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直接甲醇燃料电池性能
【出 处】
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电化学
【发表日期】
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2001年06期
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近些年来,抑郁症在全球范围内的发病率逐年提高,有关抑郁症识别的研究逐渐成为情感计算、临床医学等领域的研究重点。各种研究表明,脑电、心电、肌电等生理信号可以在不同程度上反映出人的生理与情感状态,有助于临床上抑郁症的辅助诊断。睡眠时期的生理信号具有稳定、不易受干扰和容易采集等特点,相比于清醒时期的生理信号,能有效提高抑郁症识别的准确率。此外,基于单一模态的抑郁症识别模型具有一定的局限性,无法满足临床抑
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近年来,由于生活和生产中大量使用雌激素类药物导致其残留在食品、环境中。其中,雌二醇是生物活性最为强烈的一种雌激素,在浓度很低的情况下就会对生物体产生严重毒害作用,危害人类健康。然而,现有的雌二醇检测技术虽然有高灵敏度和低检出限等优点,但是却因为仪器设备较大不能用于样品的现场实时分析。本论文基于InVO_4材料设计了一种磷酸-硼酸共修饰InVO_4(BP-IVO)光电化学传感器来实现对雌二醇的检测。
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西北黄土区域生活垃圾组分中水分和平均可降解有机物含量较低,垃圾填埋普遍采用黄土作为覆盖材料,垃圾渗沥液产量较少。渗沥液可经由覆土层和垃圾的吸附、沉积和络合作用固定有机和无机污染物质;渗沥液中的重金属可采用化学淋滤法和电动修复法进行污染控制;填埋气可由导排系统收集后集中处理,生活垃圾污染物的原位处理处置技术是实现填埋场污染原位控制的经济有效的方法。填埋场中存在大量的铁源,厌氧区广泛发生的异化铁还原反
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面向文本的情感分析是当前自然语言处理领域的重要研究方向之一,随着近年来深度学习技术在自然语言处理领域的成功应用,更细粒度的方面级情感分析任务逐渐进入研究者的视野。方面级情感分析往往包含方面词项抽取、方面词项情感分类等多个子任务,能够建模多个子任务的端到端模型因此成为当前研究热点。本文基于机器阅读理解框架展开端到端方面级情感分析的研究。第一,现有端到端模型往往将端到端方面级情感分析任务形式化定义为序
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