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1.
[目的/意义] 探索构建文献情报大数据知识资源体系,支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程] 基于AI应用需求,借鉴业界经验,梳理现有资源体系的问题,从多层次多维度扩展资源体系;构建可靠数据处理流程和计算平台,支持高效数据采集和处理;研发智能化数据治理工具,实现知识资源的有效治理,确保提供高质量数据资源。[结果/结论] 已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系,构建完成高度自动化的数据采集治理流程,实施多重数据质量控制,积累数亿高质量数据,且为多个知识服务提供数据支撑。 相似文献
2.
目的:探讨不同负荷运动训练对大鼠骨骼肌线粒体三羧酸循环的影响及其机制。方法:将雄性Wistar大鼠50只随机均分为5组:安静对照组(C)、低负荷运动训练组(LT)、中等负荷运动训练组(MT)、高负荷运动训练组(HT)和极高负荷运动训练组(ST),每组10只。各运动组分别进行6周的跑台运动训练。训练方案结束后,取腓肠肌样本,提取线粒体,测定线粒体柠檬酸合成酶(CS)、异柠檬酸脱氢酶(ICD)和α-酮戊二酸脱氢酶(α-KGDHC)活性;线粒体Ga2+含量、胞浆NADH、NAD+、ATP和ADP含量,以及ICD mRNA转录水平。结果:(1)不同负荷运动训练组线粒体CS、ICD和α-KGDHC的活性均显著高于安静对照组(P < 0.01),且CS和ICD活性由高到低顺序均为:MT组 > HT组 > ST组 > LT组 > C组,α-KGDHC活性由高到低顺序为:HT组 > MT组 > ST组 > LT组 > C组。(2)不同负荷运动训练组线粒体Ca2+ 含量均显著高于安静对照组(P < 0.01),其含量由高到低顺序为:MT组 > HT组 > ST组 > LT组 > C组;胞浆NADH/NAD+和ATP/ADP的比值均显著低于安静对照组(P < 0.01),其比值由低到高顺序为:MT组 < ST组 < HT组 < LT组 < C组。(3)不同负荷运动训练组ICD mRNA转录水平均高于安静对照组(P < 0.01),其水平由高到低顺序为: MT组 > HT组 > ST组 > LT组 > C组。结论:低负荷、中等负荷、高负荷及极高负荷运动训练均可提高大鼠骨骼肌线粒体三羧酸循环功能,且中等负荷运动训练效果最佳。其机制与胞浆NADH/NAD+和ATP/ADP比值、线粒体摄钙能力及限速酶基因的表达有关。 相似文献
3.
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Anthony J. Sadar 《Science & Education》2018,27(1-2):233-235
9.
[目的/意义] 优化藏书采访工作和流通管理,实现对藏书采访、藏书总量和结构等状况适时监测、评估、调控等的标准化管理。[方法/过程] 通过对H类指数中的H指数、A指数和G指数相关性、变异性和适应性分析,遴选适用于图书流通数据分析的A指数,并根据帕累托定律采用A指数对西北农林科技大学图书馆2014-2018年的前20%的图书流通数据分别进行统计分析。[结果/结论] 研究结果表明:平均A指数对中图法一级类目与读者性别、读者专业、读者年级以及图书出版社、图书出版年、单位等数据统计分析具有较理想的表现,能够更全面、准确地遴选核心读者群、核心出版者和核心出版年;同时发现,布拉德福定律不仅能够应用于期刊管理,而且能够应用于藏书管理。本文研究能够为探索H类指数分析高校图书馆藏书流通数据提供参考依据。 相似文献
10.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献