抓住机遇 大力提高连铸比 推动钢铁工业发展

从1988年底召开第一次全国连铸工作会议,到今天召开第四次全国连铸工作会议已经五年多了。这五年中,由于全行业认真贯彻历次全国连铸会议的精神,认真贯彻和不断完善连铸生产技术方针,逐步按照连铸系统工程的客观要求,认真安排连铸建设与生产,使连铸生产能够持续、快速地发展,不仅推动我国钢产量连续大幅度增长,而且对钢铁工业结构优化有重要推动作用。今天,我们正处在抓住机遇,加快钢铁工业发展,跃上四个新台阶的历史新时期。连铸也进入了加速发展和以全连铸为方向的新阶段。我们的任务是,牢固确立以大力提高连铸比作为推动钢铁工业结构优化突破口的思路,为实现到2000年,连铸比提高到70～80％的目标努力奋斗。     

图像信息对句子语义理解与表示的有效性验证与分析

近年来,图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的研究方向.图像常被用于增强句子的语义理解与表示.然而也有研究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提出质疑,原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识,帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案.因此研究图像文本建模需要首先回答一个问题:图像是否有助于句子语义的理解与表示?为此,本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务:自然语言推理,并将图像信息引入到该任务中用于验证图像信息的有效性.由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务,在数据标注过程中没有考虑图像信息,因此选择该任务能够更客观地分析出图像信息对句子语义理解与表示的影响.具体而言,本文提出一种通用的即插即用框架(general plug and play framework)用于图像信息的整合.基于该框架,本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型,对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现,以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现.最后,本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验,实验结果证实图像作为额外知识,确实有助于句子语义的理解与表示.此外,还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响.     

面向大规模认知诊断的DINA模型快速计算方法研究

在教育教学的过程中,如何诊断学生的知识水平是一个重要的问题.传统方法大多由教师根据学生的表现和成绩进行人工判断,存在效率低、主观性强的问题,且难以做到针对大量学生的个性化诊断.近年来,认知诊断模型中的DINA模型被广泛应用于诊断学生个性化知识掌握程度.然而传统DINA模型大多基于小样本数据,当面对在线教育带来的大规模数据处理需求时,存在收敛速度慢的问题,难以实际应用.针对DINA模型计算时间过长的问题,本文首先给出了DINA模型的收敛性证明,并提出了三种能够加速DINA求解的算法：（1）增量算法,它将学生数据划分为多个学生块,每次迭代只访问其中一个学生块;（2）最大熵方法,它只访问在极大化模型熵的过程中影响较大的学生数据;（3）基于前两者的混合方法.最后,本文通过真实数据和模拟数据上的实验,分析证明了三种方法均能在保证DINA模型有效性的情况下,达到几倍至几十倍的加速效果,有效地改善了DINA模型的计算效率.     

致全国冶金质量工作会议的信

全国冶金质量工作会议: 在全国人民开始实施“九五”计划和跨世纪宏伟目标之际,召开全国冶金质量工作会议,研究确定新形势下质量工作的思路和重点,对于推进冶金工业两个根本性转变和健康发展有重要意义。我谨预祝会议圆满成功,并向工作在冶金质量战线的同志们表示慰问和敬意。 改革开放以来,特别是“八五”期间,冶金工业蓬勃发展,创造了令人瞩目的成绩。冶金质量工作取得突破性进展,品种结构有所改善,产品     

数据驱动的数学试题难度预测

现代化国家题库系统建设是教育考试改革发展的重要保障,也是促进我国教育考试现代化的重要手段.试题难度是入库试题的核心参数,对于命题、组卷、分数报告甚至是考试公平性保障都有着直接影响.由于我国国家考试的特点,很难通过类似国外考试机构的考前试测等方式提前获取试题难度参数,传统的试题难度评估任务通常由人工完成,即由命题专家对试题难度进行评估.这样的做法耗时耗力,且难以保证客观性,因此借助先进信息技术手段探索试题难度的自动化判断具有较大的研究意义,更是体现着中国特色教育考试背景下的中国智慧和中国解决方案.以利用试题文本和答题记录数据实现数据驱动的数学试题难度自动化预测模型为目标,提出了分别基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的数学试题难度预测模型C-MIDP(CNN for mathematical item difficulty prediction)和R-MIDP(RNN for mathematical item difficulty prediction),以及二者的混合模型H-MIDP(hybrid model for mathematical item difficulty prediction).具体地,利用所提出的模型直接学习试题文本表征,将考试试题得分率作为标签训练模型,整个过程不需要提供知识标注等教育先验信息.然后,考虑到不同考试中学生群体的不可比性,在训练时提出一种基于context的训练方式;最后,可通过输入试题特征到训练好的模型中进行难度预测.模型在真实的试题数据上取得了较好的实验结果.     

烹饪方式对凡纳滨对虾（Penaeus vannamei）脂质及挥发性物质的影响

为探究风味差异的形成机制,以凡纳滨对虾为研究对象,研究蒸制和微波加热2种烹饪方式对脂质组成、脂质氧化水解程度及挥发性物质的影响。结果表明,凡纳滨对虾在烹饪后总脂和脂质组成(磷脂、甘油三脂及游离脂肪酸)含量均显著降低(P<0.05)。蒸制和微波加热的对虾,其脂质组成也有所差别,与蒸制相比,微波加热虾肉中的磷脂含量偏高,而游离脂肪酸含量偏低。鲜虾烹饪后饱和脂肪酸含量显著下降,不饱和脂肪酸含量显著上升(P<0.05),可能与磷脂的水解有关。蒸制和微波加热加速了脂质的氧化水解,酸价和硫代巴比妥酸反应物值均显著升高(P<0.05)。电子鼻分析结果显示鲜虾、蒸制和微波加热虾肉的气味特征有明显不同,且微波加热气味变化更大。采用气相色谱-离子迁移谱从虾肉中分离鉴定出25种挥发性物质,其中2,3-戊二酮、2-丁酮、2-甲基丁醛、己醛、1-辛烯-3-酮和戊醛等是熟虾肉主要的风味物质,且在微波加热的样品中含量更高。Pearson相关性分析结果表明,脂质的氧化水解对风味形成有重要贡献,游离脂肪酸中的C_14:0、C_15:0、C_16:1     

鳕鱼皮胶原蛋白肽的功能特性及抗氧化活性

以鳕鱼皮胶原蛋白肽为实验材料,研究其吸水性、保水性、乳化性等功能特性,并且进行了体外抗氧化实验。结果表明鳕鱼皮胶原蛋白肽具有较好的吸水性、保水性、吸油性和起泡性,具有一定的乳化性和较弱的泡沫稳定性。体外抗氧化实验结果显示,鳕鱼皮胶原蛋白肽对DPPH自由基、羟自由基和超氧阴离子自由基均有一定的清除效果,且清除率与样品溶液的浓度存在剂量依赖关系;浓度为30mg/mL时,胶原蛋白肽对DPPH·、·OH和O2-·的抑制率分别可达到73.84%、85.76%、64.09%。分级后,分子量1ku以下的胶原蛋白肽对DPPH·和·OH的清除能力最强,30mg/mL时清除率达到84%和90.97%;分子量5ku以上的胶原蛋白肽对O2-·清除能力最强,30mg/mL时清除率达到74.02%。     

以市场为导向 办好国冶集团 为冶金装备现代化服务

国冶设备集团第一届理事会的召开，标志着国冶设备集团的组建工作已基本完成，在此我代表部党组表示热烈祝贺。国治集团是继中钢、中冶集团之后冶金行业的又一个大型企业集团，是部党组贯彻落实党的十四大精神，适应我国向社会主义市场经济体制转变要求的一项重大决策。希望国冶集团顺利向前发展，成为行业内外、国内外有影响的，集设备的设计、研究、制造、成套供应、销售为一体的大型集团。成立设备集团是冶金工业发展的客观需要。为了保证钢铁工业持续、快速、健康地发展，保证钢铁工业能够在国际国内市场有一定的市场占有率，我们就必须…     

高层建筑安全危机管理问题浅析(上)

近年来,随着全球经济一体化和城市化进程的快速发展,高层建筑如雨后春笋般涌现。高层建筑能够节约城市土地,缩短公用设施和市政管网的开发周期,从而减少市政投资,加快城市建设,并美化城市,这些优点已经逐渐得到公认,同时高层建筑的人为灾害和事故隐患依然存在,并且一些新的致灾隐患还可能不断出现。     

基于深度神经网络结构的互联网金融市场动态预测

近些年,互联网金融市场在国内外迅速发展;同时,针对互联网金融市场的研究也成为了学术界的热点.相比于传统金融市场,互联网金融市场具有更高的流动性和易变性.针对互联网金融市场的动态(日交易量和日交易次数)进行研究,提出了基于深度神经网络结构的融合层次时间序列学习的预测模型.首先,该模型可以实现对多序列(市场宏观动态序列和多种子序列)特征变量输入的处理,并且在时间和序列特征2个维度上利用注意力机制来融合输入变量.其次,模型设计了基于预测序列平稳性约束的优化函数,使得模型具有更好的稳健性.最后,在真实的大规模数据集上进行了大量的实验,结果充分证明了所提出的模型在互联网金融市场动态预测问题上的有效性与稳健性.