熔盐电解制取海绵钛中四氯化钛的溶解问题

本文利用压力法测定在740℃等克分子比的NaCl-KCl熔体中TiCl_4和TiCl_2以及金属钛的反应速度,得到TICl_4与TiCl_2的反应对TiCl_4是一级反应,TiCl_4与Ti的反应速度是与TiCl_2反应速度的11倍,认为TiCl_4主要与金属反应而进入熔体,并提出加引子和涂人工膜是促进TiCl_4溶解,提高加料速度的有效方法。     

融合注意力机制的药用植物文本命名实体识别

药用植物文本的命名实体识别对中医药领域的信息抽取和知识图谱构建起着重要作用。针对药用植物属性文本存在长序列语义稀疏的问题,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)模型相结合的疾病实体识别方法（BiLSTM+ATT-CRF,BAC）。首先对药用植物属性文本进行预处理和半自动化标注构建数据集,并进行预训练得到低维词向量;然后将这些低维词向量输入BiLSTM网络中,得到双向语义依赖的特征向量;Attention层把注意力集中到与当前输出特征高度相关的信息上;最后通过条件随机场（CRF）算法获取最优的标签序列并解码输出。实验结果表明,BAC方法针对药用植物属性文本的长序列语义稀疏问题,疾病命名实体识别效果较传统方法更优。利用BAC方法训练好的模型从1680条文本句子中识别疾病命名实体,共抽取出1422个疾病实体。与药用植物名称进行匹配,共抽取出4316个药用植物治疗疾病的三元组数据。     

LU-Re Net植物叶片分割与计数模型

为完成一种植物叶片分割与计数模型LU-Re Net,利用Xception module和Coord Conv改进模型编码器,通过改进的Re Net模型并参照Unet模型结构将CNN和RNN结合在一起。在CVPPP的A1、A2、A3基准数据集上,LU-Re Net模型取得了0.95的平均F1-score、95.54%的平均前景-背景Dice(FBD%)、0.95的平均召回率和1.91的平均计数差分绝对值(|Dic|)。在A2基准数据集上,该模型表现超越大部分最新算法。实验结果表明,该网络在拥有高分割准确率的同时具有良好的泛化能力。