铒（Ⅲ）与2，2′-联吡啶配合物的合成与表征

本报道了新型稀土饵(Ⅲ)离子与2，2′-联吡啶形成配合物得制备经过元素分析确定其化学组成为[Er(bipy)2(H2O)4Cl3(bipy：2，2′-联吡啶)，并用红外光谱(IR)，紫外光谱(UV)核磁共振光谱(1H NMR)对上述配合物进行了研究。并提出了此配合物的可能的立体构型。     

中国西部地区民间智库发展路径研究

建设民间智库对于健全我国智库体系，应对日益复杂的公共事务，促进我国政府决策的民主化、科学化具有重要的作用。我国西部欠发达地区民间智库的发展同官方智库相比，存在能力弱、影响小、公信力较差、缺少资源等问题。同时，在外部环境上又受身份问题、注册问题、决策体系，以及政治和教育水平的影响，民间智库的发展相对并不完善。为此，通过较为系统的研究，厘清民间智库在发展进程中的内部影响因素和外部制约条件，进而提出相应的科学对策，推动民间智库的高质量发展具有特殊的意义。     

融合BERT词嵌入和BiLSTM的微博谣言持续检测模型

针对微博谣言带标签数据不足，且当下的谣言检测模型无法持续学习应对不断变化的微博网络语言等问题，本文提出BERT-BiLSTM-LML微博谣言持续检测模型.首先，使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型提取两个任务输入文本数据的词向量；其次，使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络充分提取文本的上下文特征；最后，基于BiLSTM深层特征使用终身监督学习算法ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm)对两个任务的特征数据进行建模，以实现对微博谣言的持续检测.实验结果表明：BERT词向量有效优化了模型性能，比基于Word2vec词向量的Word2vec-BiLSTM-LML模型在准确率和F1值都提升了5.5%.相较于独立学习，在持续学习争议检测任务后，模型的谣言检测准确率提升了1.7%,F1值提升了1.8%.同时，在持续学习过程中，随着知识的积累，谣言检测准确率持续提升.最终在公开...