红茶中合成着色剂检测方法的改进

检测红茶产品中的合成色素对确保红茶的品质以及食用安全具有极其重要的作用。目前所能找到的文献仅对红茶本身所含的天然色素进行研究,没有对红茶产品中的合成着色剂的检测方法的研究。为了确保红茶产品的食用安全,开发适合红茶产品中合成着色剂的检测方法,笔者几年来做了大量实验,对传统食品中合成着色剂检测方法中的样品前处理方法进行改进和完善。实验数据表明,改进的步骤对红茶产品中的合成着色剂的提取有很好的效果,可成功检出阳性样品,为食品安全检测提供了重要的依据。     

关于乳品中磷测定前处理的探讨

为了更有效更安全更环保更准确的检测乳品中磷,在国际法的基础上,前处理采用全封闭式湿法恒温消解。改进后,前处理方法操作简捷,环境污染小,且检测结果准确,重复性、回收率均在要求范围内。     

3DMax与UHS腹膜前腹股沟疝修补术的对比研究

目的:比较3DMax补片与UHS补片行前入路腹膜前修补腹股沟疝的临床疗效及并发症。方法:选取2010年6月-2013年6月应用3DMax补片42例患者及UHS补片48例患者,行前入路修补方法治疗腹股沟疝。比较两组患者手术时间、手术后切口感染和血肿等并发症、恢复正常生活时间、术后短期(0.5~1年)复发率、术后4周疼痛及6个月时慢性疼痛及异物感发生率。结果:两组手术时间、术后恢复正常生活时间及术后半年疼痛发生率比较差异均无统计学意义(P>0.05)。UHS组较3DMax组,术后4周内疼痛及术后6个月异物感发生率高,两组比较差异具有统计学意义(P<0.05)。两组患者均无切口感染、血肿等并发症,术后1年均无复发。结论:3DMax补片治疗腹股沟疝与UHS补片疗效相似而并发症发生率低,有望成为今后疝修补术的更好方法。     

支持CSFB的MSC改造规模预测方法探讨

通过对CSFB语音方案原理的分析,结合业务模型及网络安全等方面的考虑,提出了一种支持4G CSFB的MSC改造规模预测方法,为端局后续建设提供了参考.     

象山煤矿11~#煤层带压开采危险性预测

采用突水系数法对象山煤矿北一采区11#煤层突水危险性进行了预测,结果显示,北一采区西北角、东南角属于相对安全区,突水系数0.06 MPa/m,北一采区北部B6孔附近为相对危险区,突水系数在0.1~0.119 MPa/m之间,其它区域处在临界区。该研究成果可为矿井防治水提供参考依据。     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。