正则环

摘要： 研究了正则环与强CP内射环的等价关系,证明了当R为MELT环时,R的正则性与弱正则性是等价的,同时证明了当R为约化环时,R的正则性与强CP内射性的等价关系,并得出了当R为半本原左拟duo环时,R的正则性、弱正则性与强CP内射性是等价的.

摘要： 针对交换环R中的理想I是可消理想的定义,提出在(冯诺依曼)正则算术环中建立可消理想的一个等价刻画;通过映射ψ:Lat(R)→Lat(I):对于任意的A∈Lat(R),ψ(A)=I∩A,寻找环R和理想I的进一步关系,得出对于任意的O≠e∈Idem(R),存在O≠f∈Idem(I)使得Re =Rf;从而给出完全算术环中可消理想的等价条件:R是一个完全算术环且J(R)=0,那么I是一个可消理想当且仅当对于任意e∈Idem(R),存在f∈Idem (I)使得Re=Rf.

摘要： In the following all rings appeared will be commutative with identity.At first,a definition of“Completeness”for valued-rings is given.Now let R be a von Neumann regular ring with a nontrivial valua-tion v,a necessary and sufficient condition that (R,v)be complete is given (Theorem i).Let (S,w)be an algebraic excension of a complete valued-ring (R,v)then (S,w)is also complete (Theorem 2).As for rings having only a finite number of idealso similar results can als be established (Theorems 3,4).%对有乘法单位元的交换环上的非精简显赋值定义一种“完全性”。首先就 Von Neumann 正则环成为完全赋值环给出一个充分必要条件（定理1）；并对正则的完全赋值环证明在它的代数扩环上也能给出完全的拓展赋值（定理2）。其次，再对另一种特殊的环给出与定理1和定理2相同的结论（定理3，4）。

摘要： 本文结合了morphic环gn morphic模的研究方法.探讨了拟-mnorphic模.文中给出了拟-morphic模和P-拟-morphic模的一些刻画;推广了morphic模的相关结果;文中还对拟-morphic模的自同态环进行了研究,揭示了它与正则环的关系.

摘要： 首先利用正则环，对半单环进行了一个新的刻画；然后，构造了半单环成为单位正则环的一系列条件，在此基础上对单位正则环进行了半单环意义下的两个刻画；最后，通过构造Artin环到半单环的条件，将半单环的有关结论推广到Artin环中。%Firstly, a new characterization of semisimple rings was obtained in In the sense of regular rings. Secondly, we constructed a series of conditions which from semisimple rings to unit regular rings and on which two characterizations were obtained about unit regular rings in terms of semisiple rings. Finally, by constructing the conditions that from Artin rings to semisimple rings, a series of results about semisimple ring were pushed to Artin rings.

摘要： 应用K1群的转化定理可以证明有限表现模范畴与有限生成投射模范畴的Whitehead群同构.从而可以证明一个正则稳定凝聚环与其上的多项式环的Whitehead群同构.作为推论,此结果对于广义伞环成立.

摘要： 给出ZY环的定义,研究ZY环的一些性质,主要证明了如下结果:设R为ZY环且a∈R,1)若a2=0,则aRaRa=0;2)若a∈aRa,则存在c∈R,使得a=ca2;3)对任意e∈E(R),总有(1-e)aeR(1-e)ae=0;4)设M是R的极大左理想,则对任意e∈E(R),或者e∈M,或者1-e∈M;5)R为nil-semicommutative环;6)设e∈E(R),若ReR=R,则e=1.

摘要： 研究了SF-环理想上模的一般可比较性,得到了SF环理想上模的一般可比较性的刻画；利用这种可比较性,探索了SF环理想上矩阵的可对角化问题,得到了相关矩阵可对角化的一系列条件.%The general comparability and its characterization of modules on the ideals of SF-rings were studied.Additionally,the problem of matrix diagonalization on comparable ideals was studied and the conditions of correlation matrix which can were diagonalized be obtained,which take advantage of the comparability of ideals on SF-rings.

摘要： 本文给出了正则环R满足幂比较的一个充分必要条件.此外,讨论了满足幂比较环的扩张.

摘要： 研究了SF-环与P-内射环的关系，构造了SF-环成为P-内射环的一系列条件．证明了SF-环R只要满足其中之一：R的每个极大左理想是有限生成的；特殊右零化子的降链条件；对R的每个极大左理想M，l（M）在R中是本质的，那么R就是P-内射环．在此基础上，利用一定条件下SF-环的P-内射性，发展了SF-环的若干新结果，这些结果部分地拓展了有关文献中的结果．%In this paper, we studied the relations between the SF-rings and the P-injective rings. Firstly, we constructed some conditions that SF-rings be P-injective rings. In this section, we proved that a SF-ring R as soon as satisfies one of the conditions： every maximal left ideal of R is finitely generated and special right annihilator descending chain condition and is essential in R for any maximal left ideal of R, then R is a P-injective ring. Secondly, we developed some new results about SF-rings by their injectivity based on certain conditions. Our work extends some results of related references to some extent.

摘要： 本申请公开了文本正则化模型训练方法和装置、文本正则化方法和装置。该模型训练方法的一具体实施方式包括：将输入文本对应的输入字符序列中的输入字符依次输入文本正则化模型对应的循环神经网络中，其中输入文本对应的输入字符序列按照如下方式生成：按照第一预设粒度对输入文本进行分割得到第一分割结果；将第一分割结果中的具有至少两种正则化结果的非汉字字符进行标签化处理；基于循环神经网络对各输入字符进行分类，得到输入字符序列的预测分类结果；根据输入字符序列的预测分类结果与输入文本的正则化文本的标注分类结果之间的差异，对神经网络的参数进行调整；该实施方式实现了文本正则化模型的自动化训练，提升了文本正则化模型的灵活性。

摘要： 本申请公开了文本正则化模型训练方法和装置、文本正则化方法和装置。该文本正则化模型训练方法的一具体实施方式包括：将输入文本对应的输入字符序列中的字符依次输入待生成的文本正则化模型对应的神经网络中，文本正则化模型对应的神经网络包括编码器和解码器；对输入字符序列中的每个字符，基于解码器中的隐藏层在对输入的上一个字符解码后的状态，采用编码器进行编码，得到字符的中间语义向量，并采用解码器对中间语义向量进行解译，得到字符的预测结果；根据输入字符序列的预测结果与输入文本对应的标注结果之间的差异，对神经网络的参数进行调整。该实施方式实现了文本正则化模型的自动化训练，提升了文本正则化模型的灵活性和准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于流形正则和范数正则的领域迁移极限学习机方法。在传统的极限学习机基础上，引入半监督学习和迁移学习的思想，构造了一种新的极限学习机模型，由3部分组成：能够挖掘有标签和无标签数据样本的几何分布形状实现半监督学习的流形正则项；同时考虑源领域数据和目标领域数据误差最小化以实现迁移学习的损失函数项；约束权值空间的范数正则子。本发明结合源领域来处理目标领域的预测问题，提高了极限学习机的泛化能力和应用范围。其中，流行正则项的引入也使得本发明提出的方法能够在带标签的数据较少时依然能够保持较好的学习效果，克服了传统机器学习方法需要大量有标签数据的限制，同时也提高了预测的准确性和鲁棒性。

摘要： 本发明涉及用于预测受检者的血糖轮廓的方法和设备。采用包括预测设置阶段和预测执行阶段的多阶段算法，预测设置阶段指定用于预测的泛函空间，并且预测执行阶段在所述泛函空间中指定作为时间的连续函数的预测的受检者的将来血糖状态。

摘要： 本申请提供了一种特殊字符的正则化方法和装置、特殊字符的正则化模型的训练方法和装置、计算机设备，以及计算机可读存储介质。其中，正则化方法包括：将初始文本中的数字替换为对应的数字类别，得到目标文本，初始文本包括特殊字符的组合，特殊字符包括数字，数字类别包括数字的长度信息和/或数字中所包含的歧义数字的位置信息，歧义数字是指具有不同发音的数字；对目标文本进行编码，得到语义表示矩阵；基于语义表示矩阵确定每个特殊字符对应的目标发音类别，目标发音类别选自多个预设发音类别，每个特殊字符对应至少一个预设发音类别。该正则化方法解决了现有技术中特殊字符的正则化模型的训练样本的标注工作量较大的问题。

摘要： 本文公开的是与正则表达式的自动生成相关的技术。在一些实施例中，正则表达式生成器可以接收包括一个或多个字符序列的输入数据。正则表达式生成器可以将字符序列转换成正则表达式代码和/或跨度数据结构的集合。正则表达式生成器可以标识由正则表达式代码和/或跨度的集合共享的最长通用子序列，并且可以基于最长通用子序列来生成正则表达式。

摘要： 本文公开的是与正则表达式的自动生成相关的技术。在一些实施例中，正则表达式生成器可以接收包括一个或多个字符序列的输入数据。正则表达式生成器可以将字符序列转换成正则表达式代码和/或跨度数据结构的集合。正则表达式生成器可以标识由正则表达式代码和/或跨度的集合共享的最长通用子序列，并且可以基于最长通用子序列来生成正则表达式。

摘要： 本发明提供了一种正则表达式的生成方法及基于正则表达式的数据提取方法。其中，该正则表达式的生成方法包括：确定原始数据字符串中待提取字段和非待提取字段；针对非待提取字段，进行通配过滤获得其正则表达式，针对待提取字段，遍历字符串将字符与表达式一一对应获得其正则表达式；将待提取字段的正则表达式和非待提取字段的正则表达式，按照待提取字段和非待提取字段在原始数据字符串中的排列顺序进行合并，以获得原始数据的正则表达式。通过本发明，可减少了正则表达式的书写难度，提升数据提取效率。

摘要： 本申请公开了文本正则化模型训练方法和装置、文本正则化方法和装置。该文本正则化模型训练方法的一具体实施方式包括：将输入文本对应的输入字符序列中的字符依次输入待生成的文本正则化模型对应的神经网络中，文本正则化模型对应的神经网络包括编码器和解码器；对输入字符序列中的每个字符，基于解码器中的隐藏层在对输入的上一个字符解码后的状态，采用编码器进行编码，得到字符的中间语义向量，并采用解码器对中间语义向量进行解译，得到字符的预测结果；根据输入字符序列的预测结果与输入文本对应的标注结果之间的差异，对神经网络的参数进行调整。该实施方式实现了文本正则化模型的自动化训练，提升了文本正则化模型的灵活性和准确性。

摘要： 本申请公开了文本正则化模型训练方法和装置、文本正则化方法和装置。该模型训练方法的一具体实施方式包括：将输入文本对应的输入字符序列中的输入字符依次输入文本正则化模型对应的循环神经网络中，其中输入文本对应的输入字符序列按照如下方式生成：按照第一预设粒度对输入文本进行分割得到第一分割结果；将第一分割结果中的具有至少两种正则化结果的非汉字字符进行标签化处理；基于循环神经网络对各输入字符进行分类，得到输入字符序列的预测分类结果；根据输入字符序列的预测分类结果与输入文本的正则化文本的标注分类结果之间的差异，对神经网络的参数进行调整；该实施方式实现了文本正则化模型的自动化训练，提升了文本正则化模型的灵活性。