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1.
凝胶是一种性质介于固体和液体之间的特殊分散体系,魔芋葡甘聚糖(KGM)凝胶稳定性差、强度低,物理共混能方便、快捷地改善其凝胶性质。主要综述KGM复合凝胶的网络结构变化,并介绍不同复合凝胶在食品、医药、材料工程等领域的应用。分析表明,KGM复合凝胶网络能通过氢键、席夫碱反应、形成多重网络结构和填充的方式改善其凝胶特性。 相似文献
2.
目的 开发环境友好、抗高温耐浓酸的长效缓蚀剂复配体系.方法 采用红外光谱仪对席夫碱基吡啶季铵盐的分子结构进行表征,采用高温高压腐蚀测定仪、吸附等温模型、动力学参数、扫描电镜和量子化学计算,研究了缓蚀剂对N80的缓蚀性能及其吸附机理.结果 在120、140、160℃温度下,随着席夫碱基吡啶季铵盐缓蚀剂(以下简称Shif-PyQA)质量分数的增大,腐蚀速率在低浓度时大幅减小,缓蚀率在低浓度时大幅增加,两者在高浓度时均逐渐趋于平稳.在所测温度范围内,N80在空白溶液中的腐蚀速率远大于在加有Shif-PyQA溶液中的腐蚀速率.随着温度的升高或反应时间的增加,N80的腐蚀速率持续增大,缓蚀率逐渐减小,但减小幅度不大.当温度为120℃、Shif-PyQA质量分数为2%时,N80在20%盐酸中的腐蚀速率为28.77 g/(m2·h),缓蚀率为97.97%;当温度为140℃、Shif-PyQA质量分数为3%时,N80在20%盐酸中的腐蚀速率为37.12 g/(m2·h),缓蚀率为97.71%;当温度为160℃、Shif-PyQA质量分数为4%时,N80在20%盐酸中的腐蚀速率为63.91 g/(m2·h),缓蚀率为96.41%.Shif-PyQA在N80表面的吸附遵循Langmuir等温吸附模型,属于单分子层化学吸附,且N80表面的吸附为自发过程.动力学参数结果表明,添加不同质量分数的Shif-PyQA后,活化能大大增加为74.16~88.43 kJ/mol,属化学吸附.量子化学研究表明,席夫碱基吡啶季铵盐(以下简称PyQ-S)分子可与金属形成多中心的稳定吸附,同时PyQ-S分子接受电子的趋势大于供出电子的趋势.结论 Shif-PyQA在温度为120、140、160℃时,均可达到SY/T 5405—2019中相关指标要求,对N80具有较好的缓蚀作用. 相似文献
3.
为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地, 解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题, 本研究以小麦品种知识为例, 利用爬虫技术, 爬取1852个小麦品种信息、735个微百科、102349个词条; 基于知识图谱技术, 设计品种知识图谱实体与关系, 对抓取数据进行清洗、抽取与融合, 经过实体识别、关系构造等处理, 构建实体258484个, 关系328933个. 在此基础上, 设计了小麦品种知识存储方式, 结构化数据存储在MySQL中, 非结构化数据存储在MongoDB中, 使用Neo4j图数据库存储知识图谱来提高知识的查询性能, 在此基础上实现小麦品种关系查询与实体识别, 提供品种数据精确表达与可视化, 表明利用知识图谱技术实现品种等信息的可视化是可行的, 该研究可以为知识图谱在农业中的应用提供技术参考和理论支撑. 相似文献
4.
高层建筑顶部塔冠形状多样,其对建筑整体气动力的影响目前尚不明确。为此,利用高频测力天平技术,在大气边界层风场下对19种不同顶部塔冠的方形截面超高层建筑进行了风洞试验,分析塔冠形状对超高层建筑顺风向基底弯矩系数值及顺风向基底弯矩功率谱的影响。讨论坡面变化、顶部开洞、阶梯变化和锥形变化等四大类塔冠形状对结构整体顺风向气动力的影响规律。试验结果表明:将坡面置于迎风侧能够降低顺风向基底弯矩系数值;相同开洞形状和面积时,顶部敞口开洞对降低顺风向基底弯矩平均值的效果优于闭口开洞;斜坡面阶梯塔冠对降低顺风向弯矩系数值的效果优于直坡面阶梯塔冠;上棱椎下棱台的棱椎式塔冠能够大幅减小顺风向基底弯矩系数平均值。塔冠能够改变顺风向基底弯矩功率谱峰值大小,棱锥形塔冠对降低顺风向弯矩功率谱峰值最为明显。 相似文献
5.
废油和废催化裂化(FCC)催化剂是两类难处理的危险废弃物。为了循环利用这两种废物,本文使用废催化裂化催化剂吸附再生基础油中的碱性氮,从而提高其品质。当吸附温度为150℃,剂油比为10%,废FCC催化剂为400目时,吸附条件最佳;结果显示该条件下,再生基础油色号为7,碱性氮含量为0.62 ppm,碱性氮含量降低百分比高达94%,满足重复使用的标准。 相似文献
6.
随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。 相似文献
7.
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
8.
针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因. 相似文献
9.
通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络。通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路。对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考。 相似文献
10.
专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法(AHP)、粗糙集理论方法和逆向传播(BP)神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66%、4.94%和2.41%。 相似文献