摘要：新闻事件检测是自动检测新闻文本中出现的相关事件,需要大量人力设计模板,而且难以获取句中隐含的语义信息,识别触发词时多存在歧义.为解决以上问题,利用融合依存句法信息的卷积神经网络(Dependency Parsing Convolutional Neural Networks,DPCNN),针对句子级别越南语新闻事件进行检测.该模型在编码过程中融合了词义、位置信息、词性信息和命名实体信息,利用传统卷积编码连续词之间的特征,利用融合依存句法信息的卷积编码非连续词之间的特征,再融合两部分特征作为事件编码,进而实现事件检测.实验结果表明,该方法在越南语新闻事件检测中取得了很好的效果.

摘要：为促进剩余污泥中木质纤维素能源转化,首先需要探知污泥中是否存在可以降解纤维素/半纤维素的微生物.以木聚糖作为单一碳源分别从剩余污泥和厌氧消化污泥中富集培养可降解纤维素/半纤维素的微生物.实验结果显示,两种污泥源中均存在可降解纤维素/半纤维素的微生物,并可成功富集培养获得该类微生物.FISH与LIVE/DEAD实验证实,富集微生物为梭状芽孢杆菌属和芽孢杆菌属的混合物,并以梭状芽孢杆菌为主;富集微生物均具有很高活性.

摘要：为考察剩余污泥中木质纤维素降解、转化甲烷的潜力,通过富集培养投加方式及与预处理相结合等手段分别实验研究了富集微生物对木质纤维素组分降解的强化作用以及预处理对污泥木质纤维素结构的破稳作用。结果表明,富集微生物投加确实可以有效促进污泥中木质纤维素的降解,且载体投加方式效果最好。对真实污泥实施酸、碱、热、超声波等预处理后再投加富集微生物厌氧消化,使木质纤维素组分转化甲烷能力进一步提高,证实预处理对木质纤维素结构有着很好的破稳作用。虽然各种预处理方式对木质纤维素结构破稳均具有不同程度的作用效果,但热解与超声波显示出更好的破解作用,以至于破解程度胜过纤维素和半纤维素可降解组分的单一释放,还出现了较多易降解的更小分子结构。