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漆酶预处理阻燃纤维板的制备工艺优化及阻燃性能研究

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林产化学与工业 2024年第1期44卷 81-88页

作者：孙海彤牛国庆高伦新疆工程学院安全科学与工程学院新疆乌鲁木齐830023 河南理工大学安全科学与工程学院河南焦作454003 新疆工程学院智慧应急重点实验室新疆乌鲁木齐830023

为改善阻燃剂在纤维板中的阻燃效果,采用漆酶预先处理杨木纤维,再使用BL-环保阻燃剂浸渍杨木纤维,制备得到酶处理阻燃纤维板。以纤维板的阻燃剂负载量、氧指数和烟密度为指标,采用正交试验法确定最佳浸渍工艺,并通过氧指数、烟密度、热... 详细信息

为改善阻燃剂在纤维板中的阻燃效果,采用漆酶预先处理杨木纤维,再使用BL-环保阻燃剂浸渍杨木纤维,制备得到酶处理阻燃纤维板。以纤维板的阻燃剂负载量、氧指数和烟密度为指标,采用正交试验法确定最佳浸渍工艺,并通过氧指数、烟密度、热重(TG)分析和傅里叶变换红外光谱(FT-IR)对杨木纤维的浸渍效果进行分析。研究结果表明:在漆酶处理温度50℃、酶处理时间60 min、酶用量35 U/g、pH值4.8、阻燃剂用量50%、阻燃剂浸渍时间80 min和阻燃剂处理温度35℃的条件下,制备的纤维板阻燃效果最好。此条件下,阻燃剂负载量为20.3%,氧指数为41.5%,烟密度为10.9%,密度为0.774 g/cm~3,静曲强度为30.3 MPa,弹性模量为3 507 MPa,内结合强度为0.61 MPa,吸水厚度膨胀率为17.4%;相比于普通纤维板,BL-环保阻燃剂处理纤维板能提高其氧指数和阻燃剂含量。在干燥阶段与炭化阶段,相比于普通纤维板和仅BL-环保阻燃剂处理制备的阻燃纤维板,漆酶处理的阻燃纤维板产生相同的失重所需的温度更高,不易发生燃烧反应;漆酶处理的阻燃纤维板含氧官能团、羟基官能团明显下降,提高了纤维板的阻燃性能。

关键词：漆酶杨木纤维 BL-环保阻燃剂配比方式阻燃效果

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考虑点蚀损伤的系泊锚链极限强度分析

中国造船 2024年第1期65卷 75-85页

作者：刘德让刘刚唐鑫彤郭育豪大连理工大学船舶工程学院大连116024 中国船级社海洋工程技术中心天津300451

在系泊锚链外表面模拟点蚀损伤,建立系泊锚链点蚀损伤模型,并对点蚀损伤下的锚链极限强度进行评估,分析锚链的极限强度演变规律。数值计算结果表明,锚链极限强度随着点蚀程度的加剧逐渐下降,在同等腐蚀体积损失率下,点蚀损伤对极限强度... 详细信息

在系泊锚链外表面模拟点蚀损伤,建立系泊锚链点蚀损伤模型,并对点蚀损伤下的锚链极限强度进行评估,分析锚链的极限强度演变规律。数值计算结果表明,锚链极限强度随着点蚀程度的加剧逐渐下降,在同等腐蚀体积损失率下,点蚀损伤对极限强度的影响远大于均匀腐蚀损伤。结合不同损伤形式下的腐蚀体积损失率,建立了点蚀损伤与均匀腐蚀的等效关系。研究结果可为系泊锚链极限强度的快速评估提供参考。

关键词：锚链点蚀极限强度载荷-位移曲线等效关系

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城乡中国背景下村庄保护型经纪的返场逻辑——基于P县L村老人会的个案研究

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农业经济问题 2024年

作者：李仲宇李晓彤中国人民大学农业与农村发展学院

城乡中国背景下,保护型经纪能否实现由退场自保到主动“返场”?若放在乡土中国背景下,只能提出保护型经纪的返场不可能论,但在城乡中国背景下,可以发现返场不可知论,这需要找到返场条件和返场逻辑。本文基于东南某省P县L村的老人会个案... 详细信息

城乡中国背景下,保护型经纪能否实现由退场自保到主动“返场”?若放在乡土中国背景下,只能提出保护型经纪的返场不可能论,但在城乡中国背景下,可以发现返场不可知论,这需要找到返场条件和返场逻辑。本文基于东南某省P县L村的老人会个案研究,提出了村庄保护型经纪返场的“必要且可能论”,并论证了返场逻辑:一是城镇化推动了乡土中国转入城乡中国的宏观背景变迁,乡村治理现代化促使保护型经纪的角色定位转变,带来返场的必要性。二是老龄化、人口外流及村庄发展话语被外部主体攫取,为保护型经纪的“返场”提供了可能性。三是与新经纪博弈—互动过程中,保护型经纪塑造了新老村民的共同体意识,通过参与乡村治理弥合了治理张力,实现了返场。本文发现老人会作为乡土中国一种普通的保护型经纪,在城乡中国时代乡村治理中发挥特殊作用。本文对话并拓展了国家经纪理论中的保护型经纪“退场”说,提出了城乡中国背景下保护型经纪“返场”说,有助于理解乡村治理中村庄权力结构的变迁逻辑。

关键词：保护型经纪村庄权力结构老人会乡土中国城乡中国乡村治理

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高管政治背景对企业ESG表现的影响研究

高管政治背景对企业ESG表现的影响研究

作者：李如彤重庆理工大学

学位级别：硕士

基于时间动态因果图的复杂工业过程故障预测方法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2242-2250页

作者：王姝魏楠孟思彤王福利东北大学信息科学与工程学院东北大学过程工业自动化教育部国家重点实验室

故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD... 详细信息

故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD)的故障预测模型.在模型建立过程中,提出参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大信息系数(MIC)算法,充分考虑了时序方面的延迟问题.在推理过程中,加入趋势分析和延时信息排序以优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率.最后,使用某浮选过程因果图网络进行算法验证,并将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,与单值/多值不确定动态因果图进行对比,以表明故障预测策略的先进性和有效性.

关键词：湿法冶金故障预测时间动态因果图延迟时间学习异常度函数趋势分析

巩固优势携手共生:图书出版单位有声出版话语权强化路径

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中国出版 2024年第2期 36-41页

作者：闫伟华单雨彤内蒙古大学文学与新闻传播学院

从有声出版的产业链来看,我国出版单位目前在上游具有一定优势,但中下游的渗透能力较弱。在未来发展中,出版单位应坚守上游的版权优势,充分开发自有版权,并拓展第三方版权;参与策划和制作,自行录制、利用音频平台的主播和AI主播共同录... 详细信息

从有声出版的产业链来看,我国出版单位目前在上游具有一定优势,但中下游的渗透能力较弱。在未来发展中,出版单位应坚守上游的版权优势,充分开发自有版权,并拓展第三方版权;参与策划和制作,自行录制、利用音频平台的主播和AI主播共同录制相结合,深度介入中游内容制作环节;评估自身资源禀赋是否适合自建渠道,充分利用商业音频平台的规模分发优势触达用户。

关键词：图书出版单位有声出版有声读物产业链音频平台

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筛板萃取塔液滴行为研究

筛板萃取塔液滴行为研究

作者：闵彤浙江大学

学位级别：硕士

强度衰减质谱方法开发及其在蛋白质与小分子相互作用分析中的应用

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强度衰减质谱方法开发及其在蛋白质与小分子相互作用分析中的应用

作者：赵昕彤齐鲁工业大学

学位级别：硕士

研究蛋白质大分子与药物小分子之间的相互作用对于药物学的研究至关重要。质谱法是测定蛋白质大分子与药物小分子之间相互作用的一种重要方法。基质辅助激光解析/吸附电离串级飞行时间质谱（MALDI-MS）具有分析速度快、无质量范围限制... 详细信息

研究蛋白质大分子与药物小分子之间的相互作用对于药物学的研究至关重要。质谱法是测定蛋白质大分子与药物小分子之间相互作用的一种重要方法。基质辅助激光解析/吸附电离串级飞行时间质谱（MALDI-MS）具有分析速度快、无质量范围限制、可检测物质范围广、灵敏度高等特点,已经被广泛应用于生物分子的分析。通过MALDI-MS研究蛋白质-小分子相互作用的策略可以分为直接和间接两种。直接分析法就是通过MALDI直接检测样品中现蛋白质-小分子复合物的质谱信号来判断是否形成了非共价复合物。但是由于复合物不易离子化以及质谱仪器质量范围的限制,这种方法的适用范围有限。间接法,即强度衰减MALDI-MS（IF-MALDI-MS）就是通过检测与蛋白质结合的小分子的质谱信号是否发生衰减来判断二者是否生成了非共价复合物。这种方法具有应用范围广,快速、准确等优点。本论文进一步发展了IF-MALDI-MS法。主要研究如下:（1）开发了靶板样品点扫描IF-MALDI-MS方法。通过引入单聚焦MALDI激光靶板扫描法,显著地增加了MALDI信号的可重复性,实验测得RSD小于10%,使得准确测定MALDI信号成为可能。通过优化MALDI实验条件,发现采用60分钟的孵育时间、使用干点法进行点样操作、使用DHB-SA共基质,建立了溶菌酶-N,N',N''-三乙酰基壳三糖模式体系的IF-MALDI-MS实验。接着利用IF-MALDI-MS法检测了溶液中游离的溶菌酶与人参皂苷Rd、人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1、三七皂苷S、三七皂苷Fc、三七皂苷Ft1之间的相互作用。并且利用不同摩尔比的药物分子与溶菌酶相结合,通过小分子峰衰减的程度得出其亲和强弱。结果表明,溶菌酶与人参皂苷Rd、人参皂苷Rg1、人参皂苷Rb1、三七皂苷S、三七皂苷Fc、三七皂苷Ft1之间的存在非共价相互作用,且亲和顺序为:三七皂苷S>三七皂苷Fc>三七皂苷Rb1>三七皂苷Rd>三七皂苷Ft1>人参皂苷Rg1。进一步通过分子对接研究发现,这个亲和力顺序与三七皂苷分子中羟基数目成正相关。这些发现为三七皂苷的天然产物修饰与开发提供了新的认识。（2）开发了基于蛋白修饰靶板的IF-MALDI-MS技术。通过使用化学交联方法实现将蛋白质固定在不锈钢靶板上,得到固定化蛋白质。利用IF-MALDI-MS法测定其与药物小分子的相互作用。实验中利用多巴胺处理不锈钢板,向表面引入氨基,然后通过碳化二亚胺和琥珀酰亚胺作为交联剂,在不锈钢载体表面实现溶菌酶和微管蛋白的固定化,制得固定化蛋白质的不锈钢材料。利用荧光显微镜、接触角检测、X射线光电子能谱技术对固定蛋白质的不锈钢表面进行了一系列表征,并且测算出固定蛋白质的量以及活性。结果表明通过此方法可以将蛋白质固定在不锈钢载体上,且蛋白质固载量为0.4451 mg cm,可以保持相比于溶液中游离状态下31.87%的蛋白质活性。利用IF-MALDI-MS法检测固定化溶菌酶与三七皂苷Fc、三七皂苷Ft1、三七皂苷R2之间的非共价相互作用,以及固定化微管蛋白与秋水仙碱、长春花碱、灰黄霉素之间的非共价相互作用,并且通过定量计算出结合常数来研究这些蛋白质与药物分子之间的亲和顺序。结果得出溶菌酶与三七皂苷R2结合的K值为1.76×10～5 L mol,与三七皂苷Ft1结合的K值为2.79×10～5 L mol,与三七皂苷Fc结合的K值为3.84×10～5 L mol,即得溶菌酶与三种三七皂苷之间的亲和顺序为:三七皂苷Fc>三七皂苷Ft1>三七皂苷R2;微管蛋白与秋水仙碱结合的K值为5.31×10～5 L mol,与长春花碱结合的K值为1.23×10～6L mol,与灰黄霉素结合的K值为1.91×10～5 L mol,即得微管蛋白与三种药物分子的亲和顺序为:长春花碱>秋水仙碱>灰黄霉素。本论文通过进一步发展IF-MALDI-MS方法,扩充了MALDI分析蛋白质-小分子非共价相互作用的研究范围,并且使实验结果得到了很好的重现性。通过实验应用验证了此方法的可行性和有效性,与半定量和定量研究联用均有可行的结果。

关键词：蛋白质小分子相互作用蛋白修饰基质辅助激光解吸电离质谱

基于神经网络的中文命名实体识别方法研究及应用

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基于神经网络的中文命名实体识别方法研究及应用

作者：刘锦彤北方民族大学

学位级别：硕士

命名实体识别是一项重要的自然语言处理技术,主要任务是识别文本中人名、地名和机构名等实体的信息,是信息检索、推荐系统、链接预测和知识补全等众多自然语言处理任务的一项重要任务。目前,命名实体识别存在两个问题。第一,粗粒度类别... 详细信息

命名实体识别是一项重要的自然语言处理技术,主要任务是识别文本中人名、地名和机构名等实体的信息,是信息检索、推荐系统、链接预测和知识补全等众多自然语言处理任务的一项重要任务。目前,命名实体识别存在两个问题。第一,粗粒度类别无法满足深层次的自然语言处理的需求,需要细粒度的实体类别识别来更好地理解文本的深层含义;第二,自然文本中实体之间存在嵌套关系和层次关系,当实体边界较模糊时存在边界识别错位的问题,识别这些嵌套实体可以更深层次的理解和分析自然语言。本文结合神经网络模型研究细粒度的命名实体识别和嵌套命名实体识别,主要的工作如下:1)基于BILTAR的细粒度实体识别研究构建了中文细粒度实体识别模型ABILTAR,该模型包含BERT、特征提取模块BILTAR和旋转位置编码Ro PE等技术。选用CLUENER2020、Weibo和Resume三个中文细粒度实体识别数据集作为实验数据集。与多个前沿模型做了对比实验,实验结果表明ABILTAR模型比当前流行的实体识别模型表现更优。针对ABILTAR的子模块在CLUENER2020和Weibo数据集上做了18组消融实验,实验结果表明ABILTAR的各个子模块对模型性能都有提升效果。该项研究解决了粗粒度类别的信息缺陷问题,提出了更优的特征提取层。2)基于IDCNNLR的嵌套实体识别研究构建了中文嵌套实体识别模型AIDA。AIDA包含IDCNNLR特征提取模块、多位置自注意力机制和全局指针模块。选用CMe EE和ACRE2005嵌套实体识别数据集来评估AIDA的嵌套实体识别能力,并在CMe EE和CLUENER2020数据集做了对比实验和消融实验。对比实验结果表明AIDA比当前流行的实体识别模型有更优的性能。指定删去一个或多项技术做了20组消融实验,消融实验结果表明AIDA的各个子模块均能提升模型性能。该项研究提高了实体识别模型的嵌套实体识别能力,通过多个技术优化来改善模型性能,消除了实体边界模糊问题。3)设计并实现了一个实体识别系统。基于上面两个实体识别模型,构建了电子病历实体识别系统,主要功能用于患者信息查询、电子病历识别和模型重训练。医护人员可以通过患者ID直接检索到患者个人信息和就诊信息,加快了病人就诊速度。用户可以选择需要的模型做病历实体识别。该系统通过多个模块来实现病历的查阅和分析功能,能够根据新的医疗信息优化系统,提高了医护人员的病历处理速度,加快了医疗机构的工作效率。

关键词：实体识别深度学习自然语言处理机器学习