人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

水质一铝的测定一间接火焰原子吸收法 铝是自然界中的常量元素,正常人每天摄入量为10~100mg,由于铝的盐类不易被肠壁吸 收,所以在人体内含量不高。铝的毒性不大过去曾列为无毒的微量元素并能拮抗铅的毒害 作用。后经研究表明,过量摄入铝能干扰磷的代谢,对胃蛋白酶的活性有抑制作用,且对中 枢神经有不良影响。因此,对洁净水中铝的含量世界卫生组织(WHO)的控制值为0.2mg/L, 日本的目标值为0.2mgL,美国环境保护局(USEPA)暂定为0.05~0.2mg/L 天然水中铝的含量变化幅度较大,一般为每升几毫克到零点几毫克范围