预防控制知识培训，提高大家的灭蟑、防蟑防鼠意识，为以后长期控制鼠蟑打下良好基础；
2.为医院提供大宗设备及药品验场服务，对从有蟑害地区所购物品进行仔细检查，做好防虫工作。
3.建立蟑情汇报制度，对发现的不明昆虫留样并及时通知我公司做进一步的鉴定；
4.建立虫情预警机制，对蟑螂可能进入建筑的途径进行预测、分析，必要时提前进行预防性处理。
5.定期监测跟踪，由于每天都存在大量的物品出入，蟑螂极易被携带到医院内，我公司会安排专人定时定地进行监测并作细致的监测记录，及时对于发现的问题进行分析总结，找出问题症结，提出解决方案。
鼠蟑控制是一项长期工作，并且随着时间的推移难度会加大。所以不能单一用药，或随意加大药量，防止只图眼前效果，造成以后难以控制的局面。
鼠蟑作业模式及费用结构
模式一（鼠蟑类综合防制）：开荒消杀+6次集中控制+6次检查维护+2次临时性消杀。鼠蟑螂类密度标准高于国家爱卫会标准倍。一年费用约160000元。
模式二（鼠蟑类综合治理）：开荒消杀+4次集中控制+8次检查维护+1次临时性消杀。鼠蟑螂类密度达到国家爱卫会标准。一年费用约150000元。
蚊蝇作业模式及费用结构
模式一（季节性消杀）：每年5-10月每月一次性消杀，密度达到国家爱卫会标准。全年费用约80000元。
模式二（单次性消杀）：全楼单次性消杀，由院方自行选择次数，短期内蚊蝇密度较低，一次费用约15000元。
技术方案的类型包括 第9篇
在县委县政府的高度重视下，经几年来的努力，我县以省野生水果世界有限公司为龙头的剌葡萄产业已初具规模，进入快速发展轨道。为进一步促进产业健康发展，提高果农栽培技术水平，拟举办一期刺葡萄栽培技术培训班，特制定培训方案如下：
一、培训的目的和意义
因我县发展酿酒葡萄的种植产业时间不是很长，种植户对刺葡萄的生长结果习性及相应的栽培管理技术掌握得不够，对刺葡萄的产量和品质把握不准，从而影响到果农的生产效益和加工厂家的刺葡萄酒的酿制质量。因此，举办一期剌葡萄栽培技术培训班很有现实意义。
二、参加培训人员
1、现有种植户：
以上共有25户种植户。
2、意向种植户
（1）按县“刺葡萄产业规划”要求的.以两杰为核心区的产业发展区中的有意种植农户；
（2）各乡镇选择1－2名意向种植户。
三、培训时间安排
20xx年11月中旬，时间2天，具体日期另行确定。
四、主讲人来源
1、公司生产基地技术员；
2、拨翠葡萄自采园技术员：
五、培训的主要内容及主讲人
1、建园规划、架材选择及采购或预制、立架方法等；
2、刺葡萄各品种特征特性介绍及相关栽培管理关键技术要点技术人员；
3、刺葡萄苗木繁育技术（嫁接方法、扦插方法）技术人员；
4、刺葡萄栽培管理技术（园地准备、移栽、幼树和结果树的土肥水管理、病虫草鸟的防控、枝梢修剪等）；
5、刺葡萄鲜果采收及储运技术人员。
等等相关知识（未尽内容由主讲人补充）。
六、授课方式
课堂讲解与生产现场授课相给合，建议培训时间为两天，室内授课一天，现场讲解一天。
七、承办方及举办地点
建议由公司领办，因该公司具备与培训内容相对应的技术人员和物质条件。