短指软珊瑚Sinularia sp.内生真菌Ta31-2代谢产物研究(Ⅱ)

从短指软珊瑚Sinularia sp.内生真菌Ta31-2的代谢产物中分离得到10个化合物,利用波谱技术确定其结构分别为硬脂酸(1)、软脂酸(2)、肉豆蔻酸(3)、癸酸甲酯(4)、麦角甾醇(5)、fusanolide B(6)、丁二酸(7)、curvulalide(8)、modiolide A(9)和neoechinulin A(10)。其中,fusanolide B(6)为首次从海洋真菌中分离得到,curvulalide(8)和neoechinulin A(10)为首次从软珊瑚Sinularia sp.内生真菌中分离得到。     

基于YOLOX-S的车窗状态识别算法

通过对YOLOX-S模型引入可变形卷积神经网络和焦点损失函数(Focal loss),解决原YOLOX-S模型车窗识别准确率较低的问题.首先,通过在YOLOX-S模型的主干特征提取网络中引入可变形卷积神经网络,对卷积核中的各采样点引入偏移量,以便在原始图像中提取到更具有表征的信息,从而提高车窗识别的精准度;其次,使用Focal loss替代原模型中的二元交叉熵损失函数,Focal loss能缓解正负样本不平衡对训练的影响,其在训练过程中更关注难样本,从而提高了模型对车窗目标的识别性能;最后,为验证改进算法的性能,实验收集并标注15 627张图片进行训练和验证.实验结果表明,改进后的车窗识别算法的平均目标精度提高了3.88%.     

基于扩展Span表示的电力变压器运维知识抽取与知识图谱构建

为实现电力变压器运维知识的有效沉淀,以运维文本为研究对象,提出一种融合规则的电力变压器运维知识图谱深度构建框架.首先根据专家指导自顶向下构建知识图谱概念层;然后融合规则和深度神经网络模型抽取知识,构建知识图谱的数据层.针对运维文本中的实体界限模糊和上下文信息利用不充分问题,提出一种通过扩展上下文信息和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)获取扩展Span标签的方法,用于实体和关系抽取.算例分析表明,该方法在电力变压器运维数据集中知识抽取效果良好.     

短指软珊瑚Sinularia sp.内生真菌Ta31-2代谢产物研究

从短指软珊瑚Sinulariasp.内生真菌Ta31-2的代谢产物中分离得到5个化合物,利用波谱技术确定其结构分别为modiolide A(1),sordaricin(2),麦角甾醇(3),大黄素(4)和大黄素甲醚(5)。其中化合物1和2为首次从软珊瑚内生真菌中分离得到。