反胶束萃取蛋白质的研究进展

介绍了反胶束萃取体系的定义和特点及其溶解和蛋白质的萃取原理,并较为详细地叙述了表面活性剂种类与浓度、离子种类与强度、蛋白质分子量与浓度以及水相的p H值等因素对反胶束萃取的影响,综述了近年来国内外有关反胶束萃取蛋白质的应用研究,并对其前景进行了展望。     

颗粒图像识别及计数在粮种品质测定中的应用

数字图像处理技术近年来在工农业生产、医疗卫生等领域的应用越来越广泛,成为国内外的研究热点.笔者阐述了颗粒图像处理与分析过程中用到的一些基础知识,重点分析了颗粒图像分割及计数算法,并对关键算法做了一些改进.实现了基于颗粒图像处理技术的粮种品质测定系统.     

蝴蝶不同部位提取DNA效果的研究

提取高质量的蝴蝶基因组是蝶类分子系统学研究的重要步骤。本文通过对蝴蝶干标本不同部位DNA提取效果的比较,找出了最适合蝴蝶干标本基因组DNA提取的部位,同时用PCR扩增的方法进行了检验,力争为开展蝴蝶的分子生物学研究奠定基础。结果表明,足部的提取效果最佳。     

涡旋辅助浊点萃取滇重楼中偏诺皂苷的方法学研究

建立采用涡旋辅助浊点萃取滇重楼提取物中4个偏诺皂苷类成分,以非离子表面活性剂脂肪醇聚氧乙烯醚 AEO －9为萃取剂,V（乙腈）∶V（水）＝38∶62为流动相,对富集的偏诺皂苷进行高效液相色谱快速分离的方法．最优实验条件为,AEO －9用量为110μL,正戊酸用量为150μL,pH 为9,平衡温度为40℃,平衡时间为15 min．结果表明,检测出滇重楼中4个偏诺皂苷 VI,VII,Pa 及 H 的质量分数分别为0．9923％,1．3603％,3．3444％及1．6663％,检测限达3．2～4．0μg／L,RSD 低于0．5％,定量限为6．6～8．3μg／L,线性范围为10～500μg／L,萃取的富集倍数达到23倍,萃取的回收率为98．68％～102．46％．     

正交试验法确定黄芩的最佳水提工艺研究

确定黄芩的最佳水提工艺。方法:以出膏率、黄芩总黄酮和黄芩苷为指标,采用加水量、煎煮时间、煎煮次数和煎煮温度四因素、三水平L9(34)正交试验法,优选白芍的最佳水提工艺。结果:白芍的最佳水提工艺为:每次加10倍水,提取3次,每次提取2.0h。结论:确定的黄芩水提工艺使黄芩苷和黄芩苷的转移率分别达到117.1674mg/g和97.80%以上,说明确定的黄芩的水提工艺稳定可行。     

专利文献中关键词抽取方法的改进

专利关键词是对专利文献的高度概括,正确提取专利文献中的关键词对于专利文献的分类、标引、聚类等具有重要意义。结合专利文献的特点,在目前已有方法的基础上,提出了专利文献中领域公共词提取方法、词素加权方法以及并列结构惩罚的方法,将其应用到专利文献关键词抽取中。在过滤公共词的基础上,综合运用词在文献中出现的位置、词频、词素和并列结构计算词对文献主题的影响度,抽取专利文献中的关键词。实验结果表明,在抽取关键词个数为5-9个时,所提方法优于局部加权TF-IDF方法,验证了所提方法的有效性。     

广西某低品位氧化锌矿回收工艺试验研究

广西某低品位氧化锌矿成分复杂,风化、泥化严重,属于难分离难处理矿石,应用浸出-萃取-电积回收工艺进行试验,研究酸度和萃取剂处理等因素对浸出、萃取过程的影响。应用该工艺进行试验,获得锌浸出率96%,综合回收率为90%（从原矿到电解）,电解金属锌纯度99.95%的试验指标,为低品位氧化锌矿回收提供了新途径。     

不同提取方法对阔叶十大功劳黄酮含量的影响

在相同的处理条件下分别采用索氏提取法和超声波提取法提取、分光光度法测定阔叶十大功劳提取物中总黄酮含量。结果表明,超声波提取法优于索氏提取法,提取的黄酮含量较高;并且叶的黄酮含量明显比根和茎的黄酮含量高,根、茎、叶黄酮含量分别为：2.596%、2.881%、4.506%。     

Key phrase aware transformer for abstractive summarization

Abstractive summarization aims to generate a concise summary covering salient content from single or multiple text documents. Many recent abstractive summarization methods are built on the transformer model to capture long-range dependencies in the input text and achieve parallelization. In the transformer encoder, calculating attention weights is a crucial step for encoding input documents. Input documents usually contain some key phrases conveying salient information, and it is important to encode these phrases completely. However, existing transformer-based summarization works did not consider key phrases in input when determining attention weights. Consequently, some of the tokens within key phrases only receive small attention weights, which is not conducive to encoding the semantic information of input documents. In this paper, we introduce some prior knowledge of key phrases into the transformer-based summarization model and guide the model to encode key phrases. For the contextual representation of each token in the key phrase, we assume the tokens within the same key phrase make larger contributions compared with other tokens in the input sequence. Based on this assumption, we propose the Key Phrase Aware Transformer (KPAT), a model with the highlighting mechanism in the encoder to assign greater attention weights for tokens within key phrases. Specifically, we first extract key phrases from the input document and score the phrases’ importance. Then we build the block diagonal highlighting matrix to indicate these phrases’ importance scores and positions. To combine self-attention weights with key phrases’ importance scores, we design two structures of highlighting attention for each head and the multi-head highlighting attention. Experimental results on two datasets (Multi-News and PubMed) from different summarization tasks and domains show that our KPAT model significantly outperforms advanced summarization baselines. We conduct more experiments to analyze the impact of each part of our model on the summarization performance and verify the effectiveness of our proposed highlighting mechanism.     

基于事件抽取技术的听证公开文本挖掘方法研究

[研究目的]为了帮助政府、企业和科研人员从海量的听证公开文本中发现科技相关政策和热点,快速、全面地识别出有价值的信息。[研究方法]梳理听证公开文本的类型与特点,并对其中有价值的信息进行合理的界定与分类;根据文本的内容特征和话语特征提出事件句识别、事件类型检测和事件论元抽取的三阶段式事件抽取方法,以实现有价值信息的抽取;对抽取的有价值信息进行深入分析。[研究结论]与基准模型相比,该研究所提方法在事件句识别召回率上提高33%,F₁提高17%,在事件类型检测的精确率上提高1%,在事件论元抽取的精确率上提高18%,召回率提高4%,取得了一定效果,为此类文本进一步分析提供了新研究思路。