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1.
随着现在社会的高速发展,各种各样矛盾的出现也使人们开始遭受更多压力与挫折,心理疾病也越来越多。因此急需我们不仅关注自己的内心健康更要从传统文化中吸取精华来调节自己的内心,从而最终走向自我实现与幸福。而儒家文化给了我们许多的启示。 相似文献
2.
大众化在本质上是一个实践范畴.实践的观点是马克思主义大众化历史命题的理论渊源,中国特色社会主义实践成为推动马克思主义大众化的基础和保证.马克思主义大众化的理论宣传也要立足于实践,坚持实践特色. 相似文献
3.
P2P MMOG中计算任务的分配问题研究 总被引:1,自引:1,他引:0
P2P平台上的MMOG设计与C/S结构相比具有更好的可靠性和扩展性,但是需要新的数据存储和事件计算分配方法.本文提出小区的概念,并以小区为计算对象的基本分配单位,设计了节点可以自组织地寻找自己地计算和通信对象的方法.小区模型的方法通过确定节点的职能,对系统中的计算任务进行划分;而合理的计算分配保证了节点计算结果的正确性,以及进行安全的通信和数据发布;每个小区内部建立多个计算节点相互监督的多层计算模式,以确保系统的安全性.最后通过实验分析了该模型的计算和通信代价,指出在提高系统可靠性的同时,降低网络负载. 相似文献
4.
对巨菌草纤维形态、化学成分组成、木素结构及其微区分布进行了研究。利用纤维质量分析仪(FQA)测得纤维平均长度为0.95 mm,宽度为23.1μm,长宽比为41.1。高效液相色谱(HPLC)定量分析碱性硝基苯氧化产物确定巨菌草木素结构为典型的GSH型。利用核磁共振磷谱(31P-NMR)定量分析木素各酚羟基功能基团,结果显示脂肪族羟基含量最高,为3.96 mmol/g,其中非缩合型羟基占总酚羟基的比例较大,为96.3%;二维核磁共振(2D-HSQC NMR)波谱分析表明,β-O-4'芳基醚键结构比例最高,为84.4%;其次为β-β'树脂醇结构和β-5'苯基香豆满结构,所占比例分别为9.9%和5.7%;在芳香区含有大量的紫丁香基和愈创木基结构单元,其中S/G比例为1.25。共聚焦拉曼光谱(CRM)分析表明,木素在细胞不同区域的浓度由大到小的顺序为细胞角隅CC复合胞间层CML次生细胞壁SW;羟基肉桂酸的浓度分布规律与木素的分布变化相似,但其浓度低于木素的浓度。 相似文献
5.
本文综述了动物性食品生产过程中存在的问题,介绍了危害分析与关键控制点——HACCP体系,并为了保证冷却羊肉的产品安全,对冷却羊肉生产过程中的各个环节可能存在的潜在危害进行了生物的、化学的、物理的危害分析,根据HACCP原理确定相应的关键控制点(CCP)和关键限值,并制定了相应的预防措施,建立了监控方法,将生产过程中的危害因素降低到最低程度,从而最大限度的提高冷却羊肉的食用安全性。 相似文献
6.
再生聚酯纤维可以实现废旧纺织品的循环利用,但由于缺乏生态安全性评价标准体系,其应用和发展受到限制。以挥发性有机物(VOCs)为例,综述了VOCs的测试方法和标准;阐述了再生聚酯纤维的VOCs形成机理、释放机制及其控制技术;分析了聚酯降解、染料、助剂、含杂组分和生产工艺等因素对于VOCs的影响规律。原生聚酯纤维的VOCs组分主要是乙醛,主要来源于聚酯的热降解和油剂的携带,苯系物的含量较少,基本满足生态纺织品的限值标准要求;再生聚酯纤维中的VOCs含量不能达到生态纺织品的限值标准,其VOCs的组分中,苯系物主要来自染料等芳香类助剂的热降解,醛酮类主要来自聚酯自身和油剂的热降解;研究再生聚酯纤维中的VOCs形成机理、释放机制及其控制技术,建立再生聚酯纤维VOCs含量的检测方法和标准等,对降低再生聚酯纤维中的VOCs含量,提高其生态安全性,实现废旧纺织品资源的有效利用意义重大。 相似文献
7.
8.
9.
碱预处理对慈竹机械浆酶解的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以慈竹机械浆为研究对象,分别采用NaOH和NaOH加H2O2两种方法对原料进行预处理,考察预处理条件对酶解还原糖产率的影响。得到NaOH最佳预处理条件为:预处理温度90℃、固液比1∶5g/mL、时间2h、NaOH用量12%(g/g绝干)。在此最佳条件下,慈竹机械浆半纤维素保留率为87.92%、纤维素保留率为90.29%、木质素脱除率为43.24%;在pH4.8、加酶量20FPU/g预处理后底物、反应温度50℃的条件下酶解24h,还原糖产率为30.36%。扫描电镜观察显示,经碱性预处理过的慈竹机械浆变得粗糙而多孔,增加了纤维素酶的吸附位点,酶解速率加快。 相似文献
10.
事件抽取旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,以便清晰、方便、直观地掌握并利用相关的关键信息。传统机器学习方法依赖于特征工程,利用人工构建的特征来进行事件抽取。而基于深度学习的方法利用CNN、RNN、GNN等深层神经网络通过提取重要特征来展开,但其依赖于大量的标注数据。近年来,研究者开始利用基于Transformer架构的大规模语言模型如BERT、GPT等采用预训练+微调范式来进行事件抽取并取得显著成效。而最近推出的大模型ChatGPT采用预训练+提示学习范式在自然语言处理领域取得显著成效,可以实现高效准确地抽取出关键的事件信息,将其应用到军事领域会产生重大影响。 相似文献