DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 功能实现 1) 建模管理实现 业务对象是表单的基础，首先新建业务对象并创建主实体与子实体，主实体只能有一个，子实体可以为多个。为实体创建属性，发布建模对象生成数据库实体表。(见图6) 图6. 建模管理功能类图 2) 表单管理实现 表单是业务流程运行中与用户交互的界面，根据模板对表单进行编辑保存生成html数据、保存自定义的js脚本，发布新版本后表单生效。(见图7) 图7. 表单管理类图 3) 流程管理实现 流程管理涉及保存、启动、办理流程、获取流程任务、获取流程变量、待办、已办、撤回流程、审批记录等一系列操作，是整个系统的核心组成部分。(见图8) 图8. 流程管理类图 4) 模板管理实现 使用模板管理建立模板类型，在模板类型下创建对应的模板，模板为树形结构，可以指定角色权限。(见图9) 图9. 模板管理类图
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user: 7. 结论 在对研究工作流技术和信息披露系统建设需求分析的基础上，设计了基于工作流的信息披露管理系统。设计了基于activiti工作流引擎的微服务架构，文中对表单管理、流程管理、系统管理的实现进行了详细描述。该系统已经上线运行并得到了业务工作人员的肯定，很大程度提高了各工作人员的工作效率，从而也印证了系统的设计的合理性。本系统以信息披露为业务原型，实际上也适用于其他流程类的业务场景，同时表单服务也可替换为自定义的表单服务，进一步拓展系统的功能。
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user: 摘要 研究一维元胞自动机模型，求出一维元胞自动机模型的精确解，讨论元胞能量T不同的情况下，所有元胞的状态是馄饨的到所有元胞的状态是相同的性质的强度M随着元胞间相互作用的动力B变化的关系可以看出，对于一切 T > 0 (即外界对元胞所提供的能量大于元胞所耗损的能量)的时候都有 M ( T ， 0 ) = 0 。这表明在一维的情况下，CA模型不能够通过近邻格点间的相互通信使得各元胞之间的轨迹在一定空间范围内能够呈现出有序排列而获得能够被相互作用的性质，所以无论元胞的能量是多少，格点的平均取向是由两个对抗的因素相互竞争而决定的，即能量倾向于取极小，而熵倾向于取极大，对于一维CA模型情况来讲，由于近邻数比较低，使得格点排在相同方向的倾向不足以抗衡使得熵极大的倾向。
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user: 1. 引言 元胞自动机(Cellular Automata，以下简称CA)是为模拟包括自组织结构在内的复杂现象提供的一个强有力的方法，也称为细胞自动机。据文献 [ 1 ]，J. Von Neumann为早期CA的发展做出了很大的贡献，但是他的这个思想来源于Stanislaw Ulam。其目标是设计一个具有通用图灵机那样自我繁殖的人工系统可计算的模型。Stanislaw Ulam给出建议后，J. Von Neumann采用2维元胞空间即CA结构，使用具有29个状态的2维元胞自动机(以下简称2D-CA)建立一个具有通用计算能力和自我复制特性的CA模型。后来Codd [ 2 ] 对2D-CA进行简化，使用具有8个状态的2D-CA建立了CA模型。但是，需要庞大数量的元胞单元才能实现这些CA模型，因此难以完成物理实现 [ 3 ]。后来，由A. W. Burks [ 1 ] 完成和扩展了J. Von Neumann的研究，完成了物理实现。20世纪80年代初，S. Wolfram [ 4 ] 提出对CA进行简化，简化后的CA不仅具有复杂的动力学的特征，而且还具有能够适合VLSI层次的简单规则结构，信息并行处理的局部互联结构。S. Wolfram对CA的简化极大的推动了CA理论和应用研究的发展。现在CA模型在各个领域的应用和研究都比较广泛。 查阅文献可以发现对于一维CA模型而言，大部分都是将CA模型应用到其它的领域，而没有对一维CA模型进行深入探讨，求其精确解。所以本文主要是研究一维CA模型，求出一维CA模型的精确解，将结论应用到生灭循环系统中。因为一维CA模型对于一般人而言理解起来比较抽象，生灭循环系统对于一般人而言理解起来就比较具体，更直观，所以可以用生灭循环系统来分析一维CA模型中的相互作用的过程，将一维CA模型的结论应用到生灭循环系统中可以更好理解一维CA模型，以至于可以将该模型更好的应用到其它的领域。 在第2部分先给出CA的一般定义，再由一般定义给出一维CA模型的定义，再此定义的基础上给出一维CA模型的关联函数，第3部分是对一维CA模型的关联函数求精确解，得出结论，第4部分将结论应用到生灭循环系统中。
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user: 2. 概念及其模型 元胞自动机CA也称为细胞自动机，格点自动机，分子自动机或单元自动机，CA是定义在一个具有离散，有限状态的元胞组成的元胞空间上，并按照一定的局部规则，在离散的时间维上演化的动力学系统。CA是一种局部互联的网格结构，每个元胞只跟它的邻居元胞有联系。散布在网格中的每个元胞都取有限的状态，根据局部规则并行地更新到下一个状态。 2.1. CA严格的定义如下 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 1) 形状大小一致的元胞网格覆盖n维空间的一部分； 2) 各个元胞在时刻 t = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ 对应的局部状态值由其归属网格r的一组布尔变量 ϕ ( r ， t ) = { ϕ 1 ( r ， t ) ， ϕ 2 ( r ， t ) ， ⋯ ， ϕ n ( r ， t ) } 决定； 3) 各元胞状态值按以下演化规则 R = { R 1 ， R 2 ， ⋯ ， R m } 在离散的时间域中同步更新： ϕ j ( r ， t + 1 ) = { ϕ 1 ( r ， t ) ， ϕ 2 ( r ， t ) ， ⋯ ， ϕ n ( r ， t ) } (2.1) 其中 r + δ 是元胞归属网格r的指定邻居单元。 CA可以用如下的四元组来表示 [ 8 ]： CA = { A D ， Z q ， f ， b } 其中： 1) 元胞空间 A D ：元胞空间指的是单元自动机中的元胞能够按照一定的几何结构组成的集合。 2) 元胞状态空间 Z q ：元胞自动机中的每一个元胞都是等价的，它们都是在相同的状态空间 Z q 中取值。 3) 局部演化规则f：CA是一种状态和时间都离散的动力系统，在不同时刻，元胞状态的转变是由元胞的演化规则f来确定的。 4) 边界条件b：根据元胞的数量CA可以分为有限CA和无限CA。边界条件决定了当元胞处于边界的时候邻居元胞超出CA的空间结构时的处理方法。 元胞又可称之为单元，细胞或者基元，是CA中最基本的组成部分。元胞分布在一维欧几里得空间的晶格点上。具有以下几个特点 [ 9 ]： 1) 元胞是CA最基本的单元。 2) 元胞具有记忆贮存状态的能力。 3) 所有的元胞状态都能够按照基元规则进行不断的更新。 周期型边界条件指的是相对边界进行连接起来的元胞空间，在一维空间中的表现是首尾相接的圆。 2.2. 一维CA模型 CA = { A ， Z n ， f ， b } 1) 一维元胞空间A： A ∈ Z N 0 = { i → = ( i 0 ) | i 0 ∈ Z N 0 } 是由1维元胞单元构成的空间结构。其中 Z N 0 = { 0 ， 1 ， ⋯ ， N 0 − 1 } 为模 N 0 的整数集， ( i 0 ) 表示第i个元胞的向量坐标， i → = ( i 0 ) 为元胞单元的1维空间地址索引值。 2) 元胞状态空间 Z n ：CA中元胞单元 i → 的状态取值范围。在此一维CA模型下元胞的状态是向上或者向下，对应的元胞位置的变量取值为 +1或 −1。一般为具有n个元素的有限状态交换环 Z n   = { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 } ，状态赋值函数 s i → t 确定了t时刻CA中第i个元胞单元与状态空间Z n 之间的映射关系： s i → t : Z N 0 × N → s Z N ， i → ∈ Z N 0 ， t ∈ N (2.2) 其中N为自然数。 3) 局部演化规则 f i ⇀ ( O ， r → ) ：称由CA的领域半径 r → = ( r 0 ) 确定的第i个元胞单元的O阶领域状态配置： η i ⇀ ( O ， r → ) t = { s j → t − o | o ∈ Z O ， | i 0 − j 0 | ≤ r 0 } 其中 r 0 表示由原点到点 i 0 的距离， r → 表示由原点到点 i 0 的有向线段。 Z O = { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， O − 1 } 具有O个元胞的有限状态交换环。 j 0 ∈ U ( i 0 ， r 0 ) ，其中 U ( i 0 ， r 0 ) 是 i 0 的 r 0 邻域。与其演化状态 s i → t + 1 之间的映射： s i → t + 1 = f i ⇀ ( O ， r → ) ( s j → t − o | o ∈ Z O ， | i 0 − j 0 | ≤ r 0 ) 为CA的领域函数规 f i ⇀ ( O ， r → ) 。CA的领域半径由 ( r → = ( r 0 ) | r 0 ≤ k ) 确定的领域，其中k为常数且 k > 0 。 4) 边界条件b：边界条件确定某个元胞单元 i → = ( i 0 ) 领域半径 r → = ( r 0 ) 之内的领域单元在超出CA空间结构时的处理方法。对于一维CA而言，每一个元胞上的变量只有两个近邻。因此在这里将采用周期型边界条件。 定义一维CA模型的关联函数，在一维元胞空间中，设有n个格点，处于每个元胞位置上，每个变量只能取 +1或 −1，并且只考虑近邻格点之间的相互作用，这样的格点系统称为一维CA模型，称C为一维元胞自动机模型的关联函数，则 C = − ∑ 〈 i ， j 〉 J s i s j − μ B ∑ i = 1 n s i (2.3) 其中 s i 代表第i个元胞位置的变量， s i 取值为 +1或 −1，可以解释为对应于格点上元胞的向上或者向下或者元胞的生与死。 ∑ 〈 i ， j 〉   表示对一切可能的邻近对 〈 i ， j 〉 的求和，J表示第i个元胞与第j个元胞的关联系 数常数。这里令 J > 0 ，表示每个元胞上的格点的特征都是相同的，当 J < 0 时，元胞上的格点的特征不相同，使得格点趋于相反方向，因此，在这里只讨论 J > 0 的情况。在一维CA模型的关联函数中只讨论相邻的元胞，所以它们的关联系数是相同的常数，则可以把关联系数J提到求和符号之前。则得 C = − J ∑ 〈 i ， j 〉 s i s j − μ B ∑ i = 1 n s i (2.4) μ 是与格点相应的使元胞能够进行相互作用的一种性质。B表示传递元胞间相互作用的动力。在此动力下的相互作用可以使得元胞的状态方向相同(向上或者向下)。
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user: 3. 一维CA模型的精确解 一维元胞自动机模型的关联函数为： C = − J ∑ 〈 i ， j 〉 s i s j − μ B ∑ i = 1 n s i (3.1) 在边界条件中已知在一维CA模型中采用周期型边界条件，因此令： s n + 1 = s 1 (3.2) 想象将一维元胞看成一个环。 根据(3.2)式可将(3.1)式写为 C = − J ∑ 〈 i ， j 〉 s i s j − μ B ∑ i = 1 n s i = − J ∑ i = 1 n s i s i + 1 − 1 2 μ B ∑ i = 1 n ( s i + s i + 1 ) (3.3) 相应的配分函数为 Q ( T ， B ) = ∑ s 1 = ± 1 ⋯ ∑ s n = ± 1 exp { 1 k B T ∑ i = 1 n [ J s i s i + 1 + 1 2 μ B ( s i + s i + 1 ) ] } = ∑ s 1 = ± 1 ⋯ ∑ s 1 = ± 1 ∏ i = 1 n exp { 1 k B T [ J s i s i + 1 + 1 2 μ B ( s i + s i + 1 ) ] } 其中 ∑ s 1   表示对一切可能的格点状态 { s i } 的求和。T表示元胞能量， k B 是一个常数， k B 表示每个元胞的能量为1，099，440焦耳。 引入矩阵P，其矩阵P的元定义为： 〈 s i | P | s i + 1 〉 ≡ exp { 1 k B T [ J s i s i + 1 + 1 2 μ B ( s i + s i + 1 ) ] } (3.4) 需要注意 s i ， s i + 1 可以取 ±1两个态，所以P是 2 × 2 矩阵 P = ( 〈 s i = + 1 | P | s i + 1 = + 1 〉 〈 s i = + 1 | P | s i + 1 = − 1 〉 〈 s i = − 1 | P | s i + 1 = + 1 〉 〈 s i = − 1 | P | s i + 1 = − 1 〉 ) = ( e J + μ B k B T e − J k B T e − J k B T e J − μ B k B T ) (3.5) 其中k表示一个元胞能量，元胞的能量k来源于ATP (三磷酸腺苷)。于是，配分函数可写为 Q ( T ， B ) = ∑ s 1 = ± 1 ⋯ ∑ s n = ± 1 〈 s 1 | p | s 2 〉 〈 s 2 | p | s 3 〉 ⋯ 〈 s n − 1 | p | s n 〉 〈 s n | p | s 1 〉 = ∑ s n = ± 1 〈 s 1 | p n | s 2 〉 = T r ( p n ) (3.6) 将矩阵P进行对角化，得 P = ( λ + 0 0 λ − ) (3.7) λ + ， λ − 是矩阵P的本征值，由久期方程 | e J + μ B k B T − λ e − J k B T e − J k B T e J − μ B k B T − λ | = 0 (3.8) 定之。解为 λ ± = 1 2 { 2 e J k B T cosh ( μ B k B T ) ± 4 e 2 J k B T cosh 2 ( μ B k B T ) − 8 sinh ( 2 J k B T ) } = e J k B T { cosh ( μ B k B T ) ± cosh 2 ( μ B k B T ) − 2 e − 2 J k B T sinh ( 2 J k B T ) } (3.9) 在这里将注意到 λ + > λ − 。将(3.7)式代入(3.6)式则有 Q ( T ， B ) ≡ λ + n + λ − n = λ + n [ 1 + ( λ − λ + ) n ] (3.10) 因此 lim n → ∞ 1 n ln Q ( T ， B ) ≈ ln λ + = J k B T + ln { cosh ( μ B k B T ) + cosh 2 ( μ B k B T ) − 2 e − 2 J k B T sinh ( 2 J k B T ) } (3.11) 即配分函数是由矩阵P中较大的那个本征值所决定的。F表示格点系统可以对外界提供的有用的能量，M表示的是所有元胞的状态是馄饨的到所有元胞的状态是相同的性质的强度，F和M分别为 F ( T ， B ) n = − k B T 1 n ln Q = − J − k B T ln { cosh ( μ B k B T ) + cosh 2 ( μ B k B T ) − 2 e − 2 J k B T sinh ( 2 J k B T ) } (3.13) M n μ = − 1 μ ( ∂ ( F n ) ∂ B ) T = sinh ( μ B k B T ) e − 4 J k B T + sinh 2 ( μ B k B T ) (3.14) 结论：在元胞能量T不同的情况下，M随着B变化的关系可以看出，对于一切 T > 0 (即外界对元胞所提供的能量大于元胞所耗损的能量)的时候都有 M ( T ， 0 ) = 0 。这表明在一维的情况下，CA模型不能够通过近邻格点间的相互通信使得各元胞之间的轨迹在一定空间范围内能够呈现出有序排列而获得能够被相互作用的性质，所以无论元胞的能量是多少，格点的平均取向是由两个对抗的因素相互竞争而决定的，即能量倾向于取极小，而熵倾向于取极大，对于一维CA模型情况来讲，由于近邻数比较低，使得格点排在相同方向的倾向不足以抗衡使得熵极大的倾向。
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user: 4. 在生灭循环系统中的应用 生灭循环系统过程的定义：在生灭循环系统中，主要的研究对象是系统内部状态的变化，或者是建立状态概率的过程，生灭循环系统来源于生物病菌学，一堆细菌，一个细菌在 Δ t 时间内分裂成两个细菌的概率为 α Δ t + Ο ( Δ t ) ，死亡的概率为 β Δ t + Ο ( Δ t ) ，因为细菌是离散的，独立的，因此在任何时间内，各个细菌分裂或死亡的过程是相互独立的，如果细菌的分裂和死亡能够看成是概率学中的一个事件，则在 Δ t 时间内发生2个及以上的分裂和死亡的概率为 Ο ( Δ t ) 时，像这样系统状态随着时间变化的过程称为生灭过程 [ 10 ] [ 11 ]。 生灭过程是一种特殊的离散状态的连续时间马尔可夫过程。生灭过程的特殊性在于状态为有限个或可数个，并且系统的状态变化一定是在相邻的状态之间进行的。 生灭循环系统过程由生物细菌学运用到CA模型的过程如下：设有n个格点，在任意一个时刻t格点系统所处的状态为 Z ( t ) (对应于CA模型中的相互作用的过程中格点系统所处的状态)，格点系统的状态Z会随着时间t的改变而相应的改变，只要这个过程能够满足以下几个条件，则可以称之为生灭循环系统过程。 1) 在 ( t 1 ， t 1 + Δ t ) 时间内，在 Δ t 时间内第i个元胞向右进行一次相互作用的概率为 α Z Δ t + Ο ( Δ t ) ，即状态赋值规则由 s i ⇀ t 1 到 s i ⇀ t 1 + Δ t ，相对应的格点系统的状态空间由 Z ( t 1 ) 变化到 Z ( t 1 + Δ t ) ，其中 α Z ( > 0 ) 为一个固定的常数，元胞向右相互作用表示分裂。 2) 在 ( t 2 ， t 2 + Δ t ) 时间内，在 Δ t 时间内第i个元胞向右进行一次相互作用的概率为 β Z Δ t + Ο ( Δ t ) ，即状态赋值规则由 s i → t 2 到 s i ⇀ t 2 + Δ t ，相对应的格点系统的状态空间由 Z ( t 2 ) 变化到 Z ( t 2 + Δ t ) ，其中 β Z ( > 0 ) 为一个固定的常数，元胞向左相互作用表示死亡。 3) 在 ( t ， t + Δ t ) 时间内，格点系统状态的改变在2次以上的概率 Ο ( Δ t ) ，即有2次以上的元胞向左或 向右相互作用的可能性是 ∑ n 1 = 2 ∞ p n 1 ( Δ t ) → 0 。 n 1 表示在时间 Δ t 内元胞发生相互作用的次数 p n 1 表示在时间 Δ t 内元胞第 n 1 次相互作用的可能性。 从生灭系统的定义可知，对于一个一维CA模型中的相互作用的过程而言，只要元胞能够向左或者向右相互作用，那么一维CA模型中的相互作用的过程可以用生灭循环系统来分析。在这里我们只研究元胞向左或向右相互作用的过程，对于元胞向左或向右相互作用发生的概率不做研究。 其中 s i 代表第i个细菌位置的变量， s i 取值为 +1或 −1，可以解释为对应于格点上细菌的状态是分 裂或死亡。 ∑ 〈 i ， j 〉   表示对一切可能的邻近对 〈 i ， j 〉 的求和，J表示第i个细菌与第j个细菌的关联系数。这里 令 J > 0 ，表示每个细菌上的格点的特征都是相同的。 μ 是与格点相应的使细菌能够进行相互作用的一种性质。B表示细菌相互作用的动力。在此相互作用下可以使得细菌的状态相同(分裂或者死亡)。 元胞能量T在这里指的是温度，研究温度T不同的情况下，所有细菌的状态是馄饨的到所有细菌的状态是相同的性质的强度M随着格点系统可以对外界提供的有用的能量B变化的关系可以看出，对于一切 T > 0 的时候都有 M ( T ， 0 ) = 0 。因为细菌的分裂和死亡除了跟自身的周期有关，还跟外界环境有关系，例如以上提到的温度T，当达到细菌适应的温度，细菌是以滋养体形式存在，可以活跃的繁殖。当温度不适宜细菌生存时，细菌会停止代谢活动，不再繁殖，甚至死亡。所有的细菌是离散的，独立的个体，细菌的分裂和死亡不受相邻细菌的分裂或死亡所影响，所以一维CA模型不能够通过近邻格点间的相互作用使得各细菌之间的状态在一定空间范围内能够呈现出有序排列而获得能够被相互作用的性质，所以无论外界温度是多少，格点的平均取向是由两个对抗的因素相互竞争而决定的，即能量倾向于取极小，而熵倾向于取极大，对于一维CA模型情况来讲，由于近邻数比较低，使得格点排在相同状态的倾向不足以抗衡使得熵极大的倾向。 设计元胞自动机的目标就是设计一个具有通用图灵机那样自我复制的人工系统可计算的模型。图灵机程序是固定的，通用图灵机可以改变程序，在生灭循环系统中元胞向左或者向右的相互作用表示了元胞的死亡和分裂，而当元胞向左相互作用后，就表示该元胞的状态处于死亡状态，则此时的元胞不能再发生互相作用，当元胞处于分裂状态时，元胞的数量会增多，但格点的数量始终为n个；如果在元胞相互作用的过程中出现局部有相同的作用过程，那么这个局部相同的作用过程可以进行自我复制，一直复制到元胞的相互作用发生改变为止，因为元胞的向左或者向右相互作用的过程中，外界环境的不同会导致元胞相互作用的周期会有所改变，导致相同过程的相互作用会有所改变。这个过程就是在一维元胞自动机模型在相互作用的过程中生成了很多子一维元胞自动机模型进行相互作用。子一维元胞自动机模型真包含于一维元胞自动机模型，与一维元胞自动机模型局部有着相同的相互作用。
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user: 5. 总结 本文主要研究一维CA模型，求一维CA模型的精确解，将一维CA模型相互作用的过程及结论应用到生灭循环系统中。但是只研究一维CA模型还是远远不够的，还有二维甚至多维CA模型需要去研究以及求其精确解，因此接下来的主要任务是在此一维CA模型的基础上研究二维CA模型，求出二维CA模型的精确解，将二维CA模型相互作用的过程及其结论加以应用。
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user: 摘要 自动生成的严格对齐的文本，生活中更有常用，例如：自动生成对齐的招投标文件等。然而，自动生成对齐文本时，首先需要的是结构化数据。本文设计了基于历史招标文件的严格对齐文本自动生成模型。方法包括：基于正则匹配的数据清洗和结构化关键标签的抽取(例如：招标文件的技术参数等)；基于k-means的结构化关键标签聚类；基于word2vec计算词向量之间余弦距离的结构化关键标签去重；最后，基于结构化关键标签，预测出最终的编制范本。实验以专家手工标记的100篇招标文件技术范本为参照，文中算法不仅可以达到与专家人工编制范本之间80%以上的重合度，同时参数覆盖更全面，鲁棒性高，可以满足生产需求。
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user: 1. 引言 对齐文本的自动生成，实际生活中有着更丰富的应用场景。例如：招标文件的编写，尤其是涉及到专业领域的技术部分，往往会耗费大量人力和时间，同时，还可能需要有该方向领域专家作把关。能够自动产生一份风格一致，主要相关标的物涉及的内容一致的招标文件，对招标公司与投标公司都是很重要的。然而，对齐的文本的产生，需要结构化的数据。如何面向历史招标文本自动化抽取出结构化数据，再基于结构化的数据，自动生成对齐文本，是研究的难点。此外，招投标文件技术部分通常拥有大量参数，参数的填写与要求的陈述是技术部分的主体部分。因此将参数作为文本抽取时关键的核心结构化数据，是非常重要的。 本自动生成是指计算机借助于自然语言处理技术以及语言知识，在潜在的非语言形式信息的基础上，自动地生成报告、新闻、摘要等文本信息 [ 1 ] [ 2 ]。按照不同输入的划分，文本自动生成可包括文本到文本的生成(text-to-text generation)、意义到文本的生成(meaning-to-text generation)、数据到文本的生成(data-to-text generation)以及图像到文本的生成(image-to-text generation) [ 3 ]。文本到文本的生成主要包括文本摘要、文本复述等任务等。文本摘要生成目前主要是基于传统机器学习方法，如TextRank算法和Seq2Seq模型。由于seq2seq模型生成的文本摘要，具有不准确以及词句重复的缺陷，谷歌联合斯坦福提出了Pointer-Generator Network对上述问题进行了改进 [ 4 ]。文本复述任务目前主要有基于机器翻译的复述生成方法，将成熟的统计机器学习模型和系统应用到复述生成问题上来 [ 5 ] [ 6 ]。Ehud Reiter提出了数据到文本生成系统的一般框架，分为信号处理、数据分析、文档规划及文本实现四个步骤 [ 7 ]。 本文首先设计基于正则匹配的数据清洗和结构化关键标签数据的抽取(例如：招标文件的技术参数等)；基于k-means的结构化关键标签聚类；基于word2vec计算词向量之间余弦距离的结构化关键标签去重；最后，基于结构化关键标签，预测出最终的文本。针对招标文本范本的自动编制的例子，首先设计正则表达式，提取可能的参数项；之后，对提取结果进行清洗，去重，得到最终的参数库(结构化数据)；最后自动生成范本；另外，对专家所遗漏的技术参数内容加以补充，调整输出阈值，提高对新添加的技术参数条目的敏感度，实现范本的增量更新。 论文结构如下：1是文章的介绍；2是文章的相关的理论背景部分；3是本文的模型方法部分；4是实验与结果分析；5是全文小结。
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user: 2. 相关理论 2.1. 正则表达式 正则表达式是一种用于描述文本搜索符号串的语言，正则表达式要求有一个试图搜索的模式字符串以及搜索的目标字符串 [ 8 ]。被常用来检索、替换符合指定模式字符串。而未来提取出招标文件技术部分中的特定的内容以及生成智能化的招标文件中的技术内容范本，正则表达式发挥了关键性的作用。 为了生成范本以及提取特定需要的内容，需要通过运用正则表达式来寻找它们之间的相同点，即运用正则表达式来概括各个文件特定内容的规律。 2.2. 余弦距离 (Cosine Distance) 余弦距离通过测量两个向量的余弦值来度量它们之间的距离，在信息检索等文本挖掘领域，有很多的应用 [ 9 ]，同时也证明了它的有效性，计算公式如下所示： similarity = A ⋅ B ‖ A ‖ ⋅ ‖ B ‖ = ∑ i = 1 n   A i B i ∑ i = 1 n   A i 2 ∑ i = 1 n   B i 2 (1) 给定两个向量A、B，Cosine系数由A、B的向量的点积大小与A、B的长度乘积的比值计算求得。 2.3. word2vec word2vec是一种将文本转为向量表示的方案，包括Skip-gram和CBoW两种神经网络模型，可以在大量文本上进行高效训练，并得到特征词的向量表示形式，与其他文本转向量方案相比，word2vec生成的词向量包含了文本上下文中大量的语义和语序信息，在文本相似度等上游任务中得到了大量应用 [ 10 ]，且取得了不错的效果。
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user: 3. 面向对齐文本的自动生成模型 本文提出的面向对齐文本的自动生成方法可分为基于正则匹配的数据清洗、基于正则匹配的核心标签预提取、基于k-means的核心标签聚类、基于word2vec计算词向量之间余弦距离的核心标签去重、基于结构数据的文本生成五个步骤。(如下图1所示) 图1. 招标技术文件范本自动编制方法流程图 3.1. 基于正则匹配的数据清洗 历史文本除了核心标签这一部分内容之外，还有许多与文本主题的相关的内容。而对核心标签提取无关的内容需要通过数据清洗来去掉 [ 11 ]。详细步骤如下： 1) 数据格式统一。将doc、docx格式文件，借助office工具进行转换成pdf格式。 2) 例如时间等标签信息提取。标签信息可能携带时间等信息。例如：需要得到核心标签信息随时间更新的情况时，时间越靠前的标签，在自动生成的文本中，权重越高。例如：在招标文件的时间等参数的提取，该部分借助PyPDF2，抽取PDF中招标公告内容，并进一步通过正则匹配公式(\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{1，2}:\d{1，2}\)获取招标截止时间或开标时间内容作为参数时间戳信息，如图2所示。 图2. 时间信息提取内容 3) 截取历史文本部分内容并进行数据清洗，去除页眉页脚内容，以文本格式存储，作为模型的训练样本。 3.2.基于正则匹配的核心标签的预提取 通过上述步骤得到了文本的核心部分之后，紧接着使用正则匹配，提取可能为核心标签的文本内容： (1)匹配核心标签类别。例如：通过事先对历史招标文件文本的分析，和新标签常以“数字.参数类别”的格式出现。 (2)匹配核心标签内容。例如：招标文件的核心标签中以“参数名：参数值”格式出现，其中，由于编写规范的不同，会有“：”或“:”等类型，需要进行冗余匹配，除了以上情况，参数或要求还有可能以完整句子出现，该类型，我们以参数名保存整个句子，由下一步做进一步处理。 (3)以(参数类型、参数名、参数值、时间戳、抽取文件)为格式，对核心标签进行整理，保存为json格式，如图3所示。 图3. 核心标签提取结果示例 3.3. 基于k-means的核心标签聚类 对上一步的处理结果核心标签结构数据集，首先对核心标签类型进行文本聚类 [ 12 ]，抽取近似核心标签类型集合。例如：“招标人提出的特别技术要求”与“招标人提出的其它技术要求”在本算法中视作同类参数(核心标签)，之后以参数类型(核心标签类型)为标准使用k-means算法进行聚类，形成多个参数簇(核心标签簇)。对每个参数簇进一步处理，主要包括同义词的替换，如“其他”与“其它”，“”与“”等，以及去除可以完全匹配的重复参数项，同时要记录其匹配次数。 3.4. 基于word2vec计算词向量之间余弦距离的核心标签去重 在实践过程中，观察得到因为编写习惯的不同，尤其是文本编写时间跨度较大的类型，如招标文件的采煤机等，普遍存在不同结构，但同义的参数文本。如果不进行去重，会造成参数的冗杂，影响输出效果。 我们设计了面向短文本的去重方案。分为两步：基于内容匹配去重，以及基于特征匹配去重。在去重过程中，同样要记录其匹配次数，用于后续参数输出期望计算步骤。 基于内容匹配去重，主要针对可以完全匹配的文本核心标签项或只有标点符号等停用词不同的内容。例如：招标文件中的“主要部件大修周期”与“主要部件的大修周期”等。 基于特征匹配去重，则是通过提取文本的结构特征或语义特征作为去重标准。本方法选取了TF-IDF [ 13 ] 结合余弦距离、word2vec结合余弦距离、词袋模型 [ 14 ] 结合杰卡德距离 [ 15 ] 三种方法进行了实验对比，最终选取word2vec方法作为去重的方案，相比于其他两类方案，word2vec不仅考虑了结构特征，同时蕴含了语义特征，因此去重效果较好。 3.5. 基于核心标签结构化数据的文本自动生成 通过上一步的匹配去重，最终得到了以核心标签类型为分割的多个核心标签簇。例如：在该步骤，以不同权重分别计算的提取时间，以及核心标签项在去重阶段统计的匹配次数的结果并求和；求和结果作为该项参数的可输出期望值；最后，将可输出期望值超出指定阈值的核心标签以doc文件格式进行输出。如图4所示。 图4. 例如招标文件采煤机范本输出结果部分截图
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user: 4. 实验验证 4.1. 实验设置 为了验证本方法的有效性和先进性，我们采用招标文件的自动生成作为案例分析。 本实验选取由100类原始招标文件集作为实验数据输入，其中有大量结构相同或语义相同的内容。实验分为三组，分别为TF-IDF结合余弦距离、word2vec结合余弦距离、词袋模型结合杰卡德距离。实验参数设置如表1所示。 Table 1 Experimental parameter setting tabl 参数名 参数值质量 参数说明 title_threshold 0.4 标题聚类相似度阈值 parameter_threshold 0.5 参数去重相似度阈值 xrate_importance 0.3 参数出现频次权重 date_importance 0.7 参数出现时间权重 num_features 100 特征向量维度 表1. 实验参数设置表 4.2. 实验指标 本实验以重合度、覆盖度、冗余度作为性能指标。 最终输出的内容与100篇对应的专家人工编制的范本进行对比，计算结果范本技术参数条数与专家编制范本技术参数条数的重合数量占比得到重合度O，如公式2所示。重合度越高，表示自动编制的范本更加接近实际生产需求。 O = ∑ f ∈ { T ， F } F   1 F × 100 % (2) 其中，f代表结果范本中的技术参数条目，F为结果范本技术参数条目集合，T为专家编制范本技术参数集合。 通过观察原始数据集，对照结果范本内容，统计人工编制范本遗漏但结果范本包含的条目并计算其占总技术参数条目的比例得到覆盖度C，如公式3所示。覆盖度指标越高，表示结果范本在对技术参数条目的覆盖上更加全面。 C = ∑ f ∈ { F ， M } ， f ∉ T F   1 F × 100 % (3) 其中，M代表有效参数集合。 通过统计三种算法出现的重复条目、无效条目数所占总技术参数条目的比例作为冗余度R，如公式4所示，冗余度越低，则代表该方案去重效果越好。 R = ∑ f ∈ F ， f ∉ M F   1 F × 100 % (4) 4.3. 实验结果 第一组实验，采用TF-IDF模型，首先将文本进行分词处理，得到各词的TF-IDF值，用得到的值将文本转为向量，并计算两段文本向量的余弦距离。 第二组实验采用由原标书抽取出的技术部分文本作为训练集的word2vec模型，将待比较文本中的词语转为向量，求取向量的平均值，作为整个文本的特征向量，并计算两个特征向量之间的余弦距离。 第三组实验先由两段文本得到词袋模型，以词袋模型将文本转为特征向量，并计算两个特征向量之间的杰卡德距离。 三组实验的结果如下表2所示。 Table 2 Experimental result 实验类型 平均重合度O/% 平均覆盖度C/% 平均冗余度R/% TF-IDF + Cosine distance 82.3% 8.6% 23.3% word2vec + Cosine distance 81% 13.4% 14.6% Bow + Jaccard distance 75% 10.2% 20.4% 表2. 实验结果 4.4. 结果分析 从实验结果可以发现，基于TF-IDF结合余弦距离模型生成的技术范本，具有更高的平均重合度，说明其与专家人工编制的范本相同的技术参数条目比例更高，但其平均冗余度也是三类方案中最高的，通过观察，该方案生成的范本体积通常也是最大的，去重效果较差，包含了太多无效条目。同时，其平均覆盖度也是较低的，对参数较不敏感。 基于Bow结合杰卡德距离方案生成的技术范本与专家人工编制范本平均重合度较低，对100组实验观察，其重合度一直在80%以下波动，而平均冗余度与word2vec模型方案相比较高，包含了较多的无效条目与重复条目，平均覆盖度也较低，虽然较TF-IDF模型而言更敏感，但与word2vec模型相比较差。 基于word2vec结合余弦距离模型生成的技术范本与TF-IDF模型方案相比，具有相近的平均重合度，通过对100组实验观察，TF-IDF模型方案的重合度方差较大，鲁棒性较差，而word2vec模型方案则一直在81%上下波动，鲁棒性较强，同时其平均覆盖度最高，对技术参数较敏感，平均冗余度最低，去重效果明显。
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user: 5. 结束语 本文提出一种面向对齐文本自动生成方法。为了验证方法的有效性、先进性和鲁棒性，以招标文件的范本自动生成为案例分析。通过对大量招标文件的分析，提取标的物技术部分参数内容，形成招标文本的结构化数据。本算法使用正则匹配对数据进行清洗以及初步提取，基于word2vec文本相似度模型对同类参数进行聚类，对同类章节参数，使用该模型进行去重及统计，最后以一定的权重系数，计算参数的可输出期望值，以该值为依据，输出最终的技术参数，实现招标文件范本的自动编制。本算法可以达到80%以上的与专家人工编制范本的重合度，同时，可以对专家所遗漏的技术参数条目进行一定的补充，可以满足生产的需求。同时，通过10次和当前其他方法的比较试验，验证了方法的鲁棒性和先进性。
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user: 摘要 铀燃料元件厂操作 235 U富集度 ≤ 5%的铀物料，在设计和运行中，对操作铀物料的外照射危害，除采取时间和距离防护措施外，通常不采取屏蔽防护措施。本文以铀燃料元件厂组件组装工序为例，对组件辐射源进行分析并计算组件表面剂量率，给出外照射防护建议。文中重点对 238 U衰变子体 234m Pa对γ剂量率的影响进行了分析计算。
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user: 1. 概述 铀燃料元件厂以 235 U富集度为≤5%的核纯UF 6 为原料，经化工转换制得UO 2 粉末，再经过芯块制备、单棒制造、组件制造，最终制得燃料组件。 235 U富集度小于5%的铀的辐射特性以α放射性为主，兼有一定的β、γ辐射。 235 U富集度为5%的铀各核素的放射性特性见表1。由于物料α衰变产生的γ射线能量低、强度小，物料本身及设备均能起到一定的自屏蔽作用。铀燃料元件厂目前自动化水平较高，基本不需要工作人员近距离接触物料，通常在设计中主要考虑内照射的防护。在物料大量暂存的岗位，γ辐射水平相对较高，如组件库房剂量率最高 > 50 μSv/h，因此，通常将物料暂存场所布置在独立的库房内，采取实体墙屏蔽。 但是，在组件组装过程中，组件吊装、转运时，需要工作人员短时接触组件，因此需关注组件γ射线对工作人员的外照射辐照危害。本文通过对铀同位素及其衰变子体的放射性分析和计算，给出具体防护建议。 Table 1 Isotopic composition and radiation characteristics of uranium enriched with U-235 of 5 同位素符号 半衰期(a) 同位素组份 α粒子能量，Mev (强度，%) γ能量，Mev (强度，%) 比活度(Bq/g) S·F中子产额 (n/s·g) 原子份额 质量份额 234 U 2.45 × 10 5 0.054% 0.053% 4.776 (72.5) 4.723 (27.5) 0.0532 (0.119) 0.1209 (0.041) 2.31 × 10 8 4.61 × 10 −3 235 U 7.038 × 10 8 5.061% 5% 4.597 (5.4) 4.555 (4.5) 4.501 (1.7) 4.435 (0.74) 4.411 (2.8) 4.392 (54) 4.360 (17) 4.319 (4.7) 4.209 (5.7) 0.185 (54) 0.143 (10.5) 0.163 (4.7) 0.205 (4.7) 0.202 (1.0) 8.00 × 10 4 7.43 × 10 −4 238 U 4.468 × 10 9 94.885% 94.947% 4.196 (77) 4.149 (23) 0.0496 (0.32) 1.24 × 10 4 1.8 × 10 −2 235 U质量富集度为5%的铀 1.38 × 10 5 1.71 × 10 −2 表1. U-235富集度为5%的铀同位素组成及其辐射特性 注：表中数据摘自《辐射防护手册第三分册辐射安全》 [ 1 ] 中表7.7。
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user: 2. 组件模型 除VVER堆型外，轻水压水堆燃料组件通常采用14 × 14至18 × 18根棒束作正方形排列结构。燃料棒外径约9~11 mm、长约4 m。组件中有16~24个燃料棒空位置为控制棒导向管，还有1个燃料棒空位置为堆内中子通量测量位置。AFA系列组件模型图见图1，燃料棒及组件主要技术参数见表2。UO 2 理论密度10.96 g/cm 3 ，但制备生坯芯块时添加有造孔剂，使得烧结后的UO 2 芯块含有气孔，燃料棒内UO 2 芯块不小于理论密度的95%，按95%考虑，取10.41 g/cm 3 ，计算模型也按10.41 g/cm 3 考虑。 图1. AFA系列组件模型图 Table 2 Main technical parameters of AFA series fuel rods and component 序号 名称 单位 技术特性及参数 1 燃料组件 外形 方形 组件总长(刚性部分) mm ~4000 组件装铀量 kg 461 组件截面棒位排列 17 × 17 每束组件燃料棒数量 根 264 燃料棒中心距 mm 12.6 燃料棒棒间距 mm 3.1 组件导向管数目 根 24 组件内中子通量管数目 根 1 2 燃料棒 长度 mm ~3800 外径×壁厚 mm φ9.6 × 0.6 活性区长度 mm ~3600 内充气体 He (99.995%) 内充气体压力 MPa 2.0 每根燃料棒装铀量 kg 1.748 包壳管材料 M5合金 3 燃料芯块 烧结UO 2 芯块 形状 圆柱，端面倒角 密度 g/cm 3 10.41 芯块直径 mm 8 高度 mm 13 4 控制棒导向管 数量 根 24 材料 M5合金 外径/内径(上段) mm/mm φ12.45/φ11.45 (下段) mm/mm φ12.45/φ10.09 表2. AFA系列燃料棒及组件主要技术参数 通常关注组件表面剂量率，因此，在计算模型中，不用考眠上下端座。燃料棒中活性区长度约3600 mm，远大于比组件截面边长214 mm，剂量率在活性区长度方向对称分布，最大剂量值出现在中间截面位置，只需关注在活性区长度方向中间截面位置。 在计算模型中，可以将组件简化为燃料棒、控制棒导向管和中子通量管。简化后的组件计算模型截面见图2。 图2. 组件计算模型截面图
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user: 4. 结论及防护建议 由上文分析可知，工作人员直接接触操作组件时，由于组件表面的剂量率较大，工作人员会受到一定的辐射剂量。根据在组件库房工作的人员外照射剂量监测数据统计，均小于国家标准规定的限值。从监测数据，由于操作时间有限，即使不采取额外的防护措施，也是可以接受的，但不符合最优化原则。在实际操作中，对工作人员进行操作培训，应尽可能减少与组件的近距离接触；佩戴合适的手套可有效降低γ射线对工作人员肢端的辐照危害；并对手部剂量进行监测。设计时也应考虑尽可能提高自动化水平，减少人工干预。
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user: 摘要 大豆联合收割机对减轻人力劳动和提高大豆收获效率具有重要作用。在机械化收获大豆过程中，大豆联合收割机关键部件：割台、脱粒装置和清选装置等各环节对收获质量有着较大的影响，因此本文对大豆联合收割机关键技术进行了研究分析，对大豆联合收获机实际生产中出现的问题展开了讨论，并提出了解决办法。
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user: 1. 引言 大豆是粮油兼用农产品，有较高的蛋白质和脂肪含量，是我国水稻、小麦、玉米之后的第四大粮食作物，占粮食种植面积的9.54% [ 1 ]。大豆收获过程劳动强度大，人工作业效率低。使用适合大豆收获的谷物联合收割机或大豆专用联合收获机可以一次完成对大豆的收割、脱粒、清选和装箱作业，大大提升了大豆收获效率，减轻人力劳动，为大豆增产增收奠定基础。但目前，大豆收获存在收获效率低、损失大和收割质量不高等问题。因此针对大豆收获存在的问题，开展大豆联合收割机关键技术研究尤其重要。 为了提高大豆机械化收获质量，降低大豆收获的损失，国内外对大豆联合收割机和关键技术开展了相关的研究工作。大豆联合收割机的发展从使用谷物联合收割机兼收大豆开始，20世纪初，美国使用谷物联合收割机兼收大豆发现损失率较高，损失率占10%，割台损失占比总损失的80% [ 2 ]。针对收获损失问题，美国开始对大豆损失原因进行分析，并开展大豆收割机技术研究，经过十余年的研究，研究出了适于大豆收割的装置 [ 3 ] [ 4 ]。如挠性割台、挠性切割器和对行割台，在一定程度上降低了大豆的损失率。20世纪初末开始，我国的联合收割机发展有了起色，并且在原有谷物联合收割机的基础上，研究大豆专用收割机及相关技术的应用 [ 5 ] [ 6 ]。近几年里，我国一些学者对大豆收割机的割台、脱粒和清选方面进行了研究。刘基 [ 7 ] 对国内外大豆联合收获机研究现状和关键部件的研究方法进行了梳理和总结，提出了大豆联合收割机今后的发展方向。谢鸿儒 [ 8 ] 针对大豆收获损失和堵塞问题，设计了匀流输送割台。杨欢 [ 9 ] 为减少籽粒破碎率、损失率和含杂率，通过纵轴流脱粒装置试验台，对脱粒装置中滚筒转速、导向板升角和筛孔尺寸三个参数进行三因素正交试验，得到了该脱粒装置参数的最优组合。刘鹏 [ 10 ] 设计了一款多参数可调可测试清选系统，清选作业参数均实现无级电动调控，整体系统全部采用电力驱动，参数调节精度达到97.17%，田间试验结果表明，大豆机收田间试验的总损失率和含杂率平均值分别为3.13%和2.70%，符合行业标准。综上文献所述，主要通过对大豆联合收割机的结构改进或试验以获得最优参数，为大豆联合收割机的高质、低损和智能发展提供思路。 本文主要从大豆联合收割机实际田间作业出现的问题出发，对大豆联合收获机的割台、脱离装置和清选装置三个方面进行了分析，浅析了三个关键部件作业时常出现的故障原因，建议提出了相应的解决方法。
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user: 2. 关键技术 2.1. 割台 根据是否满足仿形要求，割台分为仿形割台和刚性割台。割台仿形，可以减少大豆的漏割损失 [ 11 ]。仿形割台与普通刚性割台相比，主要在割台结构上有变化，并配有高度控制系统，满足横、纵向仿形。 2.1.1. 全喂入割台 目前我国市场上大部分的联合收割机均为全喂入式的联合收割机，割台为卧式割台。割台要完成谷物的收割和喂入作用，它由割台框架、螺旋推送器、割刀传动系统、拨禾轮等组成。如图1所示。当机器处于正常运转进入田间，调整合适的割台高度，开始对大豆收割，大豆秸秆在拨禾轮的作用下被导入割台，割刀从秸秆底部将带荚大豆秸秆与秸秆底部切断分离，带荚秸秆被拨禾轮拨送到螺旋推运器中，螺旋推运器把割下作物推运和抛送到中间输送器中，完成作物的切割和喂入作用。 图1. 割台基本结构 2.1.2. 挠性割台 挠性割台，它主要通过仿形机构和割台高度控制系统可实现纵向和横向的仿形。如JD220型大豆挠性割台，割刀仿形机构由几组过渡板和四杆机构组成 [ 12 ]。如图2所示。滑板与刀梁之间采用螺栓固接，弹簧过渡板前端在刀梁下，对割刀有一定上浮作用。工作时，仿形滑板始终与地面接触，前吊杆上端连接滑槽上，可以前后移动，实现割刀随地面变化仿形。当某组仿形机构超出可仿形高度时，割台高度仿形系统主要通过割台浮动机构中的前吊杆推动传感器臂，其中传感轴随之转动，带动割台上部由连杆和摆杆组成的驱动机构，驱使其向上/向下运动以触发割台提升/下降开关，完成割台升降。提升开关闭合时，割台高度控制系统进行割台整体高度的提升，在割台上升一定行程时，滑板便下降，传感器臂向下摆动，同时带动连杆机构，使升降开关断开，割台停止上升。国内收割机产品中配有挠性割台的不多，一般在主流的联合收割机品牌上具有仿形功能。如约翰迪尔W100收割机、佳联3086全喂入谷物联合收 图2. 割刀仿形机构 割机和中联收获新疆4LZ-8大豆收获机等，此类产品一般销售定位在大喂入量大豆的收获，适合平原地区。 挠性割台虽能降低割台喂入损失，但两种割台在收割喂入过程中割台均容易发生喂入堵塞的故障。其基本原因有：割台推运器与割台框架的安装位置不佳；拨禾轮转速及作用点高度调整不当，造成拨禾轮与割台之间的“死区”过大。 解决办法：1) 螺旋推运器的搅龙叶片和伸缩扒指与底板间隙，可根据喂入量大小适当调节，一般收割条件下伸缩扒指与底板的间隙为10~15 mm，最小不应少于5~6 mm [ 13 ]。2)“死区”问题可以通过在割刀后方安装锯齿形输送齿条或将割刀后面的割台台面凸起。 其次，要减轻割台堆积堵塞问题，还可以通过从机器的操作上和部件结构改进上进行。操作上，以减少作物喂入宽度，不满幅收割，减少堵塞情况，适合净作模式下作业。结构改进上，通过设计增加伸缩扒指的数量以及动力输出。例如中联谷王4LZ-8B1联合收割机，采用四排伸缩齿，提速三挡齿轮、动力输出加大皮带盘，提高传送均匀性，有效避免割台堆积，过桥和脱粒滚筒堵塞问题。 2.2. 脱粒装置 脱粒装置是利用机械力使谷粒与谷穗脱离。脱离滚筒结构影响脱粒的效率，根据喂入量大小的不同，谷物联合收割机采用的脱粒结构有一定的差异。有切流式双轴脱离滚筒、纵向双轴流滚筒、单纵轴流滚筒等。切流式双滚筒，由两滚筒平行横向前后布置，前滚筒一般为脱离能力较强的钉齿滚筒，后滚筒为纹杆式滚筒，此类结构在大喂入量收割机上比较常见。纵轴流式脱离滚筒一般为钉齿形滚筒，谷物轴向流动，脱粒行程长，具有脱粒时间长，分离性能好，能适应多种作物。 在丘陵地区小型大豆联合收割机上，一般配备的是单纵轴流脱离滚筒，其结构紧凑，如图3所示。其收割速度不能太快，喂入量过大，会导致滚筒喂入口和滚筒内发生堵塞。喂入量一般与谷物密度、割茬高度、割幅宽度和机器前进速度有关 [ 14 ]。 图3. 纵轴流式脱粒滚筒结构 减少脱离滚筒堵塞和提高脱离滚筒的分离能力问题，可以通过人工调整滚筒转速、滚筒与凹板之间的间隙，或者引入智能监测控制系统，通过人机交互界面，监测脱粒滚筒的转速变化、功率消耗以及谷物含税率等信息，再根据监测到的信息，通过控制器对收割机工作状态进行调整，当监测到脱离滚筒转速减小，控制机器前进速度或暂时停止前进，此种方法是以减少喂入量大小来解决堵塞问题；当检测到喂入大豆茎秆含水率较高时，则通过控制凹板间隙调节装置，调整滚筒与凹板的间隙避免滚筒发生堵塞和增加籽粒破碎率。对于提高滚筒分离能力，减少籽粒破碎率方面上，主要针对滚筒结构上进行创新改进，把轴流滚筒设计成复合式、同径差速式或双螺旋式滚筒 [ 15 ] [ 16 ]。 2.3. 清选装置 联合收割机的清选装置具有重要作用，主要完成对脱粒装置脱粒后的谷物混合物进行处理，通过风机和振动筛的作用把其中的颖壳、断穗、短茎秆等杂余排出机外，以获得干净的籽粒。按清选原理有气流式和风筛式两大类清选装置。目前，我国联合收割机配备的清选装置主要以风筛式结构为主，风筛式占比约93%，单纯气流清选原理的清选装置较少，仅占7%左右 [ 17 ]。 风筛式清选装置由风扇和振动筛箱组成，如图4所示，筛箱由杆件连接筛网、凸轮和连杆机构组成运动机构，完成对脱粒滚筒落下的谷物混合物进行振动筛选，籽粒落入底部并输入粮箱，杂余则被风机吹出机外。筛箱内一般安装有上筛、尾筛、下筛三层，上筛一般使用鱼鳞筛，清除谷物混合物中的长茎秆等杂余物，冲孔筛和编织筛一般置为下筛使用，对谷物进一步清选。 图4. 风筛式清选装置 在脱粒清选过程中，受喂入量和谷物含水率的影响，谷物混合物在清选装置上的物料传送板处有堆积现象，清选效率受到影响，同时因为大豆秸秆较粗，粗短杂余较难排除机外，导致大豆联合收割机清选质量不佳。解决办法：1) 物料传送板加大倾斜角度，筛箱振幅调整，提高清选筛的振动频率和振动幅度，减小大豆清选拥堵发生，提高工作效率；2) 按照田间作业条件调整风量及筛子开度，改变风扇皮带轮工作直径实现转速调整，筛子开度按照“前小后大”原则，进行调整。
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user: 3. 结语 本文对大豆联合收割机关键工作部件：割台、脱粒装置、清选装置三个关键技术进行了研究，并对其生产中发生的故障问题造成收获效率不高和收获质量差的原因进行了分析讨论。分别提出了大豆联合收割机割台堵塞问题的解决办法；对脱粒装置出现的堵塞和分离效果差，提出脱离滚筒的间隙调整和转速调整及脱粒部件结构的改进方式；对清选装置的堆积和清选质量不佳问题，提出风机风量的调整和清选筛的开度布置设置，为改善大豆联合收割机工作性能提供参考。
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user: 摘要 外泌体具有多种生物学功能，对疾病的治疗和诊断具有重要的意义，而获得高纯度的外泌体对后续的研究至关重要。本实验采用溶剂热法，以钛酸四异丙酯作为前驱物，EDTA作为包裹剂，优化实验条件，制备出粒径为1~3 μm、分散性良好、表面光滑的TiO 2 微球。利用TiO 2 微球表面Lewis酸位点实现对外泌体的特性吸附及纯化，并采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)进行表征观察。结果表明，TiO 2 微球能够高效地吸附外泌体，使用10%氨水可以快速将外泌体从TiO 2 微球表面洗脱下来且不破坏外泌体的囊泡结构。
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user: 1. 引言 外泌体(Exosome)是一类内含核酸和蛋白质、直径约40~100 nm的微小囊泡 [ 1 ]，多种细胞在正常及病理状态下均可特异性分泌外泌体。外泌体的内含物复杂 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，包含一些核酸，如miRNA、非编码的RNA及mRNA等，它们都可作为肿瘤诊断和检测的疾病标志物 [ 5 ]。此外，外泌体还可用于制备药物载体、联合抗癌药治疗癌症等。因此分离纯化外泌体以获得高纯度的外泌体对后续研究至关重要。目前分离外泌体方法主要有超速离心法、密度梯度离心法、超滤离心法、磁珠免疫法、沉淀法、试剂盒提取等方法，但是这些分离方法存在一些缺点，如超速离心法比较耗时，密度梯度离心法步骤繁琐，沉淀法会破坏外泌体活性，试剂盒提取法特异性低 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，这些缺点限制外泌体的应用。因此需要研发一种耗时短、操作简单、特异性强、对外泌体破坏小的外泌体分离策略。 二氧化钛(TiO 2 )是一种应用广泛、无毒、稳定且抗腐蚀性能良好的材料，具有独特的特性效应和优异性能。二氧化钛主要有金红石、锐钛矿和板钛矿三种晶型，其中板钛矿型在自然界稀少，结构不稳定，没有工业价值。表面结构和微观形貌对二氧化钛的性能有重大影响，目前科研人员制备的特殊形貌二氧化钛主要包括球状 [ 10 ]、棒状 [ 11 ]、纤维状 [ 12 ]、片状 [ 13 ]、花状 [ 14 ] 等。其中，二氧化钛微球具有不易凝聚、比表面积大、扩展性能优良等优点，备受研究者的青睐。 TiO 2 表面Lewis酸位点与磷酸根具有很强的结合力，可以特异性结合具有完整生物膜的物质，因此被广泛应用于富集具有生物膜结构的物质 [ 15 ] [ 16 ]。利用TiO 2 微球对外泌体进行分离，效率明显优于传统的分离方法，不仅样品处理时间短，而且分离特异性强 [ 17 ]。本论文成功合成分散性好、颗粒均匀、表面光滑的TiO 2 微球用于外泌体的分离。采用溶剂热法在含聚四氟乙烯内胆的反应釜中合成TiO 2 微球，利用EDTA作为包覆剂减少TiO 2 微球表面的粗糙度，通过使用异丙醇作为反应溶剂减缓钛酸四异丙酯的水解速度，以制备出颗粒均匀的TiO 2 微球。利用制备的TiO 2 微球对含杂质蛋白的外泌体进行分离。结果表明，TiO 2 微球可以特异性的吸附外泌体，将外泌体从杂质蛋白中分离出来。利用TiO 2 微球分离外泌体的方法具有操作简单、特异性强、对外泌体破坏小等优点，可以弥补传统分离方法的不足，促进外泌体在医学检测领域中的应用。