松口蘑(松茸):日本人眼中的“食用菌之王”

<正>担子菌门(Basidiomycota)伞菌纲(Agaricomycetes)伞菌目(Agaricales)口蘑科(Tricholomataceae)口蘑属(Tricholoma)松口蘑(Tricholoma matsutake)松口蘑,俗称松茸,因其常常生长在松林中,同时菌蕾状如鹿茸而得名。作为一种名贵的野生食药用菌,松口蘑在日本和韩国深受喜爱和推崇,在日本称为"松蕈",甚至有着"食用菌之王"的美誉。那么,这到底是一种怎样的真菌呢?     

国内资讯·企业信息

1．4月21日．兴业银行与泉州市政府举行签约仪式．宣布将联合设立消费金融股份有限公司．积极探索金融服务实体经济的新途径和新模式,为消费者提供更加便利的金融服务。     

后张预应力混凝土空心板梁端裂缝分析及试验研究

为了精确分析后张法预应力混凝土空心板梁,在预应力的作用下梁端横向应力过大产生开裂的现象,考虑到由于后张法梁端开裂分析研究较为复杂,采用平面杆系理论进行桥梁整体分析,同时进行梁端局部实体计算,通过实体分析证明了横向分析的重要性,得出各种裂缝的成因.同时,根据梁的实际情况给出了裸梁加载的计算方法,现场实测了板梁内力、挠度与裂缝发展情况等参数.依据理论和试验研究的结果,给出了板梁的维修、加固方案,保证了结构的安全使用.     

吴晓灵 未来中国券商创新着力点在于深耕非公开市场

正金融创新的首要原则在于服务实体经济,而服务实体经济的着眼点应落在非公开市场。中国全国人大财经委副主任委员吴晓灵5月16日在北京表示,金融创新的首要原则在于服务实体经济,而服务实体经济的着眼点应落在非公开市场。吴晓灵解释,非公开市场是资本市场的塔基,是直接服务于企业成长的沃土,没有塔基就没有高质     

余额宝:天使抑或吸血鬼?

正"一些人在中国经济金融不可避免地必须选择向前走的时候,却调转脑袋,用留恋过去的目光,去尖刻地嘲笑宝宝们。"这些天,钮文新成了互联网上的名人。作为央视证券资讯频道执行总编辑兼首席评论员,其呼吁取缔余额宝的言论一石激起千层浪。他的观点是,余额宝是趴在银行身上的"吸血鬼",是典     

抗癌误区:宁可错杀一千?

正癌症患者治疗过程中应如何避免与肿瘤"同归于尽"?放化疗注意事项有哪些?面对癌痛是否要强忍?"数字防癌"是否科学?肿瘤已成为人类主要杀手,根据全国肿瘤登记中心发布的《中国肿瘤登记年报》显示,我国每年新发肿瘤病例约为312万例,普通居民一生患癌症的概率为22%。预测2015年全国每年新发病例达到364     

定金不是订金

正"一字之差,谬以千里。"今年夏天,小虎深深地理解了这句话的含义。小虎的父母常年在外打工,他与爷爷在乡间生活。爷爷为了让小虎更好地学习,打算给小虎在县城中学附近租一间房屋。爷孙俩看上了一间房屋,经过与房东一番议价,双方确定了租房意向。尽管离开学还有一个多月,但房东拟定了租房合同,要求小虎和爷爷先交定金。爷爷视力不好,让小虎代看合同。小虎大致看了一遍合同,就让爷爷签字,交了一千元。     

形而上学自然观的批判与超越——马克思与怀特海有机自然观的聚合

形而上学的自然观是基于某种实体为立足点来解释这整个自然界,进而又将组成这个自然界的实体还原为物质实体或精神实体。"实体本体论"的范式构成了以往形而上学自然观的内在症结。马克思与怀特海都不约而同地批判了"传统本体论"诠释存在的静态思维,并且转向动态的角度将自然阐述为一种系统的、整体的、过程的观点。马克思运用实践范畴扬弃了传统唯物主义及唯心主义对自然的片面认识,在人与自然的对象性关系中阐发了他的有机自然观;怀特海将整个自然界阐释为一个活动的有机体,从而实体也就被理解为一个功能与结构。由此,马克思与怀特海的有机自然观生动诠释了主体与客体、现象与本质、主观与客观辩证关系的过程原理。整个世界因而能够被视为一个不断变化、发展、生成、灭亡的过程。     

由三维图生成二维视图的新探讨

该文将详细阐述利用AUTOCAD的模型空间和图纸空间实现三维实体到二维视图的自动转换的原理分析、关键命令SOLVIEW（设置视图）SOLDRAW（设置图形）和SOLPROF（设置轮廓）操作说明及通过实例详细列出由三维图生成二维视图操作方法与步骤;强调AUTOCAD的布局设置、管理图层、空间切换、调整坐标和视图缩放比例等内容,从而实现AUTOCAD的高级使用,提高绘图效率。该文可供同行参考,有助于对三维图生成二维视图有所了解。     

基于智能算法的教育知识问答系统设计

随着人工智能的发展成熟,教育知识问答系统的实现成为相关专家共同研究的热门话题.此次研究设计了一种教育知识问答系统算法框架并提出基于BiLSTM+CNN-CRF算法的实体识别模型,通过CNN模块和BiLSTM模块完成局部特征和全局特征的拼接,最终经全连接层和CRF模块完成解码,通过最佳序列标注实现问答系统问句分析.设置超参数中学习率为0.01,dropout为0.1,迭代轮数为50,滤波器数量为6时,实体识别模型中的性能更佳.BiL-STM+CNN-CRF实体识别模型比LSTM-CRF和BiLSTM-CRF两种模型的F1值分别提升3.04％和0.62％,准确率分别提升0.77％和0.73％,召回率分别提升5.18％和0.62％.