球形锐钛矿TiO_2合成及晶种对TiO_2形貌的影响

成功地采用水解法制备了球形锐钛矿TiO2,研究了空白实验(未引入晶种)、引入10 nm TiO2晶种及菌体晶种对锐钛矿TiO2形貌的影响。结果表明随着引入晶种的颗粒逐渐变大,合成的锐钛矿型TiO2颗粒也在逐渐增大:空白实验中TiO2的颗粒平均直径约为0.5μm,10 nm TiO2晶种中TiO2的颗粒平均直径约为0.6~0.7μm,菌体中TiO2的颗粒平均直径约为0.8~0.9μm;加入晶种的颗粒越大,合成的锐钛矿型TiO2颗粒粒度越均匀,球形越完整、团聚现象越少。     

面向新闻领域的中文实体关系抽取

随着互联网技术的快速发展,人们能够及时地获取大量的新闻文本信息,如何从新闻中自动获取关键信息,把新闻中具有价值的信息转化为结构化数据,从而快速有效地获取有用的知识已是迫切需求。实体关系抽取是获取关键信息的方法之一,但目前关于中文的实体关系抽取工作较少。针对基于长短时记忆网络的中文实体识别模型难于提取长距离的依存关系特征和句法特征问题,提出利用双向树形长短时记忆神经网络提取依存句法树的结构特征。在提取的特征的基础上,使用条件随机场判断实体的类别和边界,并在实体识别模型中加入注意力机制提高模型的性能。在《人民日报》数据集和ACE 2005语料库上训练模型,验证了模型的有效性。     

黄河河口湿地信息遥感提取研究

本文通过几何校正、图像选取以及图像增强等方式进行了遥感影像的预处理,为准确地提取湿地信息提供了数据基础.在舍弃单纯的传统监督分类和非监督分类的前提下提出了一种利用分层提取地物信息的新方法:即,首先根据地物的光谱特征采用模型法对有水的湿地进行提取,然后用非监督分类对其它湿地类型进行提取,最终得到了湿地类型分布图及其相应的面积.     

响应面法优化超声波辅助提取瓜蒌籽蛋白工艺研究

以瓜蒌籽为原料,利用响应面法优化超声波辅助碱溶酸沉法提取瓜蒌籽蛋白工艺条件.在单因素实验基础上,设定超声工作/间歇时间为2s/1s、pH值为10,选取料液比、超声功率、超声时间、提取温度为影响因子,以瓜蒌籽蛋白提取率为响应值,应用Box-Behnken中心组合试验设计建立数学模型,进行响应面分析.得出提取工艺优化条件为：料液比1：32（g/mL）、超声波功率310W、超声时间39 min、提取温度48℃.在此条件下,瓜蒌籽蛋白提取率可达79.11％.     

超声波辅助提取黑豆油及其脂肪酸组成分析

采用超声波辅助法,以石油醚为溶剂提取黑豆油。考察了提取时间、提取温度、料液比和超声波功率对黑豆油提取效果的影响。结果表明,提取黑豆油的优化工艺条件为：提取时间9rain,提取温度58℃,料液比1：9,超声功率110W,在此条件下,黑豆油得率达到83．83％。对黑豆油进行GC—MS分析可知,黑豆油的主要脂肪酸有棕榈酸19．24％、亚油酸46．28％、油酸18．62％和硬脂酸7．3％等,其不饱和脂肪酸含量达68．98％。     

铁电相变区附近铌酸钾锂晶体的特殊晶格振动行为

通过测量一批不同组成的铌酸钾锂晶体的Raman光谱,分析其晶体中组分离子浓度对晶体红外Raman光谱特征的影响,结果表明,晶体中位于C格位的Li浓度对晶体Raman光谱产生了强烈的影响：低Li含量晶体中[NbO6]^7-八面体所对应的3个Raman特征光谱线没有峰发生分裂,在100-400cm^-1范围出现小峰与C格位Li存在相关;当晶体中Li浓度增加时,与v5所对应的Raman峰在散射几何为X（ZY）Z对应的光谱中有所加宽,v2振动模式在两种散射几何中均出现分裂峰,并在100～400cm^-1范围内出现小峰数量增多;当Li浓度接近晶体化学组成时,微扰进一步加强,v5所对应的Raman峰分裂成3个峰,v1和v2振动模式发生部分分裂,在100～400cm^-1范围内小峰更为突出。     

基于Nutch的物流信息平台网页资源定向采集系统

针对物流信息平台中信息资源采集系统建设的不足,提出建立基于Nutch的网页资源定向采集系统,并对中文分词、主题相关度分析、结果排序、正文解析等关键模块进行重点探讨。最后在一定条件下进行了实验,并分析了实验结果。     

基于旅游博客和论坛提高旅游产品质量的模型研究

分析了旅游博客和论坛对旅游产业的影响,以及通过软件自动方式使用旅游博客和论坛分析的优势,并给出了实现的步骤,分析了其中的核心问题,给出解决方法,从而为旅游管理者改善旅游产品提供方向。     

液液萃取新技术在贵金属分离中的应用

从萃取体系的新方法方面阐述了近年液液萃取研究中值得注意的一些新进展,及其在贵金属分离中的应用和进展。     

Quantiles, expectiles and splines

A time-varying quantile can be fitted by formulating a time series model for the corresponding population quantile and iteratively applying a suitably modified state space signal extraction algorithm. It is shown that such quantiles satisfy the defining property of fixed quantiles in having the appropriate number of observations above and below. Like quantiles, time-varying expectiles can be estimated by a state space signal extraction algorithm and they satisfy properties that generalize the moment conditions associated with fixed expectiles. Because the state space form can handle irregularly spaced observations, the proposed algorithms can be adapted to provide a viable means of computing spline-based non-parametric quantile and expectile regressions.