粤港澳大湾区水环境状况分析及治理对策初探

通过梳理粤港澳大湾区河流、水库、近岸海域的水体污染现状, 分析城市内涝、河流及入海口水量变化问题, 发现湾区水体污染主要由大城市密集的人口和工业活动造成, 不完善的污水处理系统和管理体系使水体污染进一步加剧; 对生态用水的过度侵占是水量问题产生的主要原因。通过总结国际先进湾区完善立法、提高标准、控制排放和保护生态的水环境治理经验, 对粤港澳大湾区水环境的进一步治理提出对策: 1) 提升水资源利用效率, 加强污水处理; 2) 加强海绵城市建设; 3) 控制围垦, 加强生态保护; 4) 加快推进社会经济转型。     

新型平板反应器内光暗周期的仿真优化

利用Fluent软件,对加入扰流柱的新型平板光生物反应器内的微藻细胞运动轨迹进行仿真,基于Cornet模型计算微藻细胞经历的光暗周期. 根据藻液浓度变化,优化入射光强,以保证在不同藻液浓度下藻细胞平均光暗周期始终保持最小,约4.25s. 根据仿真结果,对不同藻液浓度下达到最优平均光暗周期所需的入射光强进行拟合,相关系数（R²）达到0.9994,为平板反应器的进一步优化设计提供了新的思路.     

论新时代中国社会主要矛盾与体育产业供给侧改革

新时代中国社会主要矛盾转化对体育产业供给侧改革提出了新要求,推进体育产业供给侧改革是新时代背景下落实党中央总体战略部署的具体举措,是促进体育产业健康快速发展的必由之路。基于中国社会主要矛盾转化的视角,阐述新时代中国社会主要矛盾的转化历程与判断依据,检视推进体育产业供给侧改革的理论逻辑,提出推进体育产业供给侧改革和破解新矛盾的方略举措。推进体育产业供给侧改革,需要坚持“以人民为中心”发展思想,以“创新、协调、绿色、开放、共享”发展新理念为引领,贯彻落实“巩固、增强、提升、畅通”八字方针,优化体育产业结构,提高人力、土地、资本、制度、创新等要素的生产效率,探索“体育+”发展模式与促进体育产业跨界融合,破解新时代人民群众对多元化体育需求与不平衡不充分体育供给之间的矛盾。     

基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型

针对用区间型数据描述不确定现象的组合预测问题,为了提高区间型数据的预测精度,首先采用诱导有序加权连续区间的广义有序加权平均(IOWC-GOWA)算子将区间数集结为实数;然后对集结后的实数进行标准化处理;最后从信息论的角度引入相对熵作为最优准则,提出了基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型;另外,通过实例分析了该组合预测模型的合理性和有效性;结果表明:该组合预测模型可以有效地提高区间型数据的预测精度,即该模型是合理有效的,并且,参数λ和BUM函数的选取会对模型的预测精度产生一定的影响。     

基于DEA-BCC模型的江苏省属高校人才发展效率研究

基于2017年江苏省高水平大学建设全国百强省属高校申报公示材料,收集了17所省属大学各项师资建设指标和学校人才培养等综合指标,建立了高层次人才、科学技术奖等含25个指标的评价体系并建立数据包络分析(DEA)的BCC模型。结果表明:南京师范大学等13所高校的人才投入-产出规模DEA有效,而南京艺术学院与江苏大学的人才发展规模非DEA有效。对比15所高校的人才发展规模综合效率排名与2017年武书连师资力量和综合实力排名,提出具有针对性与建设性的建议。     

一种用于电力线通信系统的改进MIMO检测算法

目前多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术已经被电力线通信(power line communication,PLC)系统采用,但由于MIMO PLC系统噪声呈非高斯分布而且各端口噪声之间存在相关性,故不能直接采用无线系统中的MIMO检测算法。采用了二元Middleton class A分布对MIMO PLC系统中噪声进行建模,提出了基于该噪声分布的最大似然检测改进算法,由于改进最大似然检测算法实现复杂度高,为了便于实现,进一步提出了用近似函数降低复杂度的2种次优的检测算法,优化了算法复杂度。仿真结果表明,与传统的基于高斯噪声分布的最大似然检测算法相比,提出的基于二元Middleton class A类噪声分布的信号检测算法在MIMO PLC系统能获得更好的性能。在性能损失较小的情况下,次优算法的复杂度明显低于最大似然检测改进算法。     

基于CNN-CRF的中文电子病历命名实体识别研究

智慧医疗技术的发展让我们不满足仅使用传统方法做医学研究。针对中文电子病历实体识别问题,设计了一种基于卷积神经网络结合条件随机场(convolutional neural network-conditional random field,CNN-CRF)的实体识别算法框架。为得到高质量的词向量,将标注实体加入词典进行分词,并将已标注和未标注文本作为语料,用word2vec工具对已分词文本进行无监督学习;为避免扩张卷积层数增加导致过拟合,采用迭代扩张卷积处理输入向量,并使用dropout随机丢弃一些连接;运用条件随机场对网络的分类结果进行修正。把该方法在中文电子病历上进行对比试验,从病历中提取出身体部位,疾病,症状,检查及治疗5类实体。实验结果表明,该方法能有效地辨别病历中的实体,其识别的准确率、召回率和f1值分别为90.01%,90.62%,90.31%,准确率和速率比传统方法都有一定提高。     

钛掺杂BiFeO3光催化剂的制备及其催化性能

用溶胶-凝胶法制备钛(Ti)掺杂BiFeO₃纳米颗粒(Ti-BiFeO₃), 研究不同煅烧温度对Ti掺杂BiFeO₃结构调控及光催化性能的影响, 用X射线衍射（XRD）、 扫描电子显微镜（SEM）、 能谱分析（EDS）、 紫外-可见（UV-Vis)光谱技术对颗粒的相结构、 形貌、 原子比例、 光催化性能等进行测试及分析, 并以罗丹明-B为目标降解物, 对Ti掺杂BiFeO3光催化性能进行研究. 结果表明: Ti掺杂BiFeO₃样品在不同煅烧温度均出现Bi₂Fe₄O₉相; 煅烧温度可对Bi₂Fe₄O₉的含量进行调控, 在650 ℃煅烧样品中含有适量的Bi₂Fe₄O₉相, 能有效提高Ti掺杂BiFeO₃的光催化活性, 且具有较高的降解活性, 60 min内降解效率达85%.     

MX@CFO,C3N4@CFO和AC@CFO复合材料的构筑及光催化性能

用有机合成乙酰丙酮盐制备CoFe₂O₄纳米颗粒, 将CoFe₂O₄纳米颗粒分别与二维过渡金属碳氮化物(MXene)、 氮化碳（C₃N₄）和粉 末活性炭（AC）复合, 构筑具有磁性功能的复合材料, 用紫外-可见分光光度计分别测量紫外光和可见光照射下4种复合材料罗丹明(RhB)在其吸收峰值处(λ=555 nm)的降解率. 实验结果表明: 获得了基体/负载复合材料, 在强磁作用下可实现光催化剂与液体环境分离; 在紫外光下, 4个样品光催化活性的高低顺序为AC@CFO>MX@CFO>CFO>C₃N₄@CFO; 在400~780 nm可见光下, 4个样品光催化活性的高低顺序为AC@CFO>C₃N₄@CFO>CFO>MX@CFO.     

融合微博热点分析和LSTM模型的网络舆情预测方法

当前互联网已成为公众获取信息、表达观点的重要平台,也带来社会舆情事件易发生的风险,通过对网络舆情走势的提前预测,能够准确判断热点事件的发展态势,为政府相关部门应对舆情危机提供参考.针对单一预测模型预测精度不高和社交媒体对舆情走势影响较大的问题,提出了融合微博热点分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的舆情预测方法.利用网络爬虫和PyTorch机器学习平台构建了用于舆情时序数据分析的网络舆情预测系统;在此系统内,考虑微博的强时效性,采用网络热点分析技术计算微博热度分值;改进LSTM网络,设计由2个隐含层组成的MH-LSTM预测模型;将MH-LSTM模型用于舆情事件百度指数的定量预测中,通过试验验证了模型的正确性,证实了该预测模型拥有较好的预测效果.