用户评论标签摘要系统的有效性研究

信息过载是消费者处理用户评论信息时面临的一个巨大挑战。由于评论数量超过了个人信息处理能力,消费者不得不借助某些启发规则(如重点关注中评、差评以及最近发表的评论)来简化阅读评论的任务,在降低了认知负载的同时,也增加了用户产生选择性偏见的可能。基于标签的评论摘要是电子商务网站新出现的一种工具,将评论按照产品属性或用户感受分类,并且给每类一个标签。这一工具对缓解用户信息过载和选择性偏见有很大的潜力,但是其作用机理和使用效果还未得到实证验证。以图式理论和认知适应理论为基础,针对两种不同类型的商品(体验品和搜索品),研究了基于标签的摘要对系统感知有用性和满意度的影响。实验结果表明:对于体验类商品,与传统在线评论展现方式相比,增加基于标签的摘要不能提高感知有用性和满意度;然而,对于搜索类商品,与传统在线评论展现方式相比,增加基于标签的摘要能提高用户感知有用性和满意度。     

荧光实时定量PCR检测紫花苜蓿DREB基因的方法

建立一种简便、快速、有效的检测紫花苜蓿DREB基因表达水平的荧光实时定量PCR方法.优化检测DREB基因的SYBR GreenⅠ荧光定量PCR检测体系.运用建立的优化体系检测了低温处理后紫花苜蓿DREB基因表达情况.     

言语行为自动分类研究综述

言语行为自动分类对于对话系统、机器翻译和自动问答系统中问题理解和意图判断具有重要的意义,已成为信息检索和自然语言处理领域的一个研究热点。较为系统地介绍了言语行为的基本理论、经典分类体系、分类特征、分类算法和评价方法。最后,讨论了言语行为自动分类研究未来的研究方向。     

陶瓷材料电火花加工技术及研究进展

综述电火花加工技术在加工陶瓷方面的研究和应用,主要有电火花线切割加工、电火花成型加工和辅助电极电火花加工等几种方法,显示电火花加工技术在陶瓷加工领域中加工精细陶瓷零件的应用前景,并指出该技术在尖端陶瓷加工应用中存在的电磁放电状态难于控制的问题,未来的发展趋势是进一步加强人工智能化控制.     

基于Plone/Zope内容管理系统构建企业技术情报服务平台

阐述了内容管理系统和技术情报服务平台的含义,介绍了构建企业技术情报服务平台的工作流程,探讨了利用PLONE/Zpe内容管理系统构建技术情报服务平台的原因及技术情报服务平台的具体内容,指出中小型企业可在此平台上进行技术情报的存储、检索、传递、学习等工作,从而快速、经济地开展企业技术情报工作,为企业发展服务.     

采用棉花模板制备生物形态Co_3O_4

以天然棉花为模板,经硝酸钴溶液浸渍后在自然气氛下高温煅烧得到具有纳米尺度、多孔结构的生物形态Co3O4纤维材料.研究表明:煅烧温度为600℃时,得到的Co3O4纤维不仅完全去除作为模板的棉花,而且还很好地保留了棉花的宏观形貌和微观结构特征.     

艾氏卡试剂消化硫酸钡比浊法测定膨胀石墨中的硫含量

为了简便、准确、快速地测定膨胀石墨中的硫含量,建立了用艾氏卡试剂消化样品、硫酸钡比浊法测定硫含量的方法.实验确定艾氏卡试剂与膨胀石墨最佳物质的量比为1:15,焙烧温度为850℃;比浊法中测试液的pH=1.0,质量分数为5%的聚乙烯醇分散剂和无水乙醇助稳定荆的用量分别为2.0 mL和3.0 mL;稳定10 min后,在460 nm下和0.1～5.0 mg内,硫酸钡的吸光度符合朗伯-比尔定律;方法平均回收率分别为101.2%(ZnS)和99.5%(Na2SO4),相对标准偏差均不超过3.0%.方法操作简便、准确,能快速测定膨胀石墨中的硫含量.     

典型柔性铰链精度性能的研究

柔性铰链是一种被广泛用于微动机器人的主要构件 ,其运动变形精度直接影响微动机器人的终端定位和操作的控制。由于传统理论方法无法准确分析特殊几何结构柔性铰链的精度性能 ,因此采用有限元技术对 3种典型柔性铰运动变形进行了系统的研究 ,并将模拟结果与传统理论的分析结果进行了比较 ,分析了在加载条件下不同几何参数对 3种柔性铰功能方向和非功能方向精度性能的影响 ,给出特殊情况下柔性铰优化设计的准则     

药物教学中的难题及对策

药物学是连接基础学科与临床学科的一门重要学科,很多学生学习这门课时都感到困难,反映这门课"两难两不"的特点,即难理解,难记忆,不感兴趣,不知从何学起。教师教学也感到棘手,因此针对学生反映的问题采取一些措施非常必要。另外,书中有些与临床用药矛盾的地方也需要亟待解决。     

群体研讨支持系统中研讨主题的自动可视化聚类研究

群体研讨支持系统(Group Argument Support Systems, GASS)的匿名、并行输入及自动化记录群体发言的特征,在辅助群体产生大量有价值观点的同时,也常常导致"信息过载"和"知识断层".介绍了一个自动化聚类工具来增强群体的认知能力并提高电子会议的效率.首先识别了GASS环境下自动化主题聚类的一些挑战并回顾了相关研究,结合GASS的研讨模式、研讨文本特征及中文文本分析的要求,给出了中文分词、停词表处理以及有效词语识别的文本分析技术.提出基于主题分析的特征向量选择方法,并基于自组织映射的神经网络思想,用Java语言设计并开发了一个自动聚类工具.实验表明,该工具可以达到0.28的聚类准确率,0.35的聚类全面率,产生0.83的聚类错误率.