航空术语语义知识库ATHowNet的构建

语义知识库在自然语言处理的许多领域中起着重要的作用。现有的语义知识库主要面向常识知识,特定领域的语义知识库则很少。文章将知网(HowNet)的理论体系与概念表示方法扩展至航空领域,提出了一个航空领域术语语义知识库——ATHowNet,并介绍了构建过程。该知识库包含3700个概念、3959个概念关系和3864个术语。在航空术语相似度计算及词类比任务上应用与验证了ATHowNet,结果证实了其在航空领域概念语义描述及基于概念关系推理上的有效性。     

对低压电器检测实验室对电能质量要求的分析

随着近几年来我国经济的迅猛发展，我国在科学技术方面取得了较为显著的成就，各种新型低压电器不检测设备断涌出。科学技术的快速发展和进步使得低压电器检测试验室对电能质量的要求也越来越高，因此，必须要顺应时代的发展，不断更新和完善低压电器检测实验室的各种设备，该文就低压电器检测实验室对电网电能质量的要求做了简要的分析和探讨，并且针对已经存在的问题提出了相对应的解决对策，从而提高低压电器产品检测的质量，使得各种低压电器产品检测可以满足国家标准的相关要求，进而促进我国低压电器的快速发展和进步。     

RT-qPCR检测Wistar大鼠黄嘌呤脱氢酶/氧化酶基因转录水平方法的建立

目的建立实时荧光定量(RT-qPCR)检测Wistar大鼠黄嘌呤脱氢酶/氧化酶(XDH/XO)基因转录水平的方法,以在转录水平上对XDH/XO基因进行定量检测。方法提取Wistar大鼠肝脏组织中总RNA,经逆转录得到cDNA,以10倍为稀释因子稀释为5个浓度梯度,使用设计的引物序列和内参基因进行RT-qPCR检测,得到XDH/XO基因表达的标准曲线。进而检测Wistar大鼠高尿酸血症动物模型中XDH/XO基因转录水平的变化。结果 RT-qPCR法检测得到的XDH/XO基因标准曲线溶解峰单一,R~2接近1,能检测出高尿酸动物模型中XDH/XO基因转录水平的变化。结论 RT-qPCR检测Wistar大鼠XDH/XO基因转录水平的方法具有定量准确,重复性好的特点,可应用于高尿酸血症的发病机理、新药研究等方面。     

基于高频脉冲电流的风电场集电电缆带电检测研究

随着可再生能源的兴起,风力发电得到迅速发展。集电电缆作为风力发电系统的重要组成部分,研究其带电检测方法,对提高集电电缆的运行可靠性具有重要意义。本文基于电缆接地线高频脉冲电流对集电电缆开展局部放电带电检测,判断集电电缆的绝缘健康状况和运行状态,以此来提高其运行可靠性。在对某风电场一号集电电缆进行局部放电带电检测时发现了局部放电缺陷,并对现场进行检查,确认电缆接头存在局部放电现象。     

宇宙环境新认知——有关2019年度诺贝尔物理学奖的理解

<正>2019年度诺贝尔物理学奖同时授予了系外行星和宇宙学领域,以表彰天文学家米歇尔·梅耶(Michel Mayor)与迪迪尔·奎罗兹(Didier Queloz)在系外行星发现上做出的突出贡献,以及理论宇宙学家詹姆斯·皮布尔斯(James Peebles)从理论角度为现代宇宙学物理体系的建立做出的杰出贡献.诺贝尔奖委员会给出的理由是"为我们理解宇宙的演化和地球在宇宙中的位置做出的贡献",以他们3人为代表的科学家们为人类在现代科学的框架下重新认识自身与宇宙的关系提供了重要思路.一方面,让人类重新思考我们所生活的这个星球在宇宙中是否是独一无二的,对探索系外宜居星球和寻找外星生命非常重要;另一方面,使     

基于数据挖掘技术的专业图书书目受众定位研究

采用数据挖掘技术,对图书馆管理系统中读者借阅记录进行深入分析和挖掘,建立了读者阅读书目模型,利用模型推荐与读者借阅行为密切相关的阅读书目。实例证明,该模型具有可操作性,可以激发读者借阅行为,促使图书馆资源合理地分配,从而提升了图书馆服务质量。     

中枢神经系统内的胰岛素及其受体

众所周知,胰岛素是一个小分子的蛋白质类激素,其主要作用是维持外周的血糖平衡,而对于中枢神经系统内胰岛素的研究则相对较少。大脑中非胰岛素依赖性葡萄糖的摄取,是大家认为脑是胰岛素不敏感器官的主要原因。然而,最近的研究结果显示,大脑的提取物中有高浓度的胰岛素;外周分泌的胰岛素,可以经过特异的转运系统穿过血脑屏障进入中枢神经系统。与大脑中胰岛素的来源、定位和功能的研究相比,中枢神经系统中胰岛素受体的表达也得到了相当高的关注。将从中枢神经系统尤其是脑内的胰岛素及其受体,中枢神经系统内胰岛素的功能,包括繁殖、食物摄入与体重控制、糖代谢调节和记忆等方面进行简要的综述。     

一种基于查询加权的用户建模方法

通过分析用户的查询日志,模拟用户与搜索引擎之间的交互过程,提出一种基于查询加权的用户建模方法。首先,对查询日志进行会话分割;然后,利用会话中用户查询出现的次数、持续时间及所点击的URL排名等行为信息,计算查询权重;最后,采用兴趣投票的方式,完成用户模型的构建。在AOL(美国在线)查询日志数据集上的测试结果表明,基于查询加权的用户建模方法在用户兴趣预测上取得较好的效果。