一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

混炼工艺对含白炭黑胎面胶性能的影响

研究混炼工艺对含白炭黑的天然橡胶胎面胶硅烷化反应的影响，进而研究其对胶料各项性能的影响。结果表明：白炭黑与硅烷偶联剂的硅烷化反应温度集中在135～150 ℃区间内，随着有效硅烷化反应时间的延长，硫化胶的损耗因子减小，生热降低，滞后性能改善；当混炼温度达到150 ℃后，有效硅烷化反应时间对硫化胶的生热和滞后性能影响变小；白炭黑良好的硅烷化反应有利于提高硫化胶的耐磨性能。     

聚羧酸系减水剂的制备及性能研究

在水溶液中,以活性单体聚合法合成了一种含羧基、磺酸基、聚氧乙烯基等功能基团的聚羧酸系减水剂,原料配比MAS∶AA∶PA=1∶3∶1,反应时间3 h,温度90℃,引发剂用量2%。该减水剂在建筑石膏中掺量为0.7%时,减水率可达18.7%,且可以抑制建筑石膏流动度经时性损失,还同时提高硬化体的强度。静电斥力和空间位阻效应的协同作用是减水剂在建筑石膏中的主要作用。     

生物质源多孔碳制备及其对废水中药物吸附研究进展

城市现代化与工业化的快速发展给环境造成的污染日趋严重，尤其以水体污染最为明显。近年来，工业废水中药物的含量逐年上升，污染程度已经不容忽视。因此，开发新型多孔材料用于废水中药物分子的吸附分离，已经成为了当前的研究热点。综述了近年来生物质源多孔碳（生物炭）在废水中污染物吸附分离方面的研究，首先简单介绍了废水中污染物的治理方法，在此基础上重点探讨了生物炭的制备与修饰，并结合碳材料表面化学性质与孔道结构，总结并展望了生物炭对药物的吸附性能。     

聚羧酸系减水剂在高速铁路预制梁中的应用

该文针对鲁南高铁临沂东梁场对预应力梁混凝土的技术要求,以混凝土的工作性能、力学性能及耐久性能为目标,尤其以耐久性为核心,进行了C50预应力梁的混凝土配合比设计。通过采用性能优良的聚羧酸系高性能减水剂、低水胶比的技术路线,成功配制出高工作性能、良好的力学性能以及优异的耐久性能的预应力梁混凝土。最终该混凝土在临沂东梁场得到了成功的应用,取得了良好的效果。