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NCS系微晶玻璃及骨灰掺杂研究

NCS系微晶玻璃及骨灰掺杂研究

作者：王智悦山东科技大学

学位级别：硕士

硅灰石微晶玻璃的力学性能和化学稳定性良好,但生物活性较低。羟基磷灰石的生物相容性和生物活性良好,但化学合成的羟基磷灰石组分单一,缺少人体骨磷灰石中具有的有机离子,与骨磷灰石相比硬度强度低,在生物材料方面的应用受到限制。磷灰... 详细信息

硅灰石微晶玻璃的力学性能和化学稳定性良好,但生物活性较低。羟基磷灰石的生物相容性和生物活性良好,但化学合成的羟基磷灰石组分单一,缺少人体骨磷灰石中具有的有机离子,与骨磷灰石相比硬度强度低,在生物材料方面的应用受到限制。磷灰石-硅灰石微晶玻璃,同时含有磷灰石和硅灰石两种晶相,兼具良好力学性能和生物活性,是良好的应用于骨组织工程的生物材料。因此本课题通过动物骨源灰分引入羟基磷灰石,按不同比例与硅灰石微晶玻璃掺杂,以获得一种烧结性能较好、强度较高且具有良好生物相容性的硅灰石-羟基磷灰石双相微晶玻璃,为生物微晶玻璃的研发与实际临床应用提供理论参考。本论文采用烧结法制备了 Na2O-CaO-SiO2（NCS）体系中A、B两组配方的硅灰石微晶玻璃和骨灰掺杂B配方的硅灰石-羟基磷灰石微晶玻璃,通过DTA、XRD、SEM、EPMA、微机控制电子万能试验机、自动显微硬度计、FTIR等技术,对制备的微晶玻璃样品的物相、烧结工艺、微观形貌、烧结性能、显微硬度和抗压强度等进行测试分析。通过研究,取得以下成果:1、利用差热分析方法对A、B两组配方进行了析晶动力学分析。分别通过Ozawa法、Augis-Bennett法和Kissinger法计算了各析晶峰对应的析晶活化能,三种方法计算所得结果基本一致。各配方析晶活化能随析晶峰温度的升高而增大,其中A配方析晶活化能较B配方低。计算了各配方的晶体生长指数n均小于3,该体系微晶玻璃中晶体为表面析晶,呈一维生长。通过K（Tp）判据和玻璃网络结构参数Y对两组配方玻璃的稳定性进行计算比较。A配方玻璃的K（Tp）值为0.11,Y值为2.30;B配方玻璃的K（Tp）值为0.06,Y值为2.88。计算结果表明A配方玻璃析晶能力较强;在相同升温速率下烧结所得的样品XRD衍射结果表明A配方微晶玻璃的析晶峰较强,结晶度较高,进一步验证了计算结果。2、烧结法制备两组配方的硅灰石微晶玻璃,探究了两组配方的析晶机制,分析了每组配方的析晶顺序,包括晶相转变,构建了析晶模型图。随着烧结温度的升高,配方A 的析晶顺序为 Na2Ca3Si6016→β-CaSiO3+Na2Ca2Si309→β-CaSiO3→α-CaSiO3,配方 B的析晶顺序为 β-CaSiO3+Na2Ca3Si6016→β-CaSiO3→α-CaSiO3;在 1000℃烧结样品中析出单一 β-CaSiO3晶相时烧结效果最好,配方A微晶玻璃的体积收缩率为19.7%、气孔率0.88%、体积密度2.32g/cm3、显微硬度614.9HV、抗压强度305.5MPa;配方B微晶玻璃的性能略优于配方A,体积收缩率为24.8%、气孔率0.38%、体积密度2.18g/cm3、显微硬度629.2HV、抗压强度313.5MPa。3.将猪骨头进行高温煅烧获得主晶相为羟基磷灰石并含有少量Na、Mg、Cl等元素的灰分。按不同比例与配方B基础玻璃进行掺杂,烧结制备羟基磷灰石-硅灰石微晶玻璃并进行测试分析。随着骨灰掺杂量的增加,微晶玻璃样品中硅灰石的晶相含量逐渐减少,羟基磷灰石晶相含量增多。当骨灰质量分数为40%时,样品中晶粒分布均匀,体积收缩率为19.3%,气孔率为1.67%,体积密度为1.66 g/cm3,烧结性能良好。显微硬度为484.5HV,抗压强度为221MPa,满足骨修复材料的需要。

关键词：硅灰石微晶玻璃烧结动物骨源灰分掺杂

基于深度学习的医疗知识图谱智能问答研究与实现

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基于深度学习的医疗知识图谱智能问答研究与实现

作者：王智悦新疆大学

学位级别：硕士

随着我国医疗信息化建设的逐步推进,提高医疗健康服务水平,完善和健全医疗服务体系,是目前急需解决的问题,因此我国提出了智慧医疗建设的相关政策,提高全民健康意识、提供便捷的智慧医疗服务。但由于目前医疗健康领域信息化建设还不完善... 详细信息

随着我国医疗信息化建设的逐步推进,提高医疗健康服务水平,完善和健全医疗服务体系,是目前急需解决的问题,因此我国提出了智慧医疗建设的相关政策,提高全民健康意识、提供便捷的智慧医疗服务。但由于目前医疗健康领域信息化建设还不完善,同时,随着人们生活质量的提高,传统医院已经无法满足人们的医疗需求,人们渴望通过更为便捷的方式实现对某些医疗常识的查询或者在线的医疗辅助问诊。基于知识图谱的医疗智能问答有望解决这一问题。基于知识图谱的医疗智能问答通过对问句进行深度的语义解析,实现对问句意图的理解,借助已有专业知识图谱,为用户提供精准的答案反馈,满足了人们对医疗服务的更高要求。为了响应国家在医疗领域的相关政策,以及满足民众的医疗需要,本文从通用医疗领域的智能问答实现切入进行研究,构建了关于医疗领域的知识图谱并在此基础上实现了基于深度学习的自动问答。本文的主要研究包含以下几个内容:（1）运用Python网页爬虫技术,爬取相关医疗网站结构化或半结构化的数据,进行相关的整合,构建基于医疗领域的知识图谱,采用Neo4j图数据库进行存储,实现知识图谱可视化。（2）实现基于医疗知识图谱的智能问答,采用命名实体识别以及意图识别实现对医疗问句的语义解析任务,首先设计实现了基于BERT+Bi LSTM+CRF的命名实体识别模型对医疗问句主实体进行识别,其次构建了关于医疗问句分类数据集,设计了基于预训练模型BERT+Text CNN文本分类模型,对医疗问句进行相关的分类,从而确定问句的最终意图,将识别与分类的结果转化为标准查询语句在知识图谱中进行答案检索。（3）构建医疗智能问答系统,采用Django网页开发框架,融合上述相关内容,构建了一个基于深度学习的医疗智能问答系统,实现对用户医疗问句进行准确回答,满足了用户对医疗问答系统的需求。综合上述研究内容,本文完成了一个完整的基于深度学习的医疗知识图谱问答系统,可以实现对用户的医疗问句进行准确回答。本文的研究内容为今后在医疗问答系统构建方向的研究者们提供了一些参考经验,具有一定的实际意义与应用价值。

关键词：知识图谱深度学习命名实体识别问答系统

动物骨源灰分掺杂Na2O-CaO-SiO2系硅灰石微晶玻璃结构与性能研究

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山东科技大学学报（自然科学版） 2020年第5期39卷 48-55页

作者：王智悦姚树玉山东科技大学材料科学与工程学院山东青岛266590

采用烧结法制备了钠钙硅系硅灰石微晶玻璃,利用动物骨源灰分(骨灰)引入羟基磷灰石进行掺杂,研究了不同骨灰掺杂量对硅灰石微晶玻璃的烧结工艺、物相组成、微观结构和性能的影响。结果表明:随着骨灰质量分数的增加,玻璃软化温度逐渐升高... 详细信息

采用烧结法制备了钠钙硅系硅灰石微晶玻璃,利用动物骨源灰分(骨灰)引入羟基磷灰石进行掺杂,研究了不同骨灰掺杂量对硅灰石微晶玻璃的烧结工艺、物相组成、微观结构和性能的影响。结果表明:随着骨灰质量分数的增加,玻璃软化温度逐渐升高,气孔率增加,显微硬度、抗压强度、收缩率、体积密度均逐渐降低,硅灰石的晶相含量逐渐减少,羟基磷灰石晶相含量增多;骨灰质量分数为40%时,样品中硅灰石为主晶相、羟基磷灰石为次晶相,显微硬度为484.5Hv0.1,抗压强度为221MPa,满足骨修复材料的需要。当掺杂60%和80%骨灰时,主晶相为磷酸三钙,次晶相为少量的硅灰石和羟基磷灰石。

关键词：动物骨源灰分掺杂硅灰石微晶玻璃烧结结构与性能

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基于有向图模型的旅游领域命名实体识别

计算机工程 2022年第2期48卷 306-313页

作者：崔丽平古丽拉·阿东别克王智悦新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地乌鲁木齐830046

旅游领域命名实体识别是旅游知识图谱构建过程中的关键步骤,与通用领域的实体相比,旅游文本的实体具有长度长、一词多义、嵌套严重的特点,导致命名实体识别准确率低。提出一种融合词典信息的有向图神经网络(L-CGNN)模型,用于旅游领域中... 详细信息

旅游领域命名实体识别是旅游知识图谱构建过程中的关键步骤,与通用领域的实体相比,旅游文本的实体具有长度长、一词多义、嵌套严重的特点,导致命名实体识别准确率低。提出一种融合词典信息的有向图神经网络(L-CGNN)模型,用于旅游领域中的命名实体识别。将预训练词向量通过卷积神经网络提取丰富的字特征,利用词典构造句子的有向图,以生成邻接矩阵并融合字词信息,通过将包含局部特征的词向量和邻接矩阵输入图神经网络(GNN)中,提取全局语义信息,并引入条件随机场(CRF)得到最优的标签序列。实验结果表明,相比Lattice LSTM、ID-CNN+CRF、CRF等模型,L-CGNN模型在旅游和简历数据集上具有较高的识别准确率,其F1值分别达到86.86%和95.02%。

关键词：知识图谱命名实体识别卷积神经网络图神经网络条件随机场

基于卷积神经网络人体行为识别的院前急救措施研究

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中华危重病急救医学 2020年第11期32卷 1385-1387页

作者：于清姜佩京王耀国王智悦新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院乌鲁木齐830091 新疆自治区人民医院信息中心乌鲁木齐830001

目的探讨基于卷积神经网络(CNN)的人体行为识别在新一代院前急救中的应用。方法从蒙特利尔跌倒视频数据集获取60份视频,按5∶1比例分为模型训练数据和评价测试数据。①数据模型训练:利用奇异值分解对图片进行清晰化处理,通过目标检测与... 详细信息

目的探讨基于卷积神经网络(CNN)的人体行为识别在新一代院前急救中的应用。方法从蒙特利尔跌倒视频数据集获取60份视频,按5∶1比例分为模型训练数据和评价测试数据。①数据模型训练:利用奇异值分解对图片进行清晰化处理,通过目标检测与傅里叶变换识别图片中人体的目标边界,将人体曲线描绘出来;利用OpenCv计算机视觉和机器学习软件库人体姿态估计将人体的重要部位(如臀部、膝盖)标出,计算重要部位连线与水平方向的夹角及检测框架的长宽比例,识别人体是否具有异常行为。②评价测试:从模型训练数据集中随机提取6个视频,每个视频抽取10个1帧,将每帧看成一张图片,对每帧进行CNN行为识别,计算正常行为和异常行为的识别率。结果数据模型训练过程中,对每帧进行人为的标签化,训练CNN人体行为识别模型。评测结果显示,正常行为识别率为(90.33±3.03)%,异常行为识别率为(87.74±2.88)%。结论在路人发生危险行为时,通过CNN识别人体行为可判断其是否处于危急状态,并及时发出预警,对院前急救起到至关重要的作用。

关键词：院前急救人体行为识别图像处理

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基于知识图谱的智能问答研究综述

计算机工程与应用 2020年第23期56卷 1-11页

作者：王智悦于清王楠王耀国新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆自治区人民医院信息中心乌鲁木齐830001

基于知识图谱的问答是近年来研究热点,从基于模板、语义解析、深度学习、知识图谱嵌入四方面介绍基于知识图谱智能问答实现,归纳了各类方法的优缺点,及尚未解决的关键问题。结合当前人工智能技术发展,重点介绍了基于深度学习的智能问答... 详细信息

基于知识图谱的问答是近年来研究热点,从基于模板、语义解析、深度学习、知识图谱嵌入四方面介绍基于知识图谱智能问答实现,归纳了各类方法的优缺点,及尚未解决的关键问题。结合当前人工智能技术发展,重点介绍了基于深度学习的智能问答,有助于更多研究者投身于智能问答研究,根据不同行业需求研发适用于不同领域的问答系统,提高社会智能化信息服务水平。

关键词：智能问答知识图谱语义解析深度学习

Analysis of Fossilization in SLA

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海外英语 2017年第12期 220-221页

作者：王智悦宁夏大学外国语学院

Fossilization is one of the hottest issues in the study of second language acquisition, which is a common problem that bothers second language learners. This paper starts from the classification of fossilization and a... 详细信息

关键词： fossilization SLA strategies

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'互联网+'时代背景下的大学英语教学研究

基于NSGA-Ⅱ算法选择光谱反射率重建样本的研究

长江丛刊 2017年第22期 117-117页

作者：王智悦宁夏大学

'互联网+'是时代迅速发展和科学技术水平提高的重要产物,将其和社会政治、经济和文化等方面结合,可以促进我国的社会主义现代化建设.互联网和英语教学相结合,有助于提高英语教学效果.本文分析了'互联网+'与大学英语教学融合的优势,并提... 详细信息

'互联网+'是时代迅速发展和科学技术水平提高的重要产物,将其和社会政治、经济和文化等方面结合,可以促进我国的社会主义现代化建设.互联网和英语教学相结合,有助于提高英语教学效果.本文分析了'互联网+'与大学英语教学融合的优势,并提出了相应的策略建议,希望能为高校英语教师及学生提供给一定的帮助.

关键词： '互联网+' 大学英语教学策略

来源：评论

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1227-1232页

作者：林鹭王智峰李超辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051

为解决光谱反射率重建过程中训练样本数目庞大导致工作量大,重建精度不高等问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的光谱反射率重建样本选择方法。近日Liang等提出了一种从大量样本数据中选取具有代表性样本的新方法,定义光谱重建误差为均方根... 详细信息

为解决光谱反射率重建过程中训练样本数目庞大导致工作量大,重建精度不高等问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的光谱反射率重建样本选择方法。近日Liang等提出了一种从大量样本数据中选取具有代表性样本的新方法,定义光谱重建误差为均方根误差与拟合优度系数的乘积,以这一标准选择光谱重建误差最小的样本作为代表性样本进行光谱反射率重建。受Liang等人工作的启发结合NSGA-Ⅱ算法选择代表性样本,先对全体训练样本使用多项式回归算法和伪逆法进行光谱反射率重建,再使用NSGA-Ⅱ算法,设定两个目标函数,一个是所需代表性样本个数的光谱均方根误差的和,另一个是拟合优度系数倒数的和,令两个目标函数值最小。将经过NSGA-Ⅱ算法挑选出的Pareto等级为1的全部样本按照样本出现次数由高至低排序,以此顺序从高到低依次选为代表性样本,直至达到所需代表性样本个数。若从Pareto等级为1的样本集合中挑选的代表性样本数不足所需要的个数则选择下一等级出现次数最多且没有被选择过的样本直至代表性样本数达到需求。将1269块无光泽Munsell标准色卡按照样本下标划分为偶数色卡、奇数色卡,第一组实验用Munsell奇数色卡为全体训练样本,从Munsell偶数色卡中随机选择20个色块为测试样本。第二组实验选用Munsell偶数色卡为全体训练样本,从Munsell奇数色卡中随机选取20个色块为测试样本。第三组实验训练样本与第一组相同,RC24色卡为测试样本。将该方法与Mohammadi、Cao、Liang等提出的三种样本选择方法进行对比。通过实验得到使用NSGA-Ⅱ算法结合多项式回归与伪逆法选择的代表性样本重建的光谱反射率在均方根误差和色差两个指标上均优于现有的样本选择方法,并且该方法不限于特定系统,具有通用性。

关键词：光谱反射率重建 NSGA-Ⅱ 多目标优化样本选择