周文涛硕士毕业论文

东大至今已经走过了96年的历程，在这96年里，东大为社会、为国家培养出了一大批的优秀毕业生。无论是哪一个行业，政界、商界、文艺界、体育界都可以看到东大学子的身影，下面我列举几位自己熟悉的东大校友。

一、柴天佑

柴天佑教授1980年来到东北工学院（东北工学院为东北大学前身）自动化专业攻读研究生，直到1985年博士毕业后留校任教，现在担任东北大学自动化研究中心主任，国家冶金自动化工程技术研究中心主任。入校时听学长讲过过柴教授的一个小故事，柴教授15年的时候去秦皇岛分校开了一场讲座，分校的学生挤满了整个讲座的教室，而柴教授一讲就是两个多小时，没有一个学生中途离开，直到柴教授与学生约定休息十分钟，十分钟回来他接着讲，学生才急忙跑去了厕所。虽然柴教授被誉为国内控制第一人更是国重实验室的负责人，但在柴教授的身上却丝毫看不出来骄傲，永远都像一个普通的老师在哪里，如果你不听他讲课你很可能就会把他当作一个普通的东大教师，这也让我想起来蔡元培。柴教授一颗心扑在了研究之上，更将自己的青春以及后半生奉献给了东大，东大遇到柴教授是在不能说是不幸运。希望每一位东大学子都能以柴教授为指路灯，在东大成为一个谦虚、严谨、拥有一颗感恩之心的人。

二、周文涛

周文涛校友2006年从冶金工程专业毕业，现任河钢集团邯钢公司三炼钢厂精炼车间副主任。周文涛以优异的成绩从东北大学完成学业后，他来到河钢邯钢三炼钢厂工作，开启了炼钢职业生涯。周文涛在这里练就了一身过硬的炼钢绝技而且改进了精炼工序为国家大大减小了精钢炼水的消耗。2018年4月11日，第11届模拟炼钢挑战赛世界总决赛现场，周文涛用了不到10分钟就成功地炼出第一炉合格钢水，获得了世界炼钢大赛总冠军！虽然只是小小的炼钢台，但对于周文涛来说确实自己一生所要专注的事业，也正是周文涛的追求以及不断进步使得他能够活动炼钢大赛的世界冠军。这种精益求精，追求卓越的精神值得每一位东大学子去学习，在自己的行业做出一番事业。

三、邹存邈

邹存邈烈士，2007年进入东北大学机械工程学院学习，2011年6月入伍。2018年1月29日，在飞行训练中，不幸遇难。2月2日，解放军南部战区空军批准他为革命烈士。在校期间邹存邈就立志参军，在他的不断努力之下，他终于成为蓝天之子——空军的一员。他曾说过：选择空军，就一定要当飞行员！邹存邈也是在这样做的，因为国家，他忽略了身边的人，哪怕是妻子怀孕甚至生孩子他也没能陪在身边。青春献给了空军，生命献给了国家。我们也应该以邹存邈为榜样，热爱祖国，虽然我们可能不能去保卫祖国，但我们也应该在自己的岗位之上为祖国做出自己的贡献。

东大从来不缺优秀的校友，希望你也能成为东大的下一个优秀校友，成为东大的骄傲！

随着计算技术和生物技术的进步,当前生物医学文献正在以前所 未有的速度增长。这些文献中蕴含着最新的研究进展和丰富的生物医学知识,对于生物医学研究者具有重要意义。然而数以千万计的文献使得研究者追踪和整理自己 需要的知识和信息变得越来越困难。文本挖掘技术可以解决这一问题,帮助生物医学研究者提高从文献中获取知识和信息的效率。因此针对生物医学文献的文本挖掘 研究具有重要的应用价值。判别式模型是一类直接利用特征来预测目标变量的发生概率的机器学习模型,本文中主要用到的判别式模型有最大熵模型和条件随机域模 型。相对于产生式模型,判别式模型降低了特征之间的独立性假设的要求,并且与很多文本挖掘任务的需求相一致,因而更有可能取得好的效果。本文主要研究如何 利用判别式模型来解决生物医学文献挖掘中的问题。具体地,我们研究了生物医学文本挖掘中的三个任务:生物医学名实体识别、生物医学实体规范化以及生物医学 语义关系抽取。在这3任务中,第二个任务是第一个任务在语义处理上的延伸,前两个任务是第三个任务的基础。本文的主要内容包含以下4个方面。生物医学名实 体识别的目标是确定一个给定的文本集合内的某一类型的实体的名字的所有实例,它是进行深层次文本挖掘的必要步骤之一。本文在考察了生物医学领域实体识别的 特点和难点,分析了目前已有的生物医学实体识别方法的优缺点的基础上,提出了利用条件随机域模型结合丰富特征集来进行生物医学实体识别的方法。这些特征包 括:构词法特征、上下文特征和句法特征。其中,浅层句法特征是首次被引入到条件随机域模型中,同时用来进行实体的边界检测和类别判断。实验表明,这一特征 可以有效地提高名实体识别的效果。有监督的机器学习方法需要大规模的标注语料。大量的电子文献使得在生物医学领域获取未标记的语料已相当容易,但是对语料 进行标注仍然是一件昂贵的工作。针对在生物医学名实体识别中有监督学习所需的大规模训练语料比较难以获取的问题,本文提出了基于最大熵模型的协同训练的半 监督学习方法。该方法可以利用大量的未标注语料来提高在较少的标注语料的基础上学习到的分类器的名实体识别性能。为了进一步提高半监督学习的效果,本文将 主动学习引入到半监督学习的过程中。实验表明,基于最大熵模型的协同训练方法可以有效地提高初始分类器的识别性能。灵活的生物医学实体命名方式使得生物医 学实体具有严重的歧义。这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一。生物医学实体规范化的提出就是为了解决这一问题。生物医学实体规范化 就是把生物医学文献中表达同一概念的不同变体映射到统一的概念标识符。本文提出了一种用于生物医学实体规范化的多层歧义消解框架。实体规范化过程中不同阶 段有不同的歧义情形,在本文提出的框架中,针对这些情形采用了有针对性的解决策略,包括:基于词典的实体名字检测,基于机器学习方法的候选选择以及基于知 识的歧义消解。在BioCreAtIvE2006基因名字规范化任务的测试集上的实验表明本文提出的框架可以有效地解决规范化过程中的各种歧义。生物医学 语义关系抽取是生物医学文本挖掘的主要研究内容之一,是从无结构的生物医学文献中抽取出生物医学知识的重要手段。在实际应用中,生物医学语义关系的定义有 宽泛和具体之分。本文将宽泛定义和具体定义的生物医学语义关系抽取分别看作二分类和多分类问题,提出基于最大熵模型的生物医学语义关系抽取的方法。针对不 区分类别的蛋白质相互作用这种宽泛定义的关系抽取,提出了一种基于最大熵的二阶段蛋白质相互作用关系抽取方法。针对多类别的蛋白质相互作用这种具体定义的 关系抽取,提出使用最大熵模型结合词特征的抽取方法,该方法在一个具有10种蛋白质相互作用类别的数据集上取得了的总体精确率。同样的方法应用 到疾病与治疗方式关系抽取任务中,也取得了很好的实验结果。此外,本文还通过理论分析和实验对比,从理论和实践两个方面说明了判别式模型比产生式模型更适 合生物医学语义关系抽取问题。参考文献 [1] 王浩畅,赵铁军. 生物医学文本挖掘技术的研究与进展[J]. 中文信息学报. 2008(03) [2] 于中华,陈蓉,胡俊锋,陈源. 基于加权投票K—近邻法的生物医学缩略语消歧[J]. 中文信息学报. 2008(02) [3] 龙军,殷建平,祝恩,赵文涛. 主动学习研究综述[J]. 计算机研究与发展. 2008(S1)

首先，可以去问下学长学姐或者导师，其次也是可以看下（生物医学）这本刊物上的文献

作为东北大学的一名大三生，我认为，能考进东北大学的学生，可以说在各方面都是很优秀的。在这些优秀的学生中又涌现出了一批又一批的精英。

在我大一的时候，有一个学姐是我们班的助教。一开始觉得她只是人漂亮，性格好，但是在后来的相处中，我才发现她不仅学习好，而且还是我们院有名的舞蹈者。国家奖学金，国家级舞蹈奖项等等各种大奖她都拿过。当时，我就觉得学校里面真的是卧虎藏龙。现在她保研去上海读研究生了，但是她的故事却仍旧在我们学校被流传着，也一直鼓励着我们。附一张她美美的背影图。

我还有一个学长，这里就不说他的名字了。他真的是我们这一代人的榜样。在大学期间，他依靠自己的力量，创立了属于自己的摄影工作室，而且学习还贼好，人长得还贼贼帅。这也就让我明白了一个道理，长得好看的人都在努力，自己长那么丑还偷懒不学习，那不更低人一等了，所以我们要更加努力才行。下图是这个学长工作室拍的部分图片，真的超级美的。

还有一个学姐，她也是我们专业的名人。她从大一到大四的学习成绩一直是专业排名前三，本来是有希望保研的，但是在离研究生考试不足三个月的时候，学校通知她没保研成功。一般人认为要是自己只有三个月时间学习的话，那肯定是考不上了，但是这个学姐，却利用这么短的时间考上了本校的研究生。自此，她成为了我们全专业学习的榜样。

其实，我认为，所谓的名人就是那些依靠自己单薄的力量努力创造奇迹的人，我们不要只关注他们的光环，他们的努力跟坚持才是值得我们学习的。

华师一附中语文老师周文涛，红安县觅儿镇周家楼人。六三年秋考入初中觅儿中学，班主任语文老师彭希功，数学教师陈术屏，班长夏训才。周文涛语文成绩好，传承了班主任彭希功的功夫，背新华字典，总有个七成。更不说语文课夲，那是人人要背的。记得老山界那课，很长，文涛一个朝语就士背了，受表扬。数学，俄语一般。六六年初中毕业。记得六五年去陈家畈实习，周文涛在一农家学会了鸟体字，中堂，对子，屏风上的鸟体字。发布人，同班同学全校的数学大王。