两种方法制备玉竹多糖工艺优化及抗氧化活性比较

目的:研究直接热回流法和热回流-微生物发酵法两种方法制备玉竹多糖最佳工艺及两种方法所得玉竹多糖的抗氧化活性的比较。方法:通过单因素实验和正交实验考察热回流和微生物发酵两种方法制备玉竹多糖的最佳工艺,并以DPPH自由基清除率为指标,分析两种方法得到的玉竹多糖的抗氧化活性。结果:玉竹多糖提取最佳工艺为料液比为1:60(g/mL),提取温度为80℃,提取时间为2.5 h,多糖含量为834.94 mg/g;最优发酵工艺为接种量为8%,摇床转速为180 r/min,发酵时间为28 h,培养温度为28℃,多糖含量为510.78 mg/g,测定发酵后玉竹多糖抗氧化活性较热回流所得玉竹多糖明显增强。结论:玉竹多糖发酵液的抗氧化性较玉竹多糖原液更强,为其作为抗衰老、美白化妆品原料进行更深一步的研究提供了理论支持。     

水平定向钻进泥浆配方的研究

本文对水平定向钻进泥浆配方的研究进行了介绍，阐述了该配方的研究试验过程，对泥浆配方的组成、性能和使用条件进行了详细介绍。     

一种多强度攻击下的对抗逃避攻击集成学习算法

在对抗性学习中,攻击者在非法目的的驱使下,通过探索分类器的漏洞并利用漏洞,使得恶意样本逃过分类器的检测。目前,对抗性学习已被广泛应用于计算机网络中的入侵检测、垃圾邮件过滤和生物识别等领域。现有研究者仅把现有的集成方法应用在对抗性分类中,并证明了多分类器比单分类器更鲁棒。然而,在对抗性学习中,攻击者的先验信息对分类器的鲁棒性有较大的影响。基于此,通过在学习过程中模拟不同强度的攻击,并增大错分样本的权重,提出的 多强度攻击下的对抗逃避攻击集成学习算法 可以在保持多分类器准确性的同时提高鲁棒性。将其与Bagging集成的多分类器进行比较,结果表明所提算法 具有更强的鲁棒性。最后,分析了算法的收敛性以及参数对算法的影响。     

基于局部注意力机制的中文短文本实体链接

实体链接是加强语义理解和连接知识信息与文本的有效方法,但目前多数模型对上下文语境的精准理解受限于文本长度,面向短文本的实体链接任务存在实体边界识别错误和实体语义理解错误的问题。针对中文短文本的实体链接任务,构建基于局部注意力机制的实体链接模型。在实体消歧的过程中,通过对待消歧文本与实体的知识描述文本进行拼接,将短文本转换为长文本,同时引入局部注意力机制,缓解长距离依赖问题并强化局部的上下文信息。实验结果表明,相比于传统加入BIO标注方法的模型,该模型在CCKS2019和CCKS2020数据集上的F1值分别提升了4.41%和1.52%。     

浅析超长距离天然气管道的干燥

1．管道干燥法 目前，天然气长输管道常用的干燥方法有： （1）干燥剂法。干燥剂法一般用甲醇、乙二醇或三甘醇作为干燥剂，干燥剂和水可以任意比例互溶，所形成的溶液中水的蒸汽压大大降低，从而达到干燥的目的。残留在管道内的干燥剂同时又是水合物抑制剂，能抑制水合物的形成。     

气动夯管锤

气动夯管锤的工作原理是利用空气压缩机提供的6~7kg、每分钟有一定流量的压缩空气作动力,在高频震动下产生大功率的冲击力,使被夯击的物体沿一设计轨迹前行,最终到达目标。夯管锤的穿越距离受钢管直径、钢管本身的壁厚及自重、管中的土壤重量、空气压缩机的排气量等因素的限制,因此以穿越距离为主要因素,对其它因素作合理的适当调整,才能最大地发挥工效,降低成本,提高经济效益。     

多模块联合的阅读理解候选句抽取

机器阅读理解作为自然语言理解的关键任务,受到国内外学者广泛关注。针对多项选择型阅读理解中无线索标注且涉及多步推理致使候选句抽取困难的问题,该文提出一种基于多模块联合的候选句抽取模型。首先采用部分标注数据微调预训练模型;然后通过TF-IDF递归式抽取多跳推理问题中的候选句;最后结合无监督方式进一步筛选模型预测结果降低冗余性。该文在高考语文选择题及RACE数据集上进行验证,在候选句抽取中,该方法相比于最优基线模型F₁值提升3.44%,在下游答题任务中采用候选句作为模型输入较全文输入时准确率分别提高3.68%和3.6%,上述结果证实该文所提方法的有效性。     

一种基于门控空洞卷积的高效中文命名实体识别方法

近年来,基于RNN的模型架构在命名实体识别任务中被广泛采用,但其循环特性导致GPU的并行计算能力无法被充分利用。普通一维卷积虽可以并行处理输入文本,显著缩短模型训练时长,但处理长文本时往往需要堆叠多个卷积层,进而增加梯度消失的风险。针对以上问题,该文采用可通过参数调节感受野范围的空洞卷积,并引入了带有残差连接的门控机制,以强化有效信息,降低无效信息的影响,同时改善梯度消失问题;针对字向量表示能力有限的问题,该文还将字向量与其所属词的位置信息融合,以丰富文本特征。为验证所提出方法的有效性,在MSRA数据集以及Sina Resume数据集上进行了实验,F1值分别达到了92.97%与94.98%。与传统基于Bi-LSTM-CRF的命名实体识别模型相比,模型训练速度提升5~6倍,且表现优于一般的RNN架构。     

黄精及其复配植物多糖提取工艺优化及人体保湿评价

目的:研究黄精及其植物复配多糖最佳提取工艺并对其进行人体保湿评价。方法:通过单因素实验及正交实验确定了黄精多糖的最佳提取工艺参数;以多糖含量为指标通过均匀设计实验确定黄精复配其他植物多糖最优原材料组合,通过单因素实验及正交实验确定了黄精复配其他植物多糖的最佳提取工艺参数;并对黄精多糖及黄精复配其他植物多糖进行了人体保湿评价实验。结果:在温度为50 ℃,时间为2.5 h,料液比为1∶90 g/mL条件下,黄精多糖的含量为(3.90±0.01) mg/g。在温度为50 ℃,时间为2 h,料液比为1∶50 g/mL条件下,植物复配多糖的含量为(4.17±0.13) mg/g。黄精多糖具有即时保湿的功效,0.5 h时,皮肤水分含量达到62.261 C.U.;随着时间增加,植物复配多糖的保温效果逐渐增强,4 h时水分含量达到61.13 C.U.。结论:本实验为黄精及其植物复配多糖的进一步深入研究提供了坚实的理论基础。     

基于BERT和题干要素语义增强的高考阅读理解自动答题

高考阅读理解试题因其语言复杂度高和自动答题难度大，已成为机器阅读理解领域一项具有挑战性的任务。现有的答题方法普遍关注选项与材料的语义相似性，易于忽视题干信息对正确答案的要求，基于此，提出一种基于BERT与题干要素语义增强的高考阅读理解自动答题方法。通过构建问题模板的方式获取题干关键要素信息并生成问题标签；通过改写题干内容统一题干要求；将问题标签与BERT模型相结合完成答案选择。在高考数据集上的实验结果表明，该方法比多个典型的机器阅读理解基线模型取得了更好的效果。