广西17家胶合板生产企业的主要职业卫生问题调查分析

目的:探讨广西17家胶合板生产企业存在的主要职业危害因素、职业防护设施效果以及对工人健康的影响,为减少职业性危害、保护工人身心健康提供科学依据。方法:以17家胶合板生产企业为观察对象,通过职业病危害因素检测和职业卫生调查,对主要职业卫生问题进行综合分析评价。结果:17家胶合板生产企业木粉尘、甲醛、噪声、高温的超标率分别为5.6%、28.1%、24.9%、29.1%。17家噪声超标,5家木粉尘和甲醛超标,仅2家高温超标。生产防护设施的防尘、防毒符合率为98.3%,防暑设施符合率为88.2%,噪声防护设施符合率为76.5%。个人防护用品佩戴与使用符合率为52.9%,安装洗眼喷淋装置符合率为58.8%。17家企业总体检率为42.6%(705/1654),体检异常检出率为14.6%,其中听力、胸部X线片、肺功能异常检出率分别为7.4%、2.1%、1.7%。结论:广西17家胶合板生产企业的主要职业卫生问题是木粉尘、甲醛、噪声、高温,尤以噪声较为突出。针对木粉尘、甲醛的防控效果较好,对于高温、噪声的防控措施需要进一步加强。

古代战争知识图谱构建与应用——以宋元时期为例

文章旨在利用知识图谱的理念和技术对战争史文献资源进行语义化组织和描述,将非结构化战争文本转变为以事件、人物、时间和地点等多维信息数字化呈现的知识图谱,方便研究者进行更深层次的探索。文章采用Event Ontology构建战争本体语义模型,基于模式匹配和预训练模型抽取战争事件涉及的人物、时间、地点等命名实体,利用Neo4j和Gephi存储、呈现和挖掘战争知识图谱;以战争事件为核心将分散的战争史资源整合起来,形成一个互联、立体、多维的知识图谱,使这些资源更容易被访问和利用。该本体没有关联同时期的政治、经济等内容,语义模型有待进一步优化。

中国古代文人生平知识图谱构建与应用——以李白和杜甫为例

中国古代文人是传统文化的创造者和传播者,对他们的传记以及作品的内涵进行语义组织有助于提升历史文化知识服务水平。采用本体与语义网技术对文人生平内容进行语义表示,重点关注文人的生平事件与作品内涵,从文人生平的时空维度出发,构建文人的生平事件以及作品信息之间的语义关联,以期通过可视化技术对文人生平经历以及思想演化特征进行呈现和分析。实例部分,以李白和杜甫为对象,基于构建的古代文人语义模型,对他们的生平和作品信息进行半自动标注,构建“李杜”生平知识图谱,并存入neo4j图数据库,采用可视化技术展示和分析两位文人的人际关系、生平事件、时空轨迹、作品风格演变。关注文人生平的时空信息,将他们的生平事件与作品特征关联起来,从而直观地观察他们的生平经历与思想感情变化之间的联系,为传统人文研究助力。

高校图书馆质量评价指标体系框架探讨

目前我国高校图书馆正处在向智慧化转型的重要阶段,质量评价有助于促进高校图书馆应对新时代、新技术、新需求的挑战,推动图书馆顺利完成转型。本文依据"全评价"理论,采用文献调查法、比较研究法等,立足于我国高校图书馆的内外部环境以及业务与服务模式发展的具体情况,参照ISO标准和国内外高校图书馆相关评价指标体系,构建出逻辑性强、可适用于国内不同层次和类型高校图书馆的质量评价指标体系框架,该体系涵盖了图书馆办馆支撑力、管理服务力和社会效应力三个方面。高校图书馆质量评价指标体系框架的制定能为高校智慧图书馆未来发展和"双一流"建设提供相应保障,对于提高高校图书馆的规范化水平、效率和可持续发展亦有重要意义。表3。参考文献18。

基于深度挖掘的学术论文关联数据构建与可视化分析

自关联数据被提出以来,其已成为在网络上发布结构化数据的主流方式,随着关联数据集的急速增多,如何有效地消费和利用关联数据正成为研究人员关注的焦点。本研究对关联数据的深度挖掘和可视化分析进行了探索。首先,采用文本挖掘技术,深入挖掘地质领域学术论文元数据中的隐含信息;接下来,基于设计的“学术论文-学者”本体模型对学术论文元数据和挖掘出的信息进行语义化表示,以构建RDF关联数据。在此基础上,利用不同的可视化分析方法,从多个维度对学术论文关联数据中蕴含的宏观和微观知识进行可视化展示。结果表明:①基于深度挖掘的学术论文关联数据能够更加深入和全面地展示学术论文元数据中蕴涵的知识;②关联数据可视化分析能够以直观的图形展示关联数据中的宏观和微观知识,帮助用户快速对关联数据进行消费和利用。

典型通用事件语义模型比较分析研究

[目的/意义]事件语义模型是描述和组织事件内容的语义框架。对事件语义模型进行总结和剖析,可为相关研究提供参考。[方法/过程]文章梳理总结了7个典型通用事件语义模型(Event、SEM、LODE、ABC、LODE、EBSTDM和刘宗田等提出的事件语义模型),并从其特点和应用领域等方面进行详细比较分析。[结果/结论]展望了事件语义模型的发展趋势,包括开发新的语义表示维度和建模视角;事件语义模型的横向连续性和纵向层次化相结合的研究;事件语义模型动态特征的语义组织研究。

信息资源语义组织与语义服务模式探究——以芬兰语义计算研究小组（SeCo）项目实践为例

利用语义网技术对信息资源进行语义组织,提供语义检索、语义集成和语义共享等深层次语义服务,已成为知识组织和服务的趋势。国外已有许多研究和服务机构开展信息资源语义组织和语义服务实践,其中以芬兰语义计算研究小组(SeCo)项目实践最具代表性和前沿性。文章从资源类型与标注深度、语义模型、语义数据构建与集成、语义服务这四个方面,对SeCo实践进行分析,研究发现:语义组织的对象从书目向非书目信息资源扩展;语义标注的深度从外部特征向内容语义深入;信息资源的覆盖范围从单一领域向多领域扩展;语义服务从文本向图像可视化发展;语义服务从单一向多样化发展。

研究生医学科研入门课程教学效果分析

为提高教学水平与研究生科研能力提供科学依据,文章采用问卷软件经微信移动客户端对广西医科大学选修医学科研入门的2021级医学硕士/博士生进行问卷调查,比较分析不同类型研究生对医学科研入门的教学满意度、教学内容喜好。结果显示,研究生对医学科研入门教学满意度较高,提示医学科研入门教学可满足研究生的医学科研方法学习要求,并可为培养研究生科研工作能力提供较好的理论支撑。

BOPPPS教学模式在MPH研究生实践技能教学中的应用

广西医科大学加强对公共卫生硕士(MPH)的培养,旨在提高学生的公共卫生现场处置能力和岗位胜任力,以满足社会对公共卫生高层次人才的需求。通过科学规划公共卫生技能课程、BOPPPS教学模式应用、建立网络课程、线上线下相混合的形式开展教学。调查结果显示,用人单位对该校MPH毕业生的评价较好,毕业生的就业前景良好、且能从事专业相关工作,学生的公共卫生执业医师考试通过率100%。该校构建的BOPPPS教学模式的混合式教学取得良好的教学效果,达到培养高素质复合型公共卫生人才的目的。

科学论文全文语步自动识别研究

[目的/意义]科学论文的语步结构对于读者理解论文内容、快速定位特定信息具有重要作用。[方法/过程]本文对化学领域科学论文的语步自动识别方法进行了探索,比较了基于文本分类和序列标注两种解决模式以及机器学习和深度学习两种技术的多种语步识别模型的效果,并在此基础上提出了将深度学习预训练模型BERT与传统机器学习分类算法深度森林相结合的混合模型。[结果/结论]实验结果表明,文本分类模式的语步识别效果要优于序列标注模式;传统机器学习技术和深度学习技术的语步识别效果总体相近;通过将两者进行结合的混合模型可以获得更好的语步识别效果,在整篇论文7个语步类别上的宏平均F1值达到73%。

人文信息资源语义描述、语义组织研究与实践述评

采用语义网技术对人文信息资源进行语义描述与组织有利于人文信息资源的利用、集成和共享,并在此基础上提供深层次的知识服务。文章通过梳理相关文献,从人文信息资源的语义描述、关联数据集、知识服务三方面出发,总结分析国内外代表性成果,指出当前仍存在复杂形态数据处理、大规模数据自动处理以及面向用户的知识服务等问题,并提出解决方案。

科学论文篇章结构建模与解析研究进展

科学论文篇章结构解析是规范科学论文写作、理解其内容、快速定位和抽取论文中特定信息的前提与基础。文章采用文献调查法和对比分析法,从篇章结构建模、篇章结构自动解析、篇章结构应用三个方面对相关文献进行梳理和总结。研究结果发现当前针对科学论文篇章结构的研究主要集中在生物医学和计算语言学领域,以粗粒度的基于修辞结构的篇章模型为主,自动解析主要采用文本分类和序列标注两大类方法,在自动文摘、基于上下文的引文分析等任务中都有重要的应用。今后研究应扩展到其他领域,并聚焦基于修辞和论证结构的细粒度篇章结构建模,采用深度学习技术实现更精确的篇章结构解析。

Design and implementation of a linked data-oriented framework for resource description and organization in semantic digital libraries

In this paper,the author proposed a linked data-oriented framework for resource descnption and organization in semantic digital libraries,which includes four layers—metadata layer,ontology layer,linked data layer and application layer.The core of the framework is the construction and linking of RDF-based semantic metadata.Using the data from the domain of 'Library,Information & Archival Science' as an example,the author focused on the ontology layer and linked data layer to implement the framework,which involves the design of related ontologies,automatic transformation of traditional metadata into semantic metadata,construction of RDF semantic links among different datasets,and publishing of linked data etc.

引用文本自动分类及其应用研究

[目的/意义]基于被引频次的传统引文分析法将所有引用同等看待,未能有效区分不同引用之间的差异.采用机器学习和自然语言处理技术对引用文本从不同角度进行自动分类,能够深入揭示文献之间深层次的引用关系.[方法/过程]首先对引用文本自动分类方法进行探索,采用传统机器学习和深度学习技术从引用功能和引用情感两个角度分别构建自动分类器.在此基础上,对计算机领域的1 738篇科学论文和一篇高被引论文的4 132篇施引文献两个语料集进行引用内容分析.[结果/结论]引用功能和引用情感间存在一定的相关性,并在论文中存在明显的位置分布特征;不同学科的施引文献对同一篇论文的引用在功能和情感上均存在显著差异.

国外元数据注册系统调研与启示

国外对元数据注册系统的研究已相对成熟,设计并开发了许多元数据注册系统,而国内相关方面的研究尚处于起步阶段,与国外(如美国和英国)仍存在较大的差距。对国外元数据注册系统进行梳理和比较分析,可为国内相关研究提供借鉴和参考。文章对7个具有代表性的国外元数据注册系统进行深入调研,从数据格式、功能以及其他底层技术等方面进行比较分析。在此基础上,为国内元数据注册系统的构建和开发提供一些建议:采用映射表或基础语义层在元数据方案间建立映射;支持多个元数据方案;支持自动注册,提供元数据方案创建工具;支持元数据自动审核;支持多种数据格式,将XML和RDF/XML作为主要元数据格式;在支持简单浏览和检索的基础上,提供高级检索和SPARQL查询;支持多语言等。

民事裁判文书两阶段式自动摘要研究

【目的】针对民事一审裁判文书内容进行文本自动摘要,为裁判文书的用户提供简练可读、连贯通顺和准确高效的摘要文本。【方法】提出一种面向裁判文书自动摘要的新方法,该方法由抽取式摘要和生成式摘要两个阶段构成。在第一阶段抽取式摘要中,在预训练模型的基础上加入膨胀残差门控卷积神经网络进行裁判文书关键句子抽取得到抽取式文摘;在第二阶段生成式摘要中,将抽取式文摘作为模型的输入,通过序列到序列模型生成最终的裁判文书摘要。【结果】本文所提模型在裁判文书自动摘要实验中的ROUGE指标分别是50.31、36.60、48.86,较基准模型LEAD-3分别提高25.00、23.25、24.66。【局限】将第一阶段得到的抽取式摘要作为第二阶段生成式模型的输入,存在模型的累计误差,模型的整体效果受到第一阶段抽取式模型的影响。【结论】本文模型可以有效地应用在裁判文书自动摘要服务中,解决裁判文书信息过载问题,为裁判文书用户提供了一种快速阅读裁判文书、获取知识的新途径。

移动图书馆App可用性测评研究

随着智能终端的发展与普及,移动图书馆App成为目前图书馆提供服务的主流方式之一。然而与商业移动阅读App相比,移动图书馆App利用率较低。文章对移动图书馆App的可用性进行了研究,首先在前人研究基础上利用层次分析法建立了一套移动图书馆App可用性评价指标体系,并设计了针对5个应用场景的13项测评任务;然后采用用户测评法对国内三款具有代表性的移动图书馆App进行了可用性测评;最后根据测评结果,对移动图书馆App的设计提供了改进建议。

程序性坏死抑制剂Nec-1对铅致BV2细胞损伤的影响

[背景]程序性坏死与神经退行性疾病的发生和发展关系密切,但铅是否引起神经细胞程序性坏死尚未见报道。[目的]探讨程序性坏死在铅诱导神经小胶质细胞(BV2细胞)损伤中的作用及其抑制剂对铅诱导BV2细胞损伤的影响。[方法]取生长良好的对数生长期BV2细胞,经0、1、5、10、25、50、100、200μmol·L^(-1)醋酸铅分别处理12、24、36、48 h后,采用噻唑蓝法测定细胞存活率。BV2细胞经0、25、50、100μmol·L^(-1)醋酸铅处理24 h后,分别采用酶联免疫吸附试验法、蛋白质免疫印迹法和流式细胞术测定细胞内肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、受体相互作用蛋白激酶3(RIPK3)、受体相互作用蛋白激酶1(RIPK1)和混合谱系激酶结构域样蛋白(MLKL)的表达情况;并经RIPK1抑制剂Nec-1预处理1 h,检测Nec-1对铅诱导BV2细胞损伤的影响。[结果]BV2细胞的存活率随着铅染毒浓度的增加(r_(12 h)=−0.995,r_(24 h)=−0.984,r_(36 h)=−0.983,r_(48 h)=–0.981,均P<0.01)而下降,在5μmol·L^(-1)醋酸铅染毒下,细胞存活率也随着染毒时间的延长(r=–0.994,P<0.01)而下降。与对照组比较,同一染毒时间,当铅染毒浓度达到10μmol·L^(-1)时即可引起BV2细胞存活率下降(P<0.01)。与对照组比较,25、50、100μmol·L^(-1)铅处理组细胞程序性坏死相关蛋白RIPK1、MLKL蛋白表达升高(P<0.05或0.01),并伴有炎症细胞因子TNF-α含量升高,以100μmol·L^(-1)醋酸铅组最高(P<0.01);50、100μmol·L^(-1)醋酸铅处理组p-RIPK1、p-MLKL及RIPK3表达水平均升高(P<0.01)。此外,与相应染铅组比较,Nec-1预处理使染铅BV2细胞活性升高,坏死及晚凋率降低(P<0.05或0.01)。[结论]铅可致BV2细胞活性降低,坏死率升高,并伴有RIPK3和RIPK1、MLKL蛋白及其磷酸化的表达上调,而RIPK1抑制剂Nec-1对铅引起的BV2细胞损伤具有一定的干预作用,提示程序性坏死可能在铅神经毒性中发挥着重要作用。

Large-scale people Social Network Extraction and analysis based on online encyclopedia

Social Network Extraction(SNE)is an emerging research field which focuses on automatic extraction of hidden social networks from a wide variety of information sources.The articles of online encyclopedia contain massive information about persons as well as their interpersonal relationships,from which a people social network can be extracted and used for the research of digital humanities and social computing.

Construction and usage of terminology services for information retrieval

In information retrieval, thesauri have increasingly become vital as an aid to effective retrieval. In the networked environment, terminology services become an ideal way to employ thesauri in application systems. However, most of existing projects or systems focused mainly on the construction of terminology services and seldom gave attention to their usage. The overall purpose of this study is to investigate the construction of terminology services and their usage. Firstly, taking Chinese Thesaurus as a source vocabulary, a system was built with the use of REST architecture and Semantic Web technologies. After the construction of terminology services, this study used the above mentioned six terminology services to investigate the usage of terminology services in information retrieval systems based on the embedded client. Taking the get Synonym service as an example, the usefulness of terminology services was tested with an experiment of 30 user queries to the library OPAC system and Baidu Search Engine. OPAC’s experiment results showed that the average recall increases 26.7% while the average precision decreases 4.6%. Baidu’s experiment results showed that the P@5 precision increases 16%. Four usage modes were designed, including multiple choice for query expansion, single choice for query replacement, hybrid of query expansion and replacement, and automatic query expansion. To evaluate their usability, a user testing was carried out in the library OPAC system and Baidu Search Engine with 24 human subjects based on four usability criteria(effectiveness, efficiency, user satisfaction and learnability). The evaluation results showed that multiple choice for query expansion was the best usage mode which is more effective, easier to use, easier to learn, and has higher user satisfaction.