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741.
目的 解决多花黄精目前主要是其传统药用部位根用作保健食材直接食用,而有着类似功效成分的地上部
分茎叶全部作为废弃物丢弃,多花黄精功效成分及其作用机制的研究严重不足等困境;明确多花黄精资源的研发
方向。 方法 通过广泛调研文献、分析多花黄精的研究现状,对多花黄精中各类化学成分的组成、含量、结构和活性
及其作用机制,多花黄精总多糖、总皂苷和总黄酮等主要化学成分不同产地、不同龄节、不同生境、不同部位的含量
差异,以及总黄酮提取工艺等进行了综述。 结果 多花黄精具有降血糖、抗疲劳、提高免疫力、抗肿瘤、抗菌、抗病毒、
抗凝血和抗抑郁等多种生物活性,且其主要功效成分为多糖、皂苷、黄酮和生物碱等。 结论 不同产地、不同龄节、不
同生境的多花黄精其总多糖、总皂苷和总黄酮含量差异明显,地上部分也存在总多糖、总皂苷和总黄酮等功效成
分,今后应加强对多花黄精资源的深度研究和开发,充分利用多花黄精资源。 相似文献
742.
743.
利用光学显微镜对采用锥台托盘及传统平托盘生长的晶体进行位错腐蚀观察,发现锥台托盘生长的晶体上半部分位错分布与平托盘生长的晶体相似,部分区域位错密度低于平托盘生长的晶体。对于锥台托盘生长的晶体下半部分,其柱面位错缺陷很少,位错集中在与锥台直接接触的下锥面。下锥面的存在阻止了柱面底部新位错的形成,为柱面生长提供了更好的生长条件。硬度分析表明使用锥台托盘一定程度上提高了晶体结晶完整性。 相似文献
744.
近年来,随着移动通信和信息技术的发展,网络上和实际应用场景中需要处理越来越多的长度不超过20字并且不带有辅助标签信息的超短文本数据.超短文本因其固有的词义多义性、文本特征极度稀疏、上下文明显缺失以及明辨语义困难等特点,如何对其进行有效地分类成为文本分类领域亟需解决的新问题.本文针对传统的短文本分类方法KNN和决策树在商品类超短文本上存在的由于特征稀少而导致分类器性能不佳的问题,提出了一种基于深度随机森林的商品类超短文本分类方法.该方法采用"分流"策略,利用外部知识库进行辅助,对知识库中存在明确类别的商品名直接确定其分类,对无法直接抽取类别的商品名,采用Word2vec对其在外部知识库中的描述进行向量化,并利用深度随机森林对向量进行分类,同时不断优化分类器直到训练集大小达到设定的阈值.实验结果表明,与传统的分类方法KNN和决策树相比,本文提出的分类方法在平均准确率上分别提高了22.78%和17.22%,平均召回率上分别提高了22.85%和15.23%. 相似文献