肉羊全混合日粮技术与传统精粗分饲技术效果对比试验

为了尽快在宁夏肉羊产业中推广全混合日粮(TMR)饲养技术,笔者于2012年在宁夏平罗县肉羊繁育中心,选用杜寒杂种断奶羔羊进行了TMR与传统精、粗分饲技术效果对比试验。结果表明:TMR试验组肉羊150 d平均增重12.88 kg,比对照组肉羊平均多增重9.74 kg,提高32.23%,差异显著(P<0.05),饲料利用率提高2.20%;饲料转化效率提高35.20%,差异显著(P<0.05);经济效益提高81.07%,差异极显著(P<0.01)。说明使用TMR技术使肉羊增重效果明显,羊体健康、疾病少,饲料转化效率高,经济效益显著。

颗粒TMR与精粗分饲对不同品种山羊育肥期生产性能的影响

采用颗粒全混合日粮（TMR）与精粗分饲两种饲养方式进行山羊育肥试验。结果表明,颗粒TMR饲养波尔山羊与地方马头山羊,平均日增重均达到120 g/只以上,精粗分饲平均日增重为58.5 g/只,颗粒TMR较精粗分饲试验期增重收益高57.8元/只以上,使用颗粒TMR饲养方式优势明显。不同精粗比颗粒TMR对马头山羊和波尔山羊育肥试验结果表明,高精粗比（5∶5）波尔山羊组日增重为（152±21.94）g,料重比为6.24∶1,其日增重显著高于其他各试验组（P〈0.05）,试验期增重收益较其他组高24.3~31.6元/只;高精粗比（5∶5）马头山羊组与低精粗比（4∶6）波尔山羊组和马头山羊组之间日增重差异不显著（P〉0.05）,增重期收益无明显差异。

基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型

预处理过程的词语粗切分,是整个中文词语分析的基础环节,对最终的召回率、准确率、运行效率起着重要的作用。词语粗分必须能为后续的过程提供少量的、高召回率的、中间结果。本文提出了一种基于N-最短路径方法的粗分模型,旨在兼顾高召回率和高效率。在此基础上,引入了词频的统计数据,对原有模型进行改进,建立了更实用的统计模型。针对人民日报一个月的语料库（共计185,192个句子）,作者进行了粗分实验。按句子进行统计,2-最短路径非统计粗分模型的召回率为99.73％;在10-最短路径统计粗分模型中,平均6.12个粗分结果得到的召回率高达99.94％,比最大匹配方法高出15％,比以前最好的切词方法至少高出6.4％。而粗分结果数的平均值较全切分减少了64倍。实验结果表明:N-最短路径方法是一种预处理过程中实用、有效的的词语粗分手段。

综合最大匹配和歧义检测的中文分词粗分方法

中文分词是中文文本信息处理的重要预处理。针对目前中文分词中存在的准确率低和粗分结果集大的问题,在最大匹配算法基础上,采用文本切分时的组合歧义检测和交叉歧义检测以及全切分算法,提高了文本粗分的准确率,并减小了粗分结果集的规模,为进一步正确分词奠定基础。通过公共语料库数据集的实验对比,取得很好的效果。

基于二元语法的N-最大概率中文粗分模型

中文粗分是中文分词的基础环节,目前常用的粗分模型有基于规则的非统计模型和基于一元语法(uni-gram)的统计模型,其中后者取得了较好效果。在一元语法模型基础上提出了一种基于二元语法(bi-gram)的N-最大概率中文粗分模型,该模型把所有可能的词切分构造成一个有向无环图(DAG),利用噪声—信道模型和二元语法来计算概率,通过插值平滑技术来解决数据稀疏问题,目的在于更好地得到少量高召回率、高效率的粗分结果,更大程度地保留歧义字段和未登录词,提高后续分词质量。通过理论分析、模型建立和初步实验验证了模型的有效性。

基于最大匹配和歧义检测的中文分词粗分方法

中文分词是中文文本信息处理的重要预处理。针对目前中文分词中存在的准确率低和粗分结果集大的问题,在最大匹配算法基础上,采用文本切分时的组合歧义检测和交叉歧义检测以及全切分算法,提高了文本粗分的准确率,并减小了粗分结果集的规模,为进一步正确分词奠定基础。通过公共语料库数据集的实验对比,取得很好效果。

改革传统的分类方法:谈对“分类目录细分,分类排架粗分”的再认识

《中图法》第四版较第三版来说,更系统、更实用,也更具特色。它的出版适应了时代进步和科技发展的需要,使大量快速增长的、反映新学科新事物的图书资料有类可查;更适应了读者方便、快捷地检索和利用图书馆文献资料的需要。图书馆及时调整分类法,有利于图书馆提高读者服务?..

论“分类目录细分,分类排架粗分”的应用

关于“分类目录细分 ,分类排架粗分”的分类方法 ,文章落实为 :机读目录细分 ,以突出其分类检索功能 ;卡片目录与分类排架粗分 ,以加强二者的联系、提高工作效率和方便读者检索。

基于最大匹配分词算法的中文词语粗分模型

提出一种基于最大匹配分词算法的中文词语粗分模型,通过对最大匹配分词算法做出改进,解决了最大匹配分词算法所不能解决的一些问题,并得出较准确的粗分结果。该模型在重点考虑切分速度的同时兼顾了切分精度,是中文分词比较有效的词语粗分手段之一,适用于处理海量数据的中文分词系统。

基于最短路径的二元语法中文词语粗分模型的研究

词语粗分是分词后续处理的基础和前提,直接影响到分词系统最终的准确率和召回率。针对目前常用分词方法单一使用时存在的不足,综合机械分词的高效性和统计分词的灵活性,设计一种基于最短路径的二元语法中文词语粗分模型。实验结果表明,此粗分模型无论在封闭测试和开放测试中,还是在不同粗分模型对比测试和不同领域的开放测试中,都有较好的句子召回率。

浅析醋酸乙烯粗分塔腐蚀原因及解决措施

阐述了醋酸乙烯生产过程中粗分塔的腐蚀特点、腐蚀介质、腐蚀类型、腐蚀的现状扮析了腐蚀原因,并提出了防腐措施。

催化同轴式沉降—再生器粗旋分件5-22堆焊

提出了用D802焊条堆焊催化装置同轴式沉降—再生器粗旋分系统入口件5-22,获得了成功,并把此堆焊技术成功地推广应用。

基于视听分层模型的实时爆炸场景识别

提出在实时环境下使用基于听觉和视觉的分层模型对MPEG多媒体数据流中的“爆炸”场景在压缩域进行识别的算法 首先用一个粗分支持向量机把爆炸和类似爆炸的音频从别的音频中识别出来 ,然后再分别用几个精细支持向量机把爆炸和类似爆炸的音频区分开 ,由此得到音频爆炸备选场景 由于大多数爆炸场景均伴随剧烈的视觉突变 ,因此对得到的音频爆炸备选场景再判断其对应的视觉特征是否发生了变化 。

梁宝寺选煤厂粗煤泥系统改造及应用研究

为解决粗煤泥分选效果差,粗精煤泥产率低的问题,梁宝寺煤选煤厂基于对粗煤泥系统存在问题分析,对现有粗煤泥系统进行了技术改造,采用补水稀释干扰床分选机入料,并引进三质体高频振动筛代替现有的振动弧形筛。改造结果表明:筛上粗精煤泥灰分由13.39%降至8.32%,粗精煤泥产率提高到5.1%,有效解决了重介系统“背灰”等问题,提高了选煤厂经济效益。

组分连续变化梯度材料中应力波的传播特性

建立了线弹性组分连续变化梯度材料的波动方程、特征方程及特征线上应力、应变与材料质点速度的相容关系。讨论了特征线的可能形态。研究了应力波在这类材料中传播时的传播特性。研究发现:应力波在这类材料中传播时,波速仅是波所经过位置的函数;波速在大多数情况下是变化的;但波速的变化不会产生新的冲击波。

一种基于统计的分词标注一体化方法

分词标注是中文信息处理的基础。传统方法的处理步骤大都是首先对文本进行预处理,得到文本的粗分模型,在此基础上对词语进行词性标注。粗分模型集合的大小取决于采用的分词方法,粗分模型的准确性直接影响着后续处理结果的准确性。提出一种基于统计的分词标注一体化方法即概率全切分标注模型,该方法的特点是将分词、标注两部分工作融为一体同时进行,在利用全切分获得所有可能分词结果的过程中,计算出每种词串的联合概率,同时利用马尔可夫模型计算出每种词串所有可能标记序列的概率,由此得到最可能的处理结果。该方法提高了结果的召回率和准确率,由于在查询词典时采用的是单次查询双数组Trie树索引,因此效率也很高。

高效水仓煤泥固液分离工艺和设备

介绍了一种水仓煤泥处理工艺和相应设备,其中煤泥粗分和浓缩集成在一台设备上,以一种简单的方式实现,压滤脱水则研制了一种适应煤泥黏度变化的多功能设备,大幅提高了水仓煤泥的处理效率。

北京城乡不同功能区生活垃圾组成特性及分类研究

为更好践行和实施北京市垃圾分类要求,选取北京市典型单位和典型地区的垃圾进行采样,分析不同功能区生活垃圾物理组成及特征差异。聚类分析结果表明:典型单位中的地铁站、大型超市、办公区、文教区、体育馆以及典型地区中的商业区、事业文教区和道路的生活垃圾聚类为两类,特点为可回收垃圾含量较多,可大类粗分为可回收垃圾和不可回收垃圾;典型单位的居民区、旅游景点、广场、饭店以及典型地区的农村、平房区、高档住宅区、双气区、旅游区和广场区的生活垃圾聚类为3类,特点是厨余垃圾含量较多,可大类粗分为厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾。因此,将厨余垃圾与可回收垃圾进行有效利用,可最大程度上实现生活垃圾的减量化和资源化。