杨庄煤矿塌陷湖水资源勘查计算

通过对塌陷湖的实地勘查,运用水均衡原理,计算出该湖可供开采的水资源,认为该塌陷湖可作为淮北市供水后备水源地之一。     

Windows环境下光伏水泵报价系统的实现

该文介绍了在Ｗｉｎｄｏｗｅ３．１环境下．利用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＣ（＋＋）及其基本类库（ＭＦＣ）开发光伏水泵报价系统的方法。该方法采用了面向对象技术，使软件具备可重用性。同时，ＭＦＣ类库的使用使复杂的Ｗｉｎ－ｄｏｗｓ应用程序的编程接口变得更容易。该方法对其它工程报价问题也具借鉴意义。     

水滴在撞击不同厚度水膜条件下产生的二次液滴特性

采用高速相机对水滴撞击水膜的飞溅过程进行了详细测量,分析了水滴撞击水膜的飞溅临界值、二次液滴的直径分布和二次液滴的速率等飞溅特性。结果表明,在实验参数范围内,当韦伯数增大时发生飞溅现象。此外,可以使用量纲为一参数K 来描述飞溅临界值,K=We·Oh^-0.4。当K值大于2 100时发生飞溅现象,二次液滴的量纲为一直径和二次液滴的量纲为一速率随着K值的增大而增大。水膜量纲为一厚度对二次液滴直径分布的影响不明显,但由冠状水花产生的二次液滴的平均量纲为一速率随水膜量纲为一厚度的增加而减小。     

链霉菌中3个新脂肪酰胺类化合物

特殊生境放线菌具有较大的开发前景,因其独特的生存环境可以产生新颖且具有生物活性的次生代谢产物.研究Streptomyces plumbidurans发酵液的次生代谢成分,并寻找具有抗肿瘤及抗菌活性的小分子化合物.利用凝胶Sephadex LH-20柱色谱、D101大孔树脂柱色谱、硅胶柱色谱等分离技术,并采用现代波谱学方法鉴定化合物的结构.采用噻唑蓝比色法测试化合物1～3抗肿瘤细胞毒活性;采用微量稀释法检测体外抑菌活性.从Streptomyces plumbidurans发酵液中确定3个新脂肪酰胺类化合物,并依次命名为：kcacylamide A(1)、kcacylamide B(2)和kcacylamide C(3),生物活性结果显示3个化合物在50μmol/L均无明显抗肿瘤细胞毒活性及抑菌活性.研究首次发现Streptomyces plumbidurans会产生脂肪酰胺类化学物质.     

基于案例分析的人工湿地尾水处理技术进展

人工湿地技术综合了基质、微生物和植物对水中污染物的协同去除机制,广泛用于提升污水厂尾水水质,是一种绿色低耗的生态修复技术.本文汇总了以人工湿地为核心技术的众多城镇污水处理厂尾水资源化案例,对人工湿地技术的不同工艺运行方式和优缺点进行了分类归纳,提出依据不同水质特征量身设计复合人工湿地工艺的策略,为污水处理厂尾水的资源化利用提供参考.     

南水北调东线工程调水期洪泽湖水质变化规律分析

为了解南水北调东线工程调水期间洪泽湖水质变化,基于2013—2020年洪泽湖调水期水质监测数据,采用Daniel趋势检验分析水质年变化趋势,通过空间插值得出各湖区水质分布规律,并进一步用主成分分析法分析水质主要污染类型。结果表明：2013—2020年洪泽湖调水期水质在合格至轻度污染之间,TP和TN为主要超标因子;时间上水质有变好趋势,空间上过水区水质最差,但有转好趋势,而成子湖区和溧河洼区有所恶化;污染类型以富营养化污染为主,氮磷营养盐影响较大;水质污染以入湖河流输入和建设用地增加人类活动的污染为主要来源,还伴有偶发污染事故;时间上洪泽湖对东线输水的综合水质有改善趋势,建议进一步加强相关污染防治工作,保护洪泽湖水环境,保障南水北调东线工程输水水质安全。     

冷再生泡沫沥青混合料水稳定性研究分析

通过控制新集料掺加比例、泡沫沥青用量、水泥剂量、集料温度和抗剥落剂等,研究各因素对冷再生泡沫沥青混合料的路用性能和水稳定的影响,并揭示其微观机理.结果表明,旧料利用率、泡沫沥青用量、水泥剂量和抗剥落剂宜分别控制在50%～75%、 2.5%～3.0%、 1.0%～1.5%和0.5%左右.此外,适当提高集料温度,有助于提高泡沫沥青分散均匀性,从而提升冷再生泡沫沥青混合料的水稳定性.泡沫沥青用量和水泥剂量是冷再生泡沫沥青混合料水稳定的关键因素.尽量使泡沫沥青分散均匀,避免产生结团现象,是保证冷再生泡沫沥青混合料水稳定性的基础,进一步通过水泥补强作用,可获得良好的水稳定性.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。