便携式高精度测温仪的设计

针对便携式测温仪的特点与要求,提出了以MSP430P325混合信号微处理器为核心构建测温仪的设计方案。MSP430P325微处理器具有超低功耗、高集成度等优点,充分应用其优点使得测温仪功耗低,结构简单、性能可靠,是构建便携式测温仪的理想选择。主要围绕核心部件MSP430P325的特点,对温仪进行了说明。     

酪蛋白水解方法及水解产物功能性的研究进展

牛奶是婴幼儿喂养时母乳的主要替代品,酪蛋白是牛奶中的主要蛋白质。由于母乳和牛奶中酪蛋白成分存在差异,使得婴幼儿在使用牛奶时出现病症。本文从酪蛋白水解方法和水解产物的功能性等角度,针对其相关的国内外研究进展进行了综述。     

基于文档发散度的作文跑题检测

作文跑题检测是作文自动评分系统的重要模块。传统的作文跑题检测一般计算文章内容相关性作为得分,并将其与某一固定阈值进行对比,从而判断文章是否跑题。但是实际上文章得分高低与题目有直接关系,发散性题目和非发散性题目的文章得分有明显差异,所以很难用一个固定阈值来判断所有文章。该文提出一种作文跑题检测方法,基于文档发散度的作文跑题检测方法。该方法的创新之处在于研究文章集合发散度的概念,建立发散度与跑题阈值的关系模型,对于不同的题目动态选取不同的跑题阈值。该文构建了一套跑题检测系统,并在一个真实的数据集中进行测试。实验结果表明基于文档发散度的作文跑题检测系统能有效识别跑题作文。     

多配体络合物在电沉积过程中的互补作用

在金属电沉积的溶液中,金属离子形成复杂的多配体络合物,单独氰化络合物的电沉积工艺并不是十全十美。作者在研究新的铜锌二元仿金电沉积工艺和氰化络合物电沉积锡镍合金新工艺中,发现引入第二种配体络合物(或更多配体络合物)到氰化给合物中会有好的结果。本文从广义的酸碱原理出发,提出多配体络合物的互补作用:在形成多配体络合物的过程中,配体与中心离子之间、配体与配体之间有相互影响对方软硬度使各自的软硬度相互接近的特性。文章讨论了这种互补作用的四个基本内容,对已发现的实验事实和作者研究的铜锌、锡镍二元合金电沉积新工艺也用互补观点作了解释。     

基于特征的模具参数化设计方法

基于模具的特点，对模具特征的信息构成进行了研究。采用模具的装配特征和零件特征表达模具的装配关系和结构，采用层次结构表达特征信息，在参数化设计时，采用形状尺寸和结构尺寸驱动方式修改特征的形状和定位。该方法可方便模具的结构描述和参数化设计，有利于实现模具ＣＡＤ／ＣＡＭ系统的集成。     

反相离子对色谱测定磷酸哌喹的含量

介绍了用反相离子对色谱法测定磷酸哌喹的含量。经试验采用化学键合固定相ATTECH ODS 5μm,φ4.6mm×150mm柱,流动相中含甲醇20ml、乙腈80ml、水900ml、三乙胺5ml以及正戊烷磺酸钠100mg,并用H_3PO_4调节pH为3.0,流速1.0 ml/min,检测波长为240nm。方法回收率试验结果平均值为100.73％,对于含量为99.59％的试样10次重复测定,其相对标准偏差为0.12％,试样分析结果与药典沿用方法相符。     

铝型材挤压模工作带的计算机辅助设计

本文提出了一个铝型材挤压模工作带的数学模型，该模型不仅反映了模孔形状对金属流动的影响，而且考虑了模孔位置的影响，根据该模型作者在ＣＡＤＤＳ５上开发了铝型材挤压模工作带的计算机辅助设计系统。实践表明，该系统设计的挤压模工作带能较好地平衡金属流出模孔的速度，减轻型材的歪扭，弯曲，波浪，裂纹等缺陷。     

旅游场景下的实体别名抽取联合模型

目前互联网中包含了大量的实体介绍文本,为实体知识构建提供了资源基础。别名作为实体的一种属性,是实体正式名称的不同表达,在知识图谱构建中具有重要意义。该文以景点介绍文本作为语料,结合不同别名描述方式提出别名标注策略,人工构建别名标注数据集。别名抽取可分为实体识别与关系分类两个子任务。该文提出基于深度学习的景点实体别名抽取联合模型,同时完成两个子任务。在该文构建的数据集上的实验结果表明,联合模型与流水线式处理模型相比性能有显著提高。     

新型大气颗粒物自动换膜采样装置研究

大气颗粒物浓度监测对于环境治理和执法十分重要,其测量准确性与采样精度密切相关。目前,国内的采样器大多是单膜采样器,存在适应性差,运行不稳定和测量精度低等问题。设计了一种基于工位方式的空气颗粒物自动换膜采样装置,实现了长时间的空气颗粒物的稳定连续采样。其中,自动换膜机构设计有效提高了换膜的准确性,分离切割器能够对特定粒径的粒子进行有效筛选,温控模块保证了采样器在高低温等恶劣环境下的工作稳定。在中国环境监测总站进行的对比实验表明,基于工位设计方式的自动换膜采样器测量精度达到国家标准,仪器长期运动稳定。新型大气颗粒物自动换膜采样装置有助于我国大气颗粒物监测工作的开展和设备开发。     

基于多标签策略的中文知识图谱问答系统研究

现有多数中文知识图谱问答（CKBQA）系统侧重于回答单个三元组查询的简单问题,而不能有效解决涉及多个实体和关系的复杂问题。提出一种基于多标签策略进行答案搜索的CKBQA系统,该系统主要包括问题处理和答案搜索2个部分。在问题处理部分,结合预训练语言模型构建新的模型框架,对问题进行实体提及识别、实体链接和关系抽取处理,通过设置3种分类标签将问题划分为简单问题、链式问题和多实体问题。在答案搜索部分,对上述3种分类问题分别给出不同的解决方法。实验结果表明,该系统在CCKS2019-CKBQA评测数据验证集上的平均F1值可达66.76%。