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1.
为研究在常温(21±1)℃条件下不同搅拌方式对于厌氧氨氧化污泥复壮及运行影响,采用3组反应器(R1、R2、R3)搅拌方式分别为连续搅拌、间歇搅拌、间歇搅拌方式(R2、R3转速不同),对系统复壮及运行过程的脱氮性能、颗粒污泥性能等进行分析.结果表明,R1、R2、R3分别用10,2,2 d的时间氨氮、亚硝酸盐氮去除率接近100%,R2、R3的厌氧氨氧化速率更高,更适合厌氧氨氧化菌生长;周期实验结果可知,间歇搅拌方式形成的水流流化状态较弱,使反应器呈较低溶解氧的时间较长,更易抑制AOB活性,从而提高厌氧氨氧化菌活性;R1系统提供剪切力大,且持续与基质溶液接触,产生EPS多,稳定运行时期末,R1、R2、R3的颗粒污泥平均粒径为723,675,649μm. 相似文献
2.
命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。 相似文献
3.
4.
为了探讨远志多糖的体内、外活性,采用力竭运动动物模型,给予受试动物低、中、高剂量(0.10、0.20、0.40 mg/g·d)远志多糖后,分别测定各组动物负重游泳时间、肝糖原、肌糖原、乳酸、尿素氮含量及乳酸脱氢酶的活力和体外抗氧化活性。结果表明,与空白对照组相较,低、中、高剂量的远志多糖分别延长小鼠的负重游泳时间96.6 s (P<0.05)、254.4 s (P<0.01)和421.8 s (P<0.01),肝糖原含量分别提高13.1%(P<0.05)、37.4%(P<0.01)和56.4%(P<0.01),肌糖原含量分别提高10.8%(P<0.05)、31.2%(P<0.01)和42.0%(P<0.01),运动后乳酸含量分别下降4.6%(P<0.05)、8.6%(P<0.01)和14.5%(P<0.01),尿素氮含量分别降低1.5%(P<0.05)、3.9%(P<0.01)和7.5%(P<0.01),乳酸脱氢酶活力分别提高10.4%(P<0.01)、14.0%(P<0.01)和19.9%(P<0.01)。当远志多糖浓度为4 mg/mL时,对羟基自由基清除率和DPPH自由基的清除率分别为61.3%和79.5%,表明远志多糖有助于缓解机体疲劳,且体外抗氧化性较好。 相似文献
5.
命名实体识别技术是信息抽取、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中一项重要的基本任务。近年来,基于深度学习的命名实体识别技术成为一大研究热点。为了方便研究者们了解基于深度学习的命名实体识别研究进展及未来发展趋势,对当前基于卷积神经网络、循环神经网络、transformer模型以及其他一些命名实体识别方法展开综述性介绍,对四类方法进行了深入分析和对比。同时对命名实体识别应用领域以及所涉及到的数据集和评测方法进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
6.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
7.
为了考察高岭土焙烧前后性能的变化,将高岭土分别在200℃、400℃、600℃、和800℃进行焙烧,得到焙烧高岭土催化剂样品,并对催化剂进行TG-DTA、XRD和SEM等的分析及活性测试。结果表明,高岭土经过高温焙烧后转变为偏高岭土,高岭土的特征峰消失,同时孔道明显增多,甲醇转化率、二甲醚选择性和收率均提高。 相似文献
8.
将羟基香茅醛(1)与盐酸羟胺反应合成羟基香茅醛肟(2),再与溴代烷反应制得4种羟基香茅醛肟烷基醚(3a~3d),用GC-MS、IR和NMR对产物结构进行了表征。采用平皿法测定了羟基香茅醛肟及其烷基醚在不同浓度下对一年生黑麦草生长的抑制作用,结果表明:化合物3b(0.31 mmol/L)、化合物3c(0.63 mmol/L)、化合物3d(2.50 mmol/L)对一年生黑麦草根的生长抑制率高于阳性对照敌草隆(10 mmol/L)对黑麦草根的抑制率(94.1%);化合物3b(0.31 mmol/L)、3d(0.31 mmol/L),化合物3c(0.63 mmol/L)对一年生黑麦草茎的生长抑制率高于敌草隆(10 mmol/L)对黑麦草茎的抑制率(88.10%)。 相似文献
9.
均三甲苯是一种重要的化工原料,通常存在于重整重芳烃中,其中均三甲苯与偏三甲苯、邻甲乙苯的分离较为困难。测定了2 kPa下均三甲苯(1)-偏三甲苯(2)、均三甲苯(1)-邻甲乙苯(3)两个体系的汽液相平衡数据,并分别采用NRTL和UNIQUAC活度系数模型对相平衡数据进行关联,回归获得二元交互参数,并进行了热力学一致性检验。结果表明,在2 kPa下,均三甲苯与邻甲乙苯无法通过普通精馏实现分离。通过对均三甲苯-偏三甲苯-邻甲乙苯体系进行烷基化反应,而后分别采用单塔减压精馏和双塔减压精馏对反应产物的分离进行精馏模拟,得出较优工艺为双塔连续减压精馏,两塔塔板数分别为50,回流比分别为7和8,此时均三甲苯纯度可达98%(质量)。该研究不仅补充了汽液相平衡数据库,也为低压下C9体系的分离工艺设计提供参考。 相似文献
10.
探究聚合物辅料对难溶性药物结晶的影响机制,是指导无定形固体分散体制剂设计和制备中辅料筛选的关键。研究了不同因素(温度、搅拌速率、聚合物浓度、聚合物分子量和聚合物种类等)对阿司匹林晶体生长动力学的影响。首先,采用基于三种不同晶体生长机制的化学势梯度模型结合UNIQUAC活度系数模型,描述和预测了阿司匹林在不同条件下的结晶动力学。进一步分析了不同因素对晶体生长速率常数 和结晶热力学推动力 的影响以及对阿司匹林结晶动力学的影响机制。结果表明,阿司匹林晶体生长速率随着结晶温度、聚合物浓度的增加而降低,随搅拌速率的增加而升高;聚乙烯吡咯烷酮(PVP K25)和羟丙基甲基纤维素(HPMC E3)显著抑制了阿司匹林的晶体生长,在PVP K25和HPMC E3水溶液体系下阿司匹林的晶体生长属于二维成核机制,在纯水和PEGs水溶液体系下晶体生长属于粗糙生长机制。所采用的化学势梯度模型能很好预测不同温度和搅拌速率下阿司匹林的结晶动力学,可有效减少实验所需的人力、物力和财力。研究可为固体分散体制剂制备中聚合物的筛选提供理论研究基础。 相似文献