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工业脂肪酶在洗毛中的应用
Application of Industrial Lipase in Wool Scouring
 [PDF]

肖蒙, 冯冠晨,
Hans Journal of Chemical Engineering and Technology (HJCET) , 2015, DOI: 10.12677/HJCET.2015.56019
Abstract: 将工业脂肪酶应用于原毛洗毛,通过单因素实验探究了酶用量、温度、pH值、时间及浴比等因素对洗净毛含脂率的影响。获得合适的洗毛工艺参数为:酶用量在0.5%左右,pH值在8.0左右,浴比1:40左右,温度在60℃左右,时间2 h左右。还筛选出合适的洗毛促进剂与工业脂肪酶进行复配,以改善洗毛效果,工业脂肪酶与促进剂HM A-474B的最佳配比为1:2,对于以该比例配制的酶制剂,洗毛时的最佳用量在0.1 g/L左右。
Industrial lipase was applied in raw wool scouring. The effects of many factors, such as enzyme dosage, temperature, pH, time and bath ratio, on the fat content of the scoured wool were investi-gated. The suitable parameters were obtained, including enzyme dosage 0.5%, pH 8.0, bath ratio 1:40, temperature 60?C and time about 2 h. In order to improve the scouring effect, a suitable scouring accelerator, HM A-474B, was selected and compounded with the industrial lipase. It’s observed that the best ratio of lipase to HM A-474B was 1:2, and the optimum amount of this en-zyme synergist in scouring was about 0.1 g/L.
涤棉织物分散/活性同浆印花工艺
傅巧君,
纺织学报 , 2013,
Abstract: 本文对涤棉织物分散/活性同浆印花用染料和工艺条件进行了研究。通过筛选染料,研究分散/活性染料烘干温度,焙烘固色时间和温度,印花色浆中尿素、碱的用量对其固色率的影响,确定最佳焙烘工艺条件,同时研究了表面活性剂对印花沾色性能的影响。结果表明,使用合适的染料和热焙烘工艺,活性染料和分散染料都能得到很好的固色,印花产品的各项牢度优良,平平加O和防沾色剂的混合碱水洗涤可以很好防止白地沾污。本实验工艺能满足生产需要。
七(2,6-二-O-丁基)-β-环糊精键合硅胶固定相的合成与评价
,,戴荣继,郝建薇,刘立文
北京理工大学学报 , 2005,
Abstract: 合成了七(2,6-二-O-丁基)-β-环糊精键合硅胶固定相;采用红外光谱、X射线光电子能谱、莫氏(Molisch)颜色试验对其进行了表征.以4种标准品尿嘧啶、苯酚、N,N-二甲基苯胺、甲苯为柱效测试物评价该键合固定相的色谱性能,并考察了该固定相对一些位置异构体及对映体的分离性能.结果表明,一些位置异构体和两种对映体在该固定相获得较好分离.
酶氧前处理新工艺节能减排效果评估
胡婷莉,黄健平,阎克路,李戎,王建庆,
纺织学报 , 2014,
Abstract: 将酶氧前处理新工艺与传统碱氧前处理工艺在水、电、汽消耗及废水的可生化性方面进行了对比,结果表明,新工艺的废水色度低,COD降低34.09%,节水25.63%,节约蒸汽33.77%,节电9.82%,综合节能32.70%。同时新工艺处理后的棉型织物各项指标(白度、毛效、棉籽壳去除率、退浆率、强力等)均达到半制品质量要求。此外,还分别就H2O2和NaOH对PVA在溶液均相体系中的作用进行分析,发现NaOH对PVA大分子基本没有降解作用,在热碱作用下,绝大多数的PVA发生溶胀以溶胶状态留在溶液中,而H2O2处理后的PVA溶液,均降解为分子量10,000以下的小分子有机物,其中分子量在1,000以下的小分子有机物含量占到55.6%,易于后续的废水处理,因此该工艺推广应用前景广阔。
我国农民工社会保障制度的缺陷和完善——以广东模式和上海模式为例

农业现代化研究 , 2009,
Abstract: 农民工群体是我国制度变迁和社会转型过程中出现的特殊社会群体,农民工的社会保障问题成为政府和社会亟待解决的问题。本文以现行的农民工社会保障实践模式——广东模式和上海模式为例,从非缴费性社会保障项目、保险缴费率、社会保障供给模式、社会保险关系转移与接续方面,探讨了农民工社会保障制度设计存在的缺陷;提出针对不同类型农民工的性质,分层、分类建立农民工保障制度,制定合理的个人保险基金转移办法,建立合理的农民工社会保障基金筹集途径的我国农民工社会保障制度的政策建议。
传统地缘政治学对美国“遏制”战略的影响及其现实意义 The Influence of the Traditional Geopolitics on the “Containment” Strategy of the United Statesand Its Practical Significance

- , 2017,
Abstract: 马汉的"海权论"、麦金德的"心脏地带"理论、斯皮克曼的"边缘地带"理论,都是传统地缘政治学理论发展史上具有重要里程碑意义的成就,且都不同程度地对崛起时期的美国对外战略产生了深刻影响,尤其对战后美国的"遏制"战略更是产生了直接的作用。美国"遏制"战略的目标是控制欧亚大陆"心脏地带"的苏联,其"遏制"力量的地理配置主要在欧亚大陆的"边缘地带",以海外军事基地为前沿、突出军事力量的"遏制"作用。纵观美国"遏制"战略的基本框架,显然受到麦金德、马汉、斯皮克曼等地缘政治学家的影响。地缘政治学曾经作为美国"遏制"战略的重要理论依据,在某种意义上充当了美国全球扩张的重要工具。其影响之深刻,以至于美国的"亚太再平衡"战略中带有十分突出的地缘政治色彩。
天然材料在现代包装设计中的创新应用方法
,王健
包装工程 , 2014,
Abstract: 目的 研究天然材料在现代包装中创新应用的具体规律。 方法 采用列举法和归纳法, 对天然材料在现代包装中直接应用和间接应用的方法, 以及整合性的设计应用进行分析。 结论 天然材料在包装设计中的应用应从功能、造型和使用者的角度出发, 通过探索天然材料应用的不同方法和规律,寻求其在包装造型设计中的创新结合点, 并注意规避缺陷, 即天然材料的直接应用是一些产品常用的包装方法, 可通过整体或局部进行创新应用 ; 当直接应用法在一定条件下受到限制时, 可从模仿材料形态、抽象应用和材料工艺等方面间接入手; 另外, 可以从材料使用的单纯性、多种材料的对比、天然材料取代法等角度进行整合设计。
“零废弃”包装理论研究
,俞洁
包装工程 , 2013,
Abstract: 对绿色包装 4R 原则进行了深入和细化,针对废弃型易耗包装的主流现状,强调 REUSE 是减少包装固体废弃物、资源充分利用的重要方法。 通过理论分析、比较和对现象的归纳研究法,提出了应注重从源头进行废弃物减量化设计,尽可能延长包装产品生命周期,多样化设计可重复使用的耐用“零废弃冶包装,并指出了其应用发展面临的问题、相关总体原则和具体设计思路。
天然材料在产品包装中的功能应用
,王健
包装工程 , 2013,
Abstract: 分析了天然材料与产品包装功能应用之间的关系,从天然材料包装的造型功能、应用功能、感官功能3 个方面,探讨了天然材料在产品包装中的各类功能应用方法,并结合了相应具体案例展开分析,提出了天然材料在包装功能设计时应选用针对性策略。
基于词向量的实体链接方法
Method of Entity Linking Based on Word Embedding

,徐蔚然
- , 2017, DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.03.020
Abstract: 实体链接任务主要包括命名实体识别、查询扩展、候选实体选择、特征抽取和排序。本文针对查询词的扩展,提出了一种基于词向量的扩展方法。该方法利用连续词袋(Continuous bag-of-words,CBOW)模型训练语料中词语的词向量,然后将距离查询词近的词作为扩展词。词向量从语料中挖掘出词与词之间的语义相关性是对基于规则的查询扩展方法的补充,以此来召回候选实体。在特征抽取时,把文档之间的潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation, LDA)的主题相似性作为特征之一。在计算文档相似性时,不再以高频词作为向量的维度,而是以基于词向量的相关词作为向量维度,由此得到文档的语义相似性特征 。最后利用基于单文档方法的排序学习模型把查询词链接到相应的候选实体。实验结果表明利用该方法能使F1值达到0.71,具有较好的效果。
Entity linking includes entity discovery, query expansion, candidate generation, feature extraction and ranking. Here the query expansion method based on word embedding is proposed. Word embedding of words are trained by continuous bag-of-words (CBOW) model. Then the related words become the expansion words. The related words could make up the expansion based on rule. The related words could recall more and more candidate words simultaneously. In the feature extraction,the topic similarity between texts is extracted as the feature based on latent Dirichlet allocation(LDA). This paper extracts the synonyms based on word embedding as the dimension of text vector. Finally, learning to rank model is used to select the best candidate entity. The result shows that the method can ensure F1 reaching 0.71, and be effective for entity linking.
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