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1.
《Journal of dairy science》2022,105(11):8718-8733
This study aimed to assess consumer knowledge, attitudes, and perceptions toward dairy products from sheep and goats. A web-based survey was conducted in Latin America (Mexico and Chile), Europe (Italy, Spain, Greece, and Denmark), and Asia (Bangladesh). From March to June 2021, adult participants answered an online survey available in 5 languages. In total, 1,879 surveys were completed. Categorical and ordinal data were analyzed as frequencies and percentages. To determine the relationship between the variables for purchasing and consumption behaviors of respondents who declared that they consume dairy products, a multiple correspondence analysis was carried out. Most completed surveys were from Mexico and Italy (30% and 33.7%, respectively). Most respondents were between 18 and 29 yr old, female, highly educated, and employed. The majority of respondents (70.8%) declared that they consume dairy products from small ruminants. Consumers preferred products from both sheep and goats (49.4%); however, it was observed that in Mexico, Denmark, and Bangladesh, more than 50% preferred goat dairy products. The most-consumed products were mature and fresh cheeses. Mature cheese was the most-preferred product in Chile; in Mexico, Italy, Greece, and Denmark, it was fresh cheese. Unlike the rest of the countries, in Bangladesh, dairy product consumption from small ruminants was observed by more than 30% of respondents. In Mexico, a higher percentage of people do not consume sheep or goat dairy products because they are unfamiliar with them. In Mexico, Chile, and Bangladesh, limited market availability was also a variable responsible for nonconsumption. In European and Asian countries, sheep and goat dairy products are not consumed because consumers dislike them, in addition to a greater awareness of sustainability and climate change issues. The multiple correspondence analysis defined 5 dimensions. Dimension 1 was associated with the geographic location of the respondent (country and continent), the type of milk (sheep or goat), and the consideration of well-being and health as characteristics associated with the consumption of dairy products from small ruminants. Dimension 2 was associated with the respondent's country of origin and the frequency of consumption. Dimension 3 was associated with gender, education, and employment status. Dimension 4 was associated with the respondent's age, the association of the “healthy” concept of sheep and goat dairy products, and the consideration of the nutritional benefits of dairy as responsible for considering them healthy. Dimension 5 was associated with a “strong smell and taste” of sheep and goat dairy products. This study showed that consumer attitudes toward dairy products from sheep and goats vary between continents. In conclusion, results showed consumer interest in animal welfare and environmental impact issues related to small ruminant farming as well as a general attraction to local products. It seems that these factors contribute to consumers' perception of the quality of dairy products, so the industry and select farmers should carefully consider incorporating them into their supply chain.  相似文献   
2.
目的 了解我国食品理化实验室专业技术人员食品安全知识、态度、行为现状,探讨其影响因素。方法 对我国15个省的省级、市级、区(县)级部门下属食品理化实验室及第三方机构、企业等非政府机构食品理化实验室的专业技术人员开展食品安全知识、态度、行为问卷调查,并对调查结果进行统计分析。结果 共回收有效问卷1339份。除性别对态度得分无显著影响,文化程度、就职年限等对行为无显著影响外,年龄、实验室类型、所在区域和最近一次接受培训时间等均是影响食品理化检验人员食品安全知识、态度、行为得分的因素,且知识、态度和行为得分存在正相关关系。结论 尽管存在满分问卷,但食品理化实验室专业技术人员KAP平均得分仅略高于及格水平。需要关注重点人群,如年龄25岁以下、就职年限2年以下或大专及以下学历的专业技术人员等食品安全知识水平的提升、态度的端正和行为的规范。  相似文献   
3.
针对端到端的对话生成模型普遍存在无意义安全回复和大量重复词汇的问题,和将外部知识引入对话系统的挑战,提出基于知识迁移和双向异步序列的对话生成模型.将知识库中的外部知识融合到对话生成模型并显式地生成在回复语句中;使用预训练的知识库问答模型获取输入语句的知识表达、候选知识表达以及关键字;搭建2个编码器?解码器结构,通过双向异步解码将关键字显式地生成在对话回复中;编、解码阶段均引入预训练模型的知识理解和知识表达能力,提升对话生成对知识信息的捕捉能力.提出重复检测惩罚机制,通过赋予惩罚权重的方式减少对话生成中的重复词汇.实验结果表明,所提模型在自动评估和人工评价指标上均优于已有的对话生成方法.  相似文献   
4.
黄恒  郑静 《建筑师》2022,(1):43-52
在1960年代中期的美国与日本,文丘里与筱原一男从各自的背景出发,分别设计了母亲住宅与白之家这两座对后世影响深远的经典建筑,挑战当时业界主流的“正统现代主义”体系。本文对比分析两个住宅在设计动机、形式表达与空间营造上的异同,指出两者的共同点是从日常生活出发,将本土传统创造性地引入现代主义的建筑知识体系。然而在具体设计手法上,母亲住宅选取了“强形式”与“分层空间”的策略,将复杂矛盾的要素结合,浑然一体;而白之家选取了“弱形式”与“分割空间”的手法,将各要素消解融合,体现出侘寂的氛围。两者都是通过创造性转化本土传统元素,使其以当时最“前卫”的方式呈现出了各自文化的生命力,成就了一个时代的经典。  相似文献   
5.
资源型产业发展为推进国家经济增长和工业化进程提供了重要保障。为深入了解资源型产业的研究情况,以CNKI数据库为数据源,搜集2000—2020年关于资源型产业的核心及以上期刊论文,利用CiteSpace软件从发文作者与研究机构分布、关键词共现网络和时区图谱等方面,绘制知识图谱,进行可视化分析。研究发现:资源型产业领域的研究成果愈加丰富,但研究群体间联系合作较少,且现有的合作研究主要集中在所处地域资源富集和具有学科优势的研究机构及学者;资源型产业领域的研究热点可概括为产业发展、资源型城市、产业集群、产业结构、产业链和产业集聚等方面;针对资源型产业领域未来可从资源型产业相关理论研究、创新发展模式和可持续发展等方面深入展开。  相似文献   
6.
患者网上挂号时常有挂错科室的现象,因此需要科室推荐应用,功能类似线下医院的护士台预诊。然而,由于医院科室设置不尽相同,患者各项特征和科室之间的关系也不明确,给自动科室推荐带来挑战。因此,该文首先定义了带权重的知识图谱,用于描述症状、疾病以及性别等特征与科室和医院之间复杂的量化关系。其次,利用区域信息平台的电子健康档案(electronic health records,EHR)数据,获取多家医院的疾病—科室信息。在融合国际疾病编码(international classification of diseases,ICD)、医疗网站中的症状—疾病数据后,用搜索引擎结果补充权重关系,形成可用的知识图谱。图谱目前包含了38家医院,6110个科室,6220个症状,60736个症状相关疾病关系。当患者输入基于自然语言描述的症状与疾病后,通过该文设计的预滤噪的BERT实体识别模型与部位制导的医疗实体归一化算法,识别并归一化患者主诉中的症状词、疾病词和部位词。最后,基于该文设计的基于权重的联合症状预测疾病概率算法(weight-based disease prediction algorithm based on multiple symptoms,WBDPMS),联合多个症状预测可能的相关疾病,以此来实现通过主诉推荐最合适的医院及科室。实验结果表明,准确率达到0.88。  相似文献   
7.
基于电子病历观察性数据的真实世界研究成为目前临床科研的热点。然而关系数据模型无法直接支撑起科研应用中医疗事件的时序关系表示以及知识融合的查询需求。针对上述问题,该文提出了一种新的基于RDF的医疗观察性数据表示模型,该模型可以清晰地表示临床检查、诊断、治疗等多种事件类型以及事件的时序关系。对来源于医院的电子病历数据,经过数据预处理、数据模式转换、时序关系构建以及知识融合4个步骤建立事件图谱。具体地,使用三家上海三甲医院的电子病历数据,构建了包括3个专科、173 395个医疗事件以及501 335个事件时序关系的医疗数据集,并融合了5 313个中文医疗知识库概念。基于临床文献与医生科研需求,该文根据公共卫生流行病学的病因研究、治疗研究等类型,分别提供了针对本数据集的40个问题示例,并将其中的部分问题与传统关系数据库在查询的构建与执行方面进行了实验比对,论证了该事件图谱的优越性。该数据集遵循开放链接标准,在OpenKG上发布并提供了在线访问的SPARQL站点,链接为 https://peg.ecustnlplab.com/dataset.html。  相似文献   
8.
癫痫病相关论文缺乏命名实体识别和关系抽取任务的标注数据,命名实体识别和关系抽取模型无法用常规方法训练。为解决该问题,针对癫痫病相关论文的数据特点,改进了命名实体识别和关系抽取模型,提出利用相近领域的医疗数据和预训练模型构建零资源癫痫病领域命名实体识别和关系抽取模型。评估了现有无监督和半监督模型在癫痫病领域论文数据集上的性能,并针对数据集特征引入域对抗网络和关系判别器,有效地提高了命名实体识别和关系抽取模型的性能。将癫痫患者的脑电特征以视觉模态嵌入知识图谱中,在提高脑电分析可解释性的同时,构建了更加直观的多模态知识图谱。  相似文献   
9.
该文提出了一种基于查询路径排序的知识库问答系统。为了将简单问题与复杂的多约束问题统一处理,同时提高系统的准确性,该系统采用基于LambdaRank算法构建的排序模型,对查询路径按照与问题的相关度大小进行排序,选择与问题相关度最高的路径用于抽取答案。同时,该系统还应用了一种融合方法以提高实体识别的准确性。该文所构建的系统在CCKS2019 KBQA任务与CCKS2020 KBQA任务上均取得了较好的效果。  相似文献   
10.
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。  相似文献   
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