上海市2004年冬季城市大气气溶胶含Pb单颗粒物的来源查证

采用质子微探针技术，分析单个大气气溶胶颗粒物。将微束质子激发X射线分析(Micro-PIXE)同计算机模式识别技术结合，查证上海市2004年冬季城市大气气溶胶PM10中含Pb单颗粒物的来源。结果在上海大气气溶胶PM10中识别出七种铅污染排放源，它们分别是：汽车尾气，钢铁工业排尘，燃煤烟尘，土壤扬尘，柴油车尾气，助动车尾气和水泥尘。其中，钢铁工业排尘和燃煤排尘是禁止使用有铅汽油后上海市地区大气铅污染的最主要排放源。     

面向数字人文的先秦两汉典籍自动标点研究——以SikuBERT预训练模型为例

古籍自动标点研究成为推动古籍研究在人文社科领域发展的关键环节。文章利用SikuBERT模型,以“中国哲学书电子化计划”古籍数据库中的先秦两汉典籍为数据源,进行自动标点训练,探索基于深度学习技术的古文自动标点模型。实验结果表明：SikuBERT模型对先秦两汉典籍自动标点的整体效果比较优越,对书名号、冒号、句号以及逗号,预测表现良好,尤其是书名号与冒号标签的识别准确率、召回率与F1值均达到95%以上。文章验证了BERT模型在古籍文本自动标点中的可行性。     

摩鼻洗鼻防感冒

鼻的通气和嗅(xiù)觉功能,主要依靠肺气的作用,肺气和呼吸好,鼻的嗅觉才能灵敏。为了预防伤风感冒、打喷嚏(pēntì)、鼻痒(yǎnɡ)等症状,可以经常按摩鼻部。方法是先用拇指外侧沿鼻翼两侧上下按摩30次左右。接着,按摩鼻翼两侧的“迎香穴”15～20次(迎香穴在鼻唇沟中,鼻翼外侧0.5厘米)。手法由轻到重,不要损伤皮肤。早晨起床前、晚间睡觉前各按摩一次,其余空闲时间也可进行。能增强局部气血流通,加强鼻的耐寒能力,可有效预防感冒和鼻病,还能治疗伤风、鼻塞等疾病。虽然鼻腔粘膜有过滤、清洁作用,但是如果经常洗鼻,可及时清除鼻腔内干痂(ji…     

浅谈企业文化视角下政工人员的作用

企业文化建设与企业思想政治工作关系密不可分,员工的思想政治工作是企业文化建设的一个重要内容,企业文化建设又为思想政治工作提供了创新的路径。本文试从企业文化的视角分析,认为应该从提升自身素质、侧重解决员工实际问题、加强网络通道入手,更有效地发挥企业政工人员的作用。     

面向数字人文的典籍语义词汇抽取研究——以SikuBERT预训练模型为例北大核心CSSCI

利用关键词抽取技术可以帮助读者提取高度凝练的文本主题,快速获得古籍文本的中心内容,对普及古汉语知识和传播中华优秀传统文化有着重要意义。文章以先秦两汉时期的“儒家”“史书”数据库语料为分析对象,测试SikuBERT预训练模型在古汉语文本关键词抽取任务中的性能。实验结果表明,从两类语料中分别抽取的20个关键词基本能体现出相应典籍类别的主题内容:前者与所抽儒家典籍文本的相似度为76%~78%,后者与所抽史书文本的相似度为75%~78%。实验验证了SikuBERT模型在古籍文本关键词抽取中的适用性,能为开展古汉语文本主题分类、聚类和知识深度开发提供参考。     

数字人文视域下典籍动物命名实体识别研究——以SikuBERT预训练模型为例

通用命名实体识别难以满足不同领域研究的需要,特定领域命名实体识别研究对于提升文本挖掘精度具有重要意义。文章基于SikuBERT预训练模型,构建用于典籍动物命名实体识别模型,为典籍动物知识挖掘提供有效方法。利用25部经人工标注动物命名实体的先秦典籍语料,对SikuBERT等由BERT预训练模型发展而来的系列模型以及CRF、Bi-LSTM-CRF进行训练,构建多种用于识别典籍中动物命名实体的模型,并对这些模型进行识别性能测试,比较验证SikuBERT预训练模型的识别性能。结果表明：基于SikuBERT经训练所构建的动物命名实体识别模型效果最优,十折交叉测试的平均调和平均值（F1）为85.46%,最高一次达86.29%,应用于《史记》动物命名实体识别准确率达91.6%。     

数字人文视域下SikuBERT增强的史籍实体识别研究

利用自然语言处理技术深入挖掘典籍文献,推进中文古籍文献的数字化,对于推动历史学习、增强文化自信与促进文明传播具有重要意义。命名实体识别研究是自然语言处理中的基础性环节,文章基于BERT-base、RoBERTa、GuwenBERT、SikuBERT、SikuRoBERTa等预训练模型,以“前四史”和《左传》为研究语料,构建人名、地名、时间等命名实体识别任务。实验结果表明：SikuBERT、SikuRoBERTa在无标点语料、小范围语料上能够取得较基准模型更好的效果;语体风格、语料规模对模型性能产生一定影响;BERT模型更为适应大规模语料任务。实验验证了基于《四库全书》繁体语料预训练的BERT模型在预训练-微调范式下典籍命名实体识别的可行性,构建了基于SikuBERT的典籍命名实体识别软件,为进一步开展典籍文本挖掘和利用提供参考。     

古代中国医学文献的命名实体识别研究——以Flat-lattice增强的SikuBERT预训练模型为例

标注古代中医文献的命名实体能挖掘其蕴藏的中医学知识,推进中医现代化发展。文章基于BERT-base、RoBERTa、SikuBERT、SikuRoBERTa预训练模型,以《黄帝内经·素问》为研究对象、Flat-lattice Transformer (FLAT)结构为微调模型,构建中医文献中病证、病理、经络、穴位、五行等命名实体识别任务。实验结果表明：直接使用古文繁体BERT模型对古代中医文献进行领域命名实体识别,基于繁体《四库全书》的SikuBERT、SikuRoBERTa预训练模型效果优于BERT-base、RoBERTa模型;引入FLAT结构作为微调模型后,SikuBERT在有标点情况下表现最优,识别效果可提升4%左右,SikuRoBERTa在无标点情况下表现最优,识别效果可提高2%～3%。实验验证了FLAT作为微调模型对BERT模型在中医专业领域中古文献命名实体识别工作上的有效性。该微调模型可以有效避免分词错误引起的实体识别传播错误,提高中医命名实体的识别效率。     

高磁含量聚合物的合成

提出一种制备高磁含量聚合物的方法 .首先用乙醇对共沉淀法制备的磁流体进行处理 ,然后在处理过的 Fe3O4粒子存在情况下 ,以聚乙二醇为分散剂 ,偶氮二异丁腈为引发剂 ,乙醇为分散介质 ,进行丙烯酰胺的分散聚合 .讨论了分散介质、搅拌强度、磁性粒子性质及用量等因素对聚合反应及聚合物磁含量的影响 .制备出了磁含量高达 3 2 .2 % (质量比 )的聚丙烯酰胺微球     

浅析初中政治教育教学的意义

进入二十一世纪以来,经济在飞速发展,人们的物质需求不再局限于解决温饱,开始崇尚更高标准的精神文化要求,自然,我们对人才的要求也越来越高。一直以来,学好“数理化,走遍全天下”的教育思想贯穿着学生学习、教师教学的始终,基础课在中小学课程体系中占据主导性地位,政治课显得并不那么重要。