基于正向软标签的轻量级关系抽取

针对关系抽取模型规模越来越大、耗时越来越长的问题,提出一种知识筛选机制,利用筛选出的正向软标签构造轻量级关系抽取模型.首先,利用知识蒸馏提取出知识并将其存储在软标签中,为避免知识蒸馏中教师与学生间差距大导致的知识难吸收问题,使用教师助手知识蒸馏模式;其次,使用标签的余弦相似度筛选出正向软标签,在每步蒸馏中都动态赋予正向软标签更高的权重,以此削弱知识传递中错误标签导致的影响.在数据集SemEval-2010 Task 8上的实验结果表明,该模型不仅能完成轻量化关系抽取任务,还能提升抽取精度.     

阿雷斯油田注水防膨保护剂室内实验研究及现场应用

针对中低渗透储层黏土含量较高的实际情况,研究了适用于该储层注水开发的防膨剂。通过与注入水及地层水的配伍性实验和防膨试验,评价了防膨剂在不同浓度下的防膨效果。提出了现场注水用的防膨剂在其使用浓度为2%时防膨效果较好。并且现场数据显示应用选用的防膨剂后,区块注水开发取得了较好效果。     

基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析

由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing, SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。     

尿激酶短肽抑制剂的初步研究

以尿激酶为目标蛋白, 在噬菌体表面展示六肽库中对尿激酶的短肽类抑制剂进行了三轮特异性筛选. 提高噬菌体与尿激酶的比例及缩短作用时间从而提高筛选压力后, 与尿激酶亲和结合的噬菌体得到富集. 通过对第三轮筛选到的重组噬菌体的DNA序列分析, 获得一组相对保守的肽序列. 相应的合成短肽 NEPKAN 和VSPKVL 对尿激酶的抑制常数分别为32.5 μmol/L和88.6 μmol/L.     

高产乳酸菌株的筛选、鉴定及发酵条件研究

以西双版纳传统腌制品为研究对象,采用MRS培养基对菌株进行分离和纯化,并通过形态学观察和分子生物学方法进行鉴定.通过溶钙圈法和EDTA滴定法筛选出产乳酸能力强的菌株,并对该菌株的发酵条件进行研究.结果表明,通过筛选试验从腌制品中筛选得到一株高产乳酸的菌株XSBN-4,经鉴定为植物乳杆菌(Lactiplantibacillus plantarum),该菌株最适生长条件为36℃,并且葡萄糖和CaCO₃的添加量应分别低150、20 g/L.产乳酸最佳发酵条件pH为5.5,发酵温度42℃,发酵时间51 h,乳酸浓度为(84.51±1.33)g/L,产率为(4.51±0.06)g/L/h,残糖量为(0.83±0.03)%,糖酸转化率为(84.51±1.33)%.菌株XSBN-4具有较强产乳酸能力,可作为乳酸发酵的候选菌株.     

"设计婴儿"能拯救人类吗

如果给你一个选择权,让你可以重新选择孩子的眼睛、头发以及皮肤的颜色,你愿意吗?除了这些选择外,你或许还想让你的宝宝今后变得更高大些、更苗条些或是更加有力量。这就是备受争议的“设计婴儿”。“设计婴儿”究竟会给人类的生活带来何种影响呢?杰米不是“独生子女”杰米的出     

庚基灵菌红素高产菌株Notoacmeibacter sp.BGMRC2072的常压室温等离子体诱变(ARTP)选育

为了获得稳定高产庚基灵菌红素（Heptylprodigiosin,HPG）的优势突变菌株,利用常压室温等离子体（Atmospheric and Room Temperature Plasma,ARTP）诱变处理海洋细菌Notoacmeibacter sp.BGMRC2072,结合单菌落的颜色、形态及菌体生物量OD₆₀₀进行初筛,再依据突变菌株的庚基灵菌红素产量、生物量及比生长速度,筛选出最佳突变菌株,并对其进行遗传稳定性测试。最终筛选得到一株高产庚基灵菌红素的突变菌株B13,其庚基灵菌红素产量为748.91-756.27 μg/mL,比出发菌株（384.27 μg/mL）增加94.9%,且突变菌株B13具有良好的遗传稳定性。本研究表明ARTP诱变可明显提高海洋细菌Notoacmeibacter sp.BGMRC2072的庚基灵菌红素产量,且突变菌株的遗传稳定性较好。     

甲胺磷农药降解菌的筛选及其降解效能研究

从长期施用有机磷农药的土壤取样,通过驯化、富集培养,筛选到2株能降解甲胺磷农药的菌株HK-1和GLY-1.利用分光光度法分析了菌株在含1.5 g/L MAP的无机盐培养液中培养72h下的降解率,菌株HK-1和GLY-1的甲胺磷降解率分别为85.71%和80.25%.2株菌的遗传稳定性较好,对甲胺磷农药的耐受浓度为3 g/L,且可降解有机磷乐果和久效磷.菌株生长的最适甲胺磷浓度、温度、pH和接种量分别为1.5 g/L、25-30℃、7.0和4%-6%.两株菌对常用抗生素表现出不同程度的敏感性,金属离子对菌株降解甲胺磷农药有不同程度的促进或抑制作用.通过Biolog鉴定系统,将HK-1和GLY-1初步鉴定为铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa sp.）和特瑞特西苍白杆菌（Ochrobactrum tritici sp.）。     

面向大语料库的语音合成方法研究

针对几百小时粗标注大语料库, 提出一种新颖的语音合成系统构建方法。首先, 借助于语音识别、文本对齐和句法分析等技术实现大语料库的自动筛选与标注。 然后, 为了有效解决大语料库声学模型训练中存在的内存空间以及计算时间开销过大等问题, 优化了传统的训练流程, 在不损失声学模型准确性的前提下, 显著提高了模型的训练速度。主观实验表明, 与具有精标注的小语料库相比, 引入粗标注的大语料库可以带来0.5分左右的MOS提升。     

酵母降胆固醇药物筛选模型的建立与应用

根据酵母和人类在固醇代谢机制方面的高度保守性,通过构建不同的麦角固醇合成相关基凼缺失菌株建立了一种新的基于酵母菌的降胆固醇药物筛选模型,并以作用机理明确的药物洛伐他汀和吉非罗其作为对照标准,探索了本模型对降胆固醇药物的筛选条件．进而利用本模型对临床报道有降胆固醇作用的传统中药：丹参、山楂以及成分明确、疗效显著的复方亚油酸胶囊和月见草油胶丸进行了筛选试验．结果验证了利用本模型筛选药物的可行性,并初步分析了上述药物可能的作用机理．