基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

超临界水氧化处理有机物废料的新技术

和传统方法相比，超临界水氧化处理有机物废料有着极大的优势。介绍了处理废料的原理和工业应用的可能性。     

Total systems intervention and human inquiry: The search for a common ground

Total Systems Intervention (TSI) is an approach to intervening in problem situations which has much to offer where complex interacting issues need to be addressed by the complementary use of intervention methodologies. That such an approach has much in common with Action Research (AR) has been recognized, with much recent effort being devoted to the relationship between AR and Critical Systems Thinking (CST), the theoretical endeavor underpinning TSI. This paper further develops this line of debate and relates AR or Human Inquiry (HI) more directly to TSI, using an information systems intervention to enhance the study. The outcome is a demonstration of how TSI implicitly uses techniques informed from the field of Action Research, and how a more thorough synthesis of HI with TSI might serve to improve the overall intervention process.     

纳米固体超强酸SO42-/ZnO催化合成乙酸异戊酯的研究

本文利用纳米固体超强酸SO4^2-/ZnO催化合成乙酸异戊酯的最佳反应条件,既反应时间2.0h,催化剂用量为酸质量的1.0%,酸醇比为1∶2,验证实验产率为96.7%,且该实验反应时间短,无腐蚀无污染,催化剂可回收可重复利用.     

全站仪的使用与维护

阐述了全站仪的基本组成,介绍了在日常工作中全站仪的使用、保管、转运和全站仪电池充放电的注意事项。     

全面预算管理保障体系刍议

从组织保障、人力资源保障两方面论述了全面预算保障体系的构成,阐述了企业全面预算管理在现代企业中的不可替代的作用。     

高速公路不停车收费系统的设计

介绍了高速公路不停车收费系统方案,阐述了该系统的结构、组成、模块功能以及它们的相互关系,并探讨了该系统设计的基本原则。     

时变条件下有宵禁限制的最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量.同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews).给出时变条件下有软、硬宵禁限制的最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制最短路的算法,并对算法的复杂性进行了分析.最后给出了一个应用算例.