江苏省森林康养产业优化对策研究

为了能够更好地利用各种林草资源,实现生态发展与百姓富裕的有机统一,国家相关部门出台了一系列的政策促进和推动我国森林康养产业的发展。江苏省拥有类型丰富、特色鲜明的自然资源条件,在林业向多种产业融合联动的背景下,森林康养产业逐渐发展起来,但是森林康养产业目前仍在起步阶段,在产业发展中还存在比较多的问题。文章对江苏森林康养产业发展现状及条件,存在的问题进行分析,并提出针对性的优化对策和建议。

Ti_(4)O_(7)/Ti电极电催化氧化法处理铝合金化铣清洗废液

铝合金化学铣切过程产生的清洗废液具有高碱度和富含有机物的特性,常规的生化处理方法难以有效处理,直接排放会对环境造成严重危害。采用电催化氧化法处理铝合金化铣清洗废液,以亚氧化钛涂层的钛电极作为阳极、不锈钢作为阴极,研究了化铣清洗废液中的典型有机物在Ti_(4)O_(7)/Ti电极表面的氧化和降解机制及电解工艺参数(如初始pH、电流密度、搅拌方式、污染物初始浓度及处理时间等)对清洗液COD_(Cr)去除率的影响。结果表明:铝合金化铣清洗废水中的三乙醇胺无法在Ti_(4)O_(7)/Ti电极表面直接氧化,其降解机制为Ti_(4)O_(7)/Ti电极表面产生·OH对其间接氧化;采用曝气搅拌方式,在溶液pH=7、电流密度5 mA·cm^(-2)优化条件下,处理后的铝合金化铣清洗废液的COD_(Cr)由初始5210 mg·L^(-1)降至42 mg·L^(-1),低于300 mg·L^(-1)环保排放标准。因此,以Ti_(4)O_(7)/Ti为阳极的电催化氧化法可有效地处理铝合金化铣清洗废液,使其达到环保排放标准。本研究为含醇胺类有机废水的处理提供可靠的理论和技术支持,在降低企业生产成本、改善人类生存环境等方面具有重要理论和实际意义。

数字化时代背景下的数据库课程教学改革

基于数字化时代计算机类课程带来的新挑战和变革,分析数据库课程教学改革研究现状,提出数字化时代数据库课程教学改革思路,介绍具体教学改革过程,最后说明教学改革效果,以期对计算机类课程改革和优化提供一定的参考。

基于多模板提示调优和知识增强的事件因果关系识别方法

事件因果关系识别(Event Causality Identification,ECI)是自然语言处理领域的一项重要研究任务,旨在识别文本中事件之间的因果关系。现有方法大都基于微调范式,不能较好发挥预训练语言模型的作用,难以有效捕获隐式因果关系识别的线索。为此,该文提出了一种基于多模板提示调优和知识增强的事件因果关系识别方法。针对ECI任务设计独特的总提示模板,对显式和隐式事件因果关系分别设计不同的种子提示模板,集成训练所有提示模板,形成适应于ECI任务的提示调优方式。通过引入ConceptNet、Oxford Dictionaries等外部知识库,丰富事件的解释性知识和事件之间的关系性知识,将不同的知识融入提示模板,强化隐式因果关系线索。在EventStoryLine和Causal-TimeBank两个广泛使用的数据集上的实验结果表明,该文方法性能优于现有方法。

融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法

框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,且在建模时未考虑不同词性目标词在句法和语义结构上的差异。针对这些不足,该文提出了一种融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法,该方法使用BERT和GCN分别对不同词性目标词的上下文信息和融合PropBank语义角色或依存句法结构信息的目标词进行建模,然后得到融合序列和结构信息的目标词表示。另外,该文分析了不同词性目标词依存信息的结构差异,采用一种集成学习方法克服了单一模型在此方面的不足。最后,在FN1.7和CFN数据集上的实验结果表明,融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法在性能上优于当前最好模型。

基于BERT特征融合与膨胀卷积的汉语副词框架语义角色标注

汉语框架语义角色标注对汉语框架语义分析具有重要作用。目前汉语框架语义角色标注任务主要针对动词框架,但是汉语没有丰富的形态变化,很多语法意义都是通过虚词来表现的,其中副词研究是现代汉语虚词研究的重要部分,因此该文从副词角度出发构建了汉语副词框架及数据集,且对框架下的词元按照语义强弱进行了等级划分。目前的语义角色标注模型大多基于BiLSTM网络模型,该模型虽然可以很好地获取全局信息,但容易忽略句子局部特征,且无法并行训练。针对上述问题,该文提出了基于BERT特征融合与膨胀卷积的语义角色标注模型,该模型包括四层:BERT层用于表达句子的丰富语义信息,Attention层对BERT获取的每一层信息进行动态权重融合,膨胀卷积(IDCNN)层进行特征提取,CRF层修正预测标签。该模型在三个副词框架数据集上表现良好,F1值均达到了82%以上。此外,将该模型应用于CFN数据集上,F1值达到88.29%,较基线模型提升了4%以上。

基于多尺度卷积的阅读理解候选句抽取

机器阅读理解作为检验机器是否具有理解人类自然语言能力的重要任务之一,受到了越来越广泛的关注。该文针对选择型阅读理解任务中特征提取不全面和交互不充分的问题,提出一种基于多尺度卷积的候选句抽取模型。首先,使用预训练模型编码句子语义信息,并利用多种特征辅助编码提升模型性能。其次,为了充分利用文本信息,采用多尺度卷积捕捉不同尺度的文本特征。再次,使用Focal Loss解决阅读理解中正负样本不均衡的问题,最后,选取top-20作为候选句。该文的方法在两个阅读理解选择题数据集上进行测试,实验结果表明,多尺度卷积模型效果优于基线模型,F1值较最优基线模型结果分别提升3.66%和4.82%,验证了方法的有效性。

“一带一路”八项行动背景下高校国际化实用型人才培养研究

“一带一路”八项行动为我国高校“一带一路”教育行动明确了国际化实用型人才培养取向。高校应关注语言类、基础设施建设类、交通运输类、信息技术类、能源类等与“一带一路”发展需求紧密关联的学科专业国际化发展,重视培养具备跨文化沟通素养、国际从业技能、良好综合素质和坚定国家文化信念,能够胜任国际事务工作的国际化实用型人才。基于现行国际化实用型人才培养问题,我国高校应明确国际化实用型人才培养目标、构建“国际化+应用型”的专业课程体系、全面完善外语教育、探索学生综合素质多元培养路径、加强国家文化信念教育、建设国际化师资队伍、搭建“一带一路”国际化实用型人才培养专项平台等以优化创新国际化实用型人才培养体系,实现“一带一路”国际化实用型人才的精准供给。

基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法

在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种先进行实体跨度检测,再判断实体类型的两阶段方法。在构建实体类型原型向量时,将对应实体类型包含的语义信息考虑在内,通过维度转换层将其与原型向量相融合。在对新样本进行实体识别时,将实体类型的正负样本与实体类型原型向量组成实体类型三元组,依据样本到三元组的距离对其进行分类。在多个数据集上的实验结果证明,该模型的性能比以往的模型有较大的提升。

黑色TiO_(2)纳米材料在光催化领域的研究进展

综述了黑色TiO_(2)纳米材料的定义、缺陷、结构。结合国内外研究现状,介绍了黑色TiO_(2)的主要合成方法(化学还原法、化学氧化法、等离子体法和其他方法)以及提高黑色TiO_(2)光催化活性的改性方法(金属、非金属掺杂、金属负载和半导体耦合)。对黑色TiO_(2)纳米材料的发展方向进行了展望。

融合描述信息和结构特征的知识图谱链接预测

知识图谱普遍存在知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱的重要研究内容。现有模型仅关注三元组的嵌入表示,一方面,在模型的输入仅对实体和关系的嵌入表示进行随机初始化,并未融入实体及关系的描述信息,会缺失语义信息;另一方面,在解码时忽略三元组自身结构特征对链接预测结果的影响。针对上述问题,提出一种融合描述信息与结构特征的知识图谱链接预测模型BFGAT。BFGAT模型利用BERT预训练模型编码实体和关系的描述信息,并将描述信息融入到实体与关系的嵌入表示中,解决缺失语义信息的问题;在编码过程使用图注意力机制聚合邻接节点的信息,解决目标节点获得更为丰富信息的问题;在解码过程把三元组的嵌入表示拼接成矩阵,采用基于CNN卷积池化的方法,解决三元组结构特征的问题。该模型在公开数据集FB15k-237和WN18RR上进行了详细的实验,实验表明BFGAT模型能有效提高知识图谱链接预测的效果。

基于框架语义映射和类型感知的篇章事件抽取

篇章事件抽取任务从给定的文本中识别其事件类型和事件论元。该任务包括事件检测和论元识别两个子任务。目前篇章事件普遍存在数据稀疏和多值论元耦合的问题。基于此,该文提出了一种基于框架语义映射和类型感知的篇章事件抽取方法。该文分析发现事件描述与框架语义网有着相似的结构,因此将汉语框架网(CFN)与中文篇章事件建立映射,并在文本输入层引入触发词释义信息和滑窗机制充分感知上下文信息,改善了事件检测的数据稀疏问题;使用基于类型感知标签的多事件分离策略缓解了论元耦合问题。为了提升模型的鲁棒性,进一步引入对抗训练。在DuEE-fin和CCKS2021数据集上的实验结果显示,该文模型较当前主流模型测试结果有较大提升,验证了方法的有效性。

基于GCN和门机制的汉语框架排歧方法

汉语框架排歧旨在在候选框架中给句子中的目标词选择一个符合其语义场景的框架。目前研究方法存在隐层向量的计算与目标词无关、忽略了句法结构信息对框架排歧的影响等缺陷。针对上述问题,该文使用GCN对句法结构信息进行建模;引入门机制过滤隐层向量中与目标词无关的噪声信息;并在此基础上,提出一种约束机制来约束模型的学习,改进向量表示。该模型在CFN、FN1.5和FN1.7数据集上优于当前最好模型,证明了该方法的有效性。

基于汉字形音义多元知识和标签嵌入的文本语义匹配模型

文本语义匹配指基于给定的文本判别文本之间的语义关系。针对该任务,现有模型的信息编码未考虑利用除汉字字符外的潜在语义信息,且在分类时未考虑标签信息对模型性能的影响。因此,该文提出了一种使用汉字形音义多元知识和标签嵌入的文本语义匹配方法。首先,通过信息编码层对汉字的形音义的多元知识进行编码;其次,通过信息整合层获取融合汉字形音义多元知识的联合表示;然后,经过标签嵌入层利用编码后的分类标签与汉字形音义的联合表示生成信号监督标签;最后,经过标签预测层获取文本层面与标签层面的联合信息表示,进而对文本语义关系进行最终的判别。在多个数据集上的实验结果显示,该文提出的模型优于多个基线模型,验证了模型的有效性。

一例小熊猫大叶性肺炎的病例报告

对1例治疗无效死亡的小熊猫(Ailurus fulgens)进行病理组织学检查,结合临床症状及血液学检查等技术,确诊为大叶性肺炎(Lobar pneumonia)致死。临床可见该患病小熊猫精神沉郁,流出铁锈色鼻液;剖检可见心脏表面有多个出血点、部分肺叶呈肝样变、脾脏多处梗死;组织病理学可见肺泡结构大量破坏,肺泡腔内有大量红细胞及炎性细胞浸润,心、肝、脾、肾均有不同程度红细胞浸润。本研究可为相似野生动物疾病诊疗提供参考。

红细胞分布宽度与血小板比值联合乳酸、APACHEⅡ评分对脓毒症休克的预测价值

目的探讨红细胞分布宽度(RDW)与PLT的比值(RPR)联合乳酸、急性生理与慢性健康评分Ⅱ(APACHEⅡ)对脓毒症休克的预测价值。方法选取2019年1月至2021年12月山西省人民医院收治的脓毒症患者131例为研究对象,根据病情发展情况分为脓毒症休克组62例和脓毒症非休克组69例。比较两组患者入院24 h内PLT、RDW、乳酸、RPR、APACHEⅡ评分等指标。采用ROC曲线分析RPR、乳酸、APACHEⅡ及3者联合预测脓毒症患者发生脓毒症休克的效能。采用二元logistic回归分析影响脓毒症患者发生脓毒症休克的危险因素。结果与脓毒症非休克组比较,脓毒症休克组患者APACHEⅡ评分、RPR、乳酸均升高,PLT降低,差异均有统计学意义(均P<0.05)。ROC曲线分析可知RPR、乳酸、APACHEⅡ评分及3者联合预测脓毒症休克发生的AUC分别为0.664、0.687、0.654、0.810,3者联合预测脓毒症休克的AUC均明显高于3者单独预测(均P<0.05)。二元logistic回归分析显示显示RPR>0.088、乳酸>1.550 mmol/L、APACHEⅡ评分≥10.0分均是影响脓毒症患者发生脓毒症休克的危险因素(均P<0.05)。结论RPR可作为预测脓毒症休克的指标,其联合乳酸及APACHEⅡ评分能提高预测脓毒症休克的准确性。

远程Ar等离子的发射光谱研究

远程等离子体可以有效避免电子与离子碰撞产生的刻蚀作用,加强自由基反应,取得更好的改性效果,在膜材料领域具有重要的应用价值。为了更加深入研究远程等离子体中电子状态及其变化规律,采用发射光谱法对远程Ar等离子体进行了诊断,研究了射频功率、反应腔室内压强、距放电中心距离对远程Ar等离子体发射光谱强度、电子密度和电子温度的影响。结果表明,在690~890 nm区域中特征峰较为集中,由ArⅠ原子谱线占主导,且谱线强度的变化规律和电子密度的变化规律相同。通过玻尔兹曼斜率法选取3条ArⅠ谱线计算了不同放电参数下的电子温度。电子温度随射频功率、反应腔室内压强、距放电中心距离的改变而改变。射频功率从30 W增加到150 W时,电子温度从3105.39 K降低至2552.91 K。压强从15 Pa增加到25 Pa时,电子温度从3066.53 K降低到2593.32 K,当压强继续增加到35 Pa时,电子温度则增加至2661.71 K。在距放电中心0~10 cm处由于等离子体电位增大,电子温度上升,而10 cm后电子温度不断下降在距放电中心80 cm处趋于0 K。通过分析ArⅠ696.894谱线的斯塔克展宽计算了远程Ar等离子体的电子密度,发现电子密度的数量级可达10^(16)cm^(-3)。射频功率从30 W增加到150 W时,电子密度从2.15×10^(16)cm^(-3)增加到2.88×10^(16)cm^(-3),压强从15 Pa增加到25 Pa时,电子密度从2.36×10^(16)cm^(-3)增加到2.90×10^(16)cm^(-3),当压强继续增加到35 Pa时,电子密度则降低至1.89×10^(16)cm^(-3)。增加轴向距离电子密度快速下降并在距放电中心80cm处趋于0cm^(-3)。可以通过控制放电参数及轴向距离来获得低浓度电子、离子氛围,有效避免电子与离子碰撞造成的刻蚀作用,获得更好的改性效果。

不同热解温度稻壳生物炭对羊粪堆肥腐熟度及温室气体排放的影响

为优化羊粪堆肥腐熟度与温室气体减排协同的技术工艺参数,以2种不同热解温度制备的稻壳生物炭为堆肥辅料,与羊粪、食用菌渣混合,进行了43 d的堆肥试验。设置了3个处理,羊粪与食用菌渣质量比9∶1混合体作为预备物料,在预备物料上分别添加450、650℃热解的稻壳生物炭(占预备物料质量百分比15%)为BC450、BC650处理,在预备物料上添加未热解炭化的稻壳(与稻壳生物炭同等体积)为CK处理。监测了堆肥温度、腐熟度指标(NH_(4)^(+)-N/NO_(3)^(-)-N、EC值、种子发芽指数)、温室气体(CH_(4)、CO_(2)、N_(2)O)排放的变化动态,分析了不同热解温度稻壳生物炭对堆肥腐熟度与温室气体减排的协同效果。结果表明:添加450、650℃热解的稻壳生物炭,缩短了堆肥体NH_(4)^(+)-N/NO_(3)^(-)-N、T值、EC值及种子发芽指数达到腐熟度推荐值的所需时间,与CK处理相比,BC450、BC650处理的腐熟周期分别缩短了15.0%、32.5%;羊粪堆置43 d后,BC450、BC650处理的综合温室效应较CK处理分别显著降低了6.56%、24.36%,且BC650处理综合温室效应比BC450处理显著降低了19.05%(P<0.05);添加稻壳生物炭对羊粪堆肥腐熟度及温室气体减排具有协同促进作用,建议优选650℃制备的稻壳生物炭。