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清肝散结汤(QGSJ)是由14味不同中药组成的复方制剂,基于长期的实验观察和临床经验以不同组合成方用于肝癌的治疗。本研究建立了一种基于加速溶剂萃取(ASE)结合高效液相色谱-电喷雾飞行时间质谱(HPLC-ESI-TOF MS)的方法同时测定清肝散结汤中29种化学成分。使用70%乙醇作为提取溶剂,提取温度100 ℃,静态萃取时间5 min,提取2次,以上条件采用正交设计和主成分分析进行优化。HPLC分离采用Kromasil C18色谱柱,梯度洗脱。TOF MS在负离子模式下检测,质量扫描范围m/z 100~1100。结果表明:清肝散结汤中29种成分具有良好的线性关系(r>0.994)和日内、日间精密度(RSD<5%);提取回收率在96.5%~104.5%之间。该方法快速、可靠,适用于复方中药的定量评价。 相似文献
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目的 手写汉字纠错(handwritten Chinese character error correction,HCCEC)任务具有两重性,即判断汉字正确性和对错字进行纠正,该任务在教育场景下应用广泛,可以帮助学生学习汉字、纠正书写错误。由于手写汉字具有复杂的空间结构、多样的书写风格以及巨大的数量,且错字与正确字之间具有高度的相似性,因此,手写汉字纠错的关键是如何精确地建模一个汉字。为此,提出一种层级部首网络(hierarchical radical network,HRN)。方法 从部首字形的角度出发,挖掘部首形状结构上的相似性,通过注意力模块捕获包含部首信息的细粒度图像特征,增大相似字之间的区分性。另外,结合汉字本身的层级结构特性,采用基于概率解码的思路,对部首的层级位置进行建模。结果 在手写汉字数据集上进行实验,与现有方案相比,HRN在正确字测试集与错字测试集上,精确率分别提升了0.5%和9.8%,修正率在错字测试集上提升了15.3%。此外,通过注意力机制的可视化分析,验证了HRN可以捕捉包含部首信息的细粒度图像特征。部首表征之间的欧氏距离证明了HRN学习到的部首表征向量中包含了部首的字形结构信息。结论 本文提出的HRN能够更好地对相似部首进行区分,进而精确地区分正确字与错字,具有很强的鲁棒性和泛化性。 相似文献