齐墩果酸衍生物的合成及其类破骨细胞形成抑制活性(I),李俊峰 ,李建新,合成了一系列齐墩果酸衍生物,测定了由1α, 25-(OH)2D3诱导的类破骨细胞(OLCs)形成的抑制作用,结果发现引入脯氨酸和苯丙氨酸有增加�
2023-12-07 10:32:37 576KB 首发论文
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齐鲁软件园技术支撑平台主要由面向行业应用的开放实验室;面向核心技术的开放实验室;面向质量控制的开放实验室;基本的网络支持环境四部分组成。它是建立公共的软件开发过程管理控制平台,软件企业既可以通过该平台对项目开发过程进行可视化管理,又可以联合起来承接大型项目和软件外包项目,通过该平台可以将大型项目进行拆分、控制、管理,从而形成以软件园为轴心的软件企业协同开发能力。同时,建立管理与控制软件开发过程方面的知识资源库,为企业严格控制软件开发过程、提高管理水平服务。
2023-12-07 10:13:51 44KB
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我们回顾了齐默尔曼的森林公式,该公式解决了Bogoliubov的递归R运算,用于减去扰动量子场理论中的紫外线发散。 我们进一步讨论了R-运算的一般化,除了紫外线以外,还减去了欧几里德红外散度。 这种归纳为R⁎-运算的名称,可以有效地用于计算重归一化常数。 我们将讨论通过这种方法获得的一些结果,重点是在五个循环处的QCD beta函数以及在N 4 LO时强子希格斯玻色子衰变率的应用。 本文总结了沃尔夫哈特·齐默尔曼纪念研讨会上的演讲。
2023-12-07 09:58:24 428KB Open Access
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基于MATLAB编程,基于多尺度融合的布匹瑕疵检验,代码完整,包含数据,有注释,方便扩展应用 1,如有疑问,不会运行,可以私信, 2,需要创新,或者修改可以扫描二维码联系博主, 3,本科及本科以上可以下载应用或者扩展, 4,内容不完全匹配要求或需求,可以联系博主扩展。
2023-11-27 18:57:05 3.48MB matlab 多尺度融合
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资源格式CAJ 相关文章项目链接: 1. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体对齐):优酷领域知识图谱为例 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128614951?spm=1001.2014.3001.5502 2. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体对齐):文娱知识图谱构建之人物实体对齐 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128673963?spm=1001.2014.3001.5502 3. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体对齐):商品知识图谱技术实战 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128674429?spm=1001.2014.3001.5502 4. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体对齐):基于图神经网络的商品异构实体表征探索 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/ar 5. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体对齐)论文合集
2023-11-27 15:56:09 31.07MB 知识图谱 知识融合 实体对齐 实体匹配
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C#上位机读写PLC案例,TCP通信,通讯部分封装成类,没有加密,都是源码,注释齐全,纯源码,此版本支持汇川全系列PLC的ModebusTCP通讯的读写操作。 C#上位机与汇川全系列PLC走ModbusTCP通信实例源码 C# socket编程 上位机一键修改plc参数 汇川TCP/UDP socket通讯示例,亲测可用,适合学习 通讯相关程序写成库,都是源码,可以直接复用 关键代码注释清晰 支持汇川全系列plc的modbusTCP通讯, 可以导入导出变量表 C005
2023-09-13 11:49:12 550KB 网络 网络 c# socket
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猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点,采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱,首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式,然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中;针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题,采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法,并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型,该模型以SoftLexicon为基础,通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明,本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比,F1值提高了1.58%,达到了91.91%,在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%;猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%;基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。
2023-08-13 16:48:01 10.26MB 知识图谱 实体对齐 自然语言处理
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