郑州黄河二桥桥头路基沉降估算与地基处理方案设计

新乡至郑州段高速公路黄河特大桥是京珠国道主干线的控制性工程，全长9．85km，其中主桥由8孔100m下承式钢管混凝土简支系杆拱组成，引桥为50mT梁。由于路基填方高，加之此段地质条件较差，因而就需要对地基做特殊处理。地基处理方案的优劣不仅关系到道路最终的质量好坏，而且也关系到所建道路对临近建筑物的影响，因此地基处理方案的优选就显得尤为重要。     

高热量日粮与胰岛素抵抗动物模型

胰岛素抵抗（IR）是指胰岛素作用的靶器官、组织（主要是肝脏、骨骼肌、脂肪组织）对胰岛素的敏感性降低的一种异常状态,即需要高于正常剂量的胰岛素才能产生正常的生理效应。IR在代谢综合症中的核心作用已得到广泛认可。它不仅与肥胖、高血压、动脉硬化、脂代谢异常等代谢性疾病的发生、发展有密切联系,同时也存在于妊娠、肿瘤、感染、炎症、应激等多种生理或病理状态。     

日粮不同的钙磷含量和钙磷比对生长阶段比格犬血清生化指标的影响

目的　探讨生长阶段比格犬日粮钙磷含量和钙磷比对其血清生化指标的影响。方法　采用完全随机化设计方案 ,安排 2 8只 (雌雄各半 )生长阶段的比格犬到 7个处理组中 ,进行饲养试验。试验日粮钙磷比例的水平为 0 4∶1、1 2∶1和 3 6∶1。试验结束时 ,采试犬前腿静脉血测血清钙、磷、肌酐、总蛋白、白蛋白的浓度和碱性磷酸酶活性。结果　血清钙浓度在日粮钙磷比例高组较显著高于低组 ,随日粮钙磷比例升高有上升趋势 ;同一钙磷比例组中日粮钙磷绝对量不同 ,各组血清钙浓度之间差异不显著 ,在高比例组随绝对量的增加有上升的趋势。血清磷浓度的变化刚好相反。碱性磷酸酶活性在钙磷比例高组显著高于低组 ,同一比例组间无明显差异。在本试验中 ,各组血清肌酐的浓度无显著差异 ,在高钙磷比例组肌酐的浓度相对较高。血清的总蛋白 ,白蛋白浓度各组间无明显差异。     

响应面法优化米曲霉α-淀粉酶液体发酵培养基

应用快速有效的响应面分析法对米曲霉α-淀粉酶的发酵培养基进行优化。首先采用二水平Plackett-Burman设计对培养基中的6种成份进行筛选,获得影响产酶的3个重要影响因子:豆粕粉、NaNO3、FeSO4;利用响应面分析法对该3因素进行3水平的优化,获得它们的最佳组合(g/L):豆粕粉25.5、NaNO34.08、FeSO40.0075。优化后产酶水平达到1107.41U/mL,与响应面数学模型的预测值只有4.02%的误差。     

基于电流相角分布的光伏直流送出线保护方案

光伏直流送出线发生双极故障时会导致输电线路两端换流器快速闭锁,为保障系统稳定运行,保护装置需在换流器闭锁前快速准确识别故障.为此,提出一种基于两端电流极性变化的相角分布光伏直流送出线保护方案.该方案利用相角值描述故障前后一个数据窗线路两端暂态电流极性的异同,并以此分类构造保护判据,可以准确快速地判断出光伏直流送出线区内外故障.最后,在MATLAB/Simulink中搭建1 MW/±30 kV集中型光伏直流升压外送系统模型进行仿真验证.结果 表明,该方案能够快速可靠识别光伏直流送出线上的故障类型,且具有较好的抗干扰和抗过渡电阻能力.     

北京市碳黑气溶胶排放清单估算及预测

碳黑气溶胶是含碳燃料不完全燃烧的产物, 能够改变大气辐射性质, 并能危害人体健康. 北京是以煤炭为主要能源的特大城市, 目前正在调整能源结构、减少污染排放以达到绿色奥运的目标. 使用2000年的北京市能源统计数据, 结合碳黑排放因子, 计算北京市的碳黑气溶胶排放清单, 排放总量估算为7.77 Gg. 焦炭、原煤、非商品能源秸秆是北京碳黑排放清单中最重要的排放源. 根据北京奥运能源规划, 预计2008年北京排放碳黑气溶胶2.97 Gg(不包括非商品能源). 如果2008年农村非商品能源的碳黑排放量保持2004年水平不变, 农村非商品能源将是2008年北京碳黑的最大排放源.     

基于分层ERNIE模型的中文嵌套命名实体识别

近年来中文嵌套命名实体识别的相关研究进展缓慢，BERT和RoBERTa等预训练模型在处理中文语言时，导致模型只能学习到不完整的语义表示.针对以上两个问题，首先使用现有的中文命名实体基准语料库ACE2004和ACE2005,依照原始语料的中心词和外延的关系自动构造嵌套命名实体；然后使用分层ERNIE模型在构建好的中文语料库上进行中文嵌套命实体识别的研究，相较于BERT等模型，ERNIE模型则是通过对中文实体语义单元的掩码，使得模型学习完整概念的语义表示.实验结果表明，分层ERNIE模型在ACE2004和ACE2005两个中文嵌套命名实体语料库上F1值分别为84.5%和85.9%,性能优于BERT和RoBERTa模型.     

SCR废催化剂中钒和钨常温常压浸出新工艺

基于SEM-EDS，XPS，获得常温常压下SCR废催化剂二段式浸出新工艺，采用Box-Behnken试验设计(BBD)方法分段研究了各因素及其交互作用对钒和钨浸出影响，得到了最佳工艺参数，并分析了浸出机理.结果表明，采用二段式浸出工艺，各因素影响顺序为:第一阶段提钒，反应温度＞浸出时间＞浸出剂浓度;第二阶段提钨，反应温度＞浸出剂浓度＞浸出时间.第一段当NaOH浓度0.5mol·L^-1，60℃下反应10min时，钒浸出率为(61.40±0.24)%;第二段当NaOH浓度2.5mol·L^-1，90℃下反应50min时，钨浸出率为(55.73±0.22)%.废催化剂中钒以V₂O₃，VOSO₄和V₂O₅形式存在，与NaOH反应生成可溶性钒酸盐，少部分V₂O₃和V₂O₅在反应过程中生成VOSO₄后溶解.     

基于PSO优化孪生支持向量机的自然语言处理

为了进一步提高孪生支持向量机(Twin support vector machine, TWSVM)的自然语言文本分类准确度，提出了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法，并采用改进的PSO算法对TWSVM核心参数进行优化。根据迭代次数来选择自适应权重从而对传统PSO算法进行改进，以防止收敛速度过快而错过全局最优解。采用Word2Vec对自然语言样本进行向量化处理，并通过PSO算法对TWSVM惩罚因子进行优化求解，解决因为惩罚因子设置不合理而造成自然语言文本分类准确率不高的问题。试验证明，通过合理设置PSO算法的速度权重初始值和稳定值，结合自适应递减权重策略，能够获得较高的惩罚因子优化性能，从而提高TWSVM的分类准确率，相比于常见自然语言文本分类算法，PSO-TWSVM的分类准确率更高，均方根误差值更低，在自然语言文本分类中的适用度高。