膜生物反应器处理废水硝化/反硝化能力研究

本研究采用前置缺氧／好氧膜生物反应(Anoxic／Oxic Membrane Bioreactor,AOmR)处理废水,分别对NH^ 4-N及总氮(TN)的去除效果、硝化／反硝化能力以及影响因素进行了研究。试验结果表明：在碳源充足、水力停留时间(HI汀)为6．5h、污泥泥龄(SRT)为30d、pH值范围为7、0～8．5条件下,进水NH^ 4-N平均值为240mg/L时,反应器能够保持良好的硝化、反硝化能力,出水NH^ 4-N值能稳定在2．5mg/L左右,平均去除率为98．5％,TN平均去除率为65％。     

结合内容特征提取和弹幕文本的短视频推荐模型构建及仿真

针对现有短视频推荐准确率不高的问题，提出一种融合视频内容与弹幕文本分析的短视频推荐方法。该推荐方法中首先采用LDA模型提取弹幕文本主题，然后提取出短视频内容特征，再根据短视频的高光时刻生成候选推荐列表；在候选推荐列表生成基础上，运用RNN对用户的长期兴趣进行建模，使用门控单元GRU处理短期兴趣，最终提出了一种结合长短期的短视频推荐模型，对用户进行推荐。结果证明，深度学习方法可最大化地获取短视频的内容特征，提高处理效率；结合用户长短期兴趣的短视频推荐模型在准确率、召回率以及MRR平均倒数排名等评价指标上优于其他目前使用广泛的推荐模型。由此说明，提出的推荐方法，可以更好地运用在实际推荐中。