一、实验目的 1 、学习从中草药提取生物碱的原理和方法。 2 、熟悉固液提取的装置及方法

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

岩土工程和采矿工程涉及大量的颗粒物质科学和技术难题,定量识别和提取光弹试验颗粒体系的力链网络结构和分布特征,对于认识和掌握其内部细观力学机理和研究宏观力学行为至关重要.采用彩色梯度均方值(G2)算法,建立了不同粒径的圆形颗粒和方形颗粒的接触力(F)和G2的关系;基于数字图像处理技术,提出了识别和区分图像中不同粒径圆形颗粒和方形颗粒的方法,获得了光弹图片中力链网络结构和力链分布方位.以煤矿综放开采为实例,对所提出的力链定量提取方法进行了验证分析,清晰揭示了综放采面矿压形成机理和本质特征.研究表明:单颗粒的F值与G2呈单调递增关系,且粒径越大,F随G2值的增长速度越快;颗粒体系接触力集中分布在0.5F

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

来白于自然界植物、动物、微生物及其代谢产物中的多数有机化合物,是天然药物、天 然食品添加剂和天然化妆品活性成分的重要来源。这些有机化合物结构复杂,种类繁多,用 途广泛、含量往往较低,并与许多其他化学成分共存,要很好地发掘我国丰富的天然资源, 研究和利用这些天然有机物,就必须先经过提取分离和纯化过程。但其提取分离及结构鉴定 是一项非常烦琐而艰巨的工作

采用了氯化钙氯化焙烧-水浸法提取白云母中铷的方法.通过氯化焙烧热重-差热分析曲线可知,用氯化钙混合白云母进行氯化反应的温度要比用氯化钠低100℃左右,且用CaCl2氯化比NaCl更有效率.接着考察了氯化焙烧温度对铷提取率的影响,结果表明,只有当氯化焙烧温度提高至800℃后,才可能取得明显的铷的氯化效果,铷的提取率即达96.71%,随氯化焙烧温度升高,铷的氯化速率不断增大,特别是800℃后,铷的氯化速率明显增大,这说明高温有利于铷的氯化焙烧.最终对白云母与氯化钙氯化焙烧过程进行了动力学研究.结果表明,三维界面反应方程能较好地描述该氯化焙烧反应体系,根据阿仑尼乌斯公式计算出来的活化能为42.22 kJ·mol-1,说明白云母和CaCl2的氯化过程的确受界面化学反应控制

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

1 铀的提取 1.1 离子交换树脂 1.2 清液吸附：固定床吸附；连续逆流吸附 1.3 萃取 2 铜、金、银的提取 2.1 置换沉淀法回收铜 2.2 吸附法回收金 2.3 电解沉积法

1 铀的提取 1.1 离子交换树脂 1.2 清液吸附：固定床吸附；连续逆流吸附 1.3 萃取 2 铜、金、银的提取 2.1 置换沉淀法回收铜 2.2 吸附法回收金 2.3 电解沉积法

一、萜类化合物的含义 二、结构分类 (一)单萜（monoterpenoids) 二、结构分类（二）环烯醚萜（iridoids） 二、结构分类（三）倍半萜（sesquiterpenoids） 二、结构分类（四）二萜（diterpenoids） 三、萜类化合物的理化性质（一）物理性质 三、萜类化合物的理化性质（二）化学性质 四、萜类化合物的提取分离 （一）提取 二、挥发油的通性 三、挥发油的提取 四、挥发油成分的分离 四、挥发油成分的分离 ㈢化学方法 五、挥发油成分的鉴定