基于注意力机制的句子排序方法

句子排序是多文档自动摘要和答案融合任务的关键技术,其效果直接影响摘要或者答案融合结果的可读性。作为句子排序的重要依据,语义逻辑关系的准确度对于排序结果的可读性有很大影响。为此,该文提出了引入注意力机制的句子排序模型,以增强句子语义逻辑关系的捕获能力,进而获取句子的合理排序。实验结果表明,在句子排序任务中,引入注意力机制的句子排序模型明显优于基线方法。     

产脂肪酶菌株的筛选鉴定及产酶条件优化

以橄榄油为唯一碳源,采用油脂同化平板从食堂废弃物中筛选出一株产脂肪酶菌株HFE722。通过测定与分析该菌株16S rRNA基因序列,鉴定该菌株为芽孢杆菌（Bacillus sp.）。菌株HFE722在初始条件（发酵温度30 ℃,接种量为1%,自然pH,装液量为100 mL/250 mL,摇床转速为200 r/min）下培养36 h,测得发酵液上清液脂肪酶酶活为2.17 U/mL。优化后所得菌株HFE722产酶的最适发酵条件为：发酵温度30 ℃,发酵周期为36 h,接种量为1%（V/V）,初始pH 7.0,装液量为50 mL/250 mL,摇床转速为160 r/min。在最佳发酵条件下,发酵液上清液酶活可达到5.8 U/mL,酶活较优化前提高了167.28%。     

基于Swarm的人工免疫网络算法研究

智能化信息检索是网络时代最重要的应用之一.现有的机器学习理论与方法难以适应网络环境下数据的动态性和用户兴趣的多样性,成为智能化信息检索研究中的一个薄弱环节.本文通过学习和借鉴自然免疫系统的特征和原理,利用Swarm软件平台,设计和实现了一个人工免疫网络算法.该算法建立在对自然免疫系统的现有理解之上,具备自然免疫系统的主要特征,并被成功的应用于解决一个简单的模式识别问题.最后展望了将人工免疫系统这一新的机器学习机制应用到智能化信息检索系统中的前景.