李敏
- 作品数:26 被引量:3H指数:1
- 供职机构:新疆大学更多>>
- 发文基金:新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术政治法律文化科学医药卫生更多>>
- 一种硫化铋-硫化锌异质结纳米材料的固相制备方法
- 本发明涉及一种硫化铋-硫化锌异质结纳米材料的固相制备方法,属于纳米材料制备领域。该方法是将金属锌盐、硝酸铋和硫代乙酰胺在室温条件下混合研磨反应,实现了硫化铋-硫化锌异质结纳米材料的低热固相合成。本发明制备硫化铋-硫化锌异...
- 陈凤娟贾殿赠金学坤李敏程威陈翔
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- CO变换与煤热解耦合过程研究
- 本文以研究CO变换反应气氛下的煤热解过程为目的,考察了变换反应及单一纯组分气体对南台子煤热解的影响,探讨了不同镜质组煤耦合热解特性。主要研究内容和结果如下: 在上层为CO变换B113型催化剂,下层为南台子煤的固定床反应器...
- 李敏
- 关键词:焦油一氧化碳变换镜质组
- 文献传递
- 新疆高校马克思主义宗教观教育研究
——以乌鲁木齐五所高校为例
- 新疆地处祖国西北边陲,自古以来就是多民族与多宗教并存地区。宗教信仰气氛十分浓厚。由于浓厚的宗教信仰氛围和特殊的地理位置,由此境内外的宗教极端势力大肆对新疆实施分裂渗透活动,妄图把新疆从中国的版图中分裂出去。他们借助信教群...
- 李敏
- 关键词:新疆高校马克思主义宗教观教育
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- 针对中亚学生动态助词“着”的对外汉语教学设计研究
- 中亚各国与中国经济、贸易、交通、教育、文化等领域都有广泛交流与往来,也带动了汉语学习的热情,为汉语在中亚地区的推广和文化传播提供了新的机遇。研究中亚学生汉语学习中的重难点,可以为中亚学生的汉语学习提供一定帮助。现代汉语的...
- 李敏
- 关键词:汉语教学教学设计
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- 基于图卷积和注意力的方面级情感分类
- 2023年
- 为解决图注意力网络对边信息的忽视和固定卷积层数的方法不能自适应获取情感词信息的问题,提出一种基于图卷积和注意力的方面级情感分类模型。加入句法依存边信息提高对不同句法连接词的区分度;一个迭代注意力机制被设计用于建立方面词和句中所有词的关联关系,自适应选择全局词信息。模型在Twitter、Rest14和Rest16数据集上获得更好的性能。实验结果验证了该方法的有效性。
- 窦贤锐李敏李敏
- 关键词:情感分类
- 菏泽市乡镇政府职能的转变研究——以菏泽市牡丹区为例
- 乡镇政府是我国省、县、乡三级政府体系中的基石,它在社会经济发展的各个方面都发挥着非常重要的作用。但是就目前的状况来看,政府职能转变的过程中还存着诸多问题,与服务型政府的构建还有差距,为了更好地实现向服务型政府过渡,乡镇政...
- 李敏
- 关键词:乡镇政府政府改革网络化管理
- 一种基于快速网络嵌入的疾病基因预测方法
- 本发明公开了疾病基因预测技术领域,具体领域为一种基于快速网络嵌入的疾病基因预测方法,可以更有效地利用多种关联数据中的信息来预测疾病相关基因。其方法由四部分组成:(1)利用疾病‑基因、疾病‑表型、蛋白质‑蛋白质、基因‑GO...
- 张宁芮项炬李敏吕小毅陈晨严紫薇陈程
- 文献传递
- 低阶煤热解焦油装置及低阶煤热解焦油的热解方法
- <B>本发明涉及热解焦油技术领域,是一种低阶煤热解焦油装置及低阶煤热解焦油的热解方法;该低阶煤热解焦油装置包括泵、预热器、固定床反应器和冷凝器;在预热器上分别有进气端、进液端和出气端,泵的出液端和预热器的进液端通过第一管...
- 周岐雄李敏
- 文献传递
- 荒漠植物叶片-土壤化学计量及植物内稳态特征
- 2024年
- 为了解荒漠植物叶片碳(C)、氮(N)、磷(P)含量与土壤环境因子的关系,以新疆艾比湖保护区高、低水盐环境下14种荒漠植物群落为研究对象,测定植物叶片C、N、P含量,讨论其化学计量比、植物内稳态特征及其与土壤环境因子的关系。结果表明:(1)在不同水盐环境下,土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、C:N、C:P及植物叶片N、P含量存在显著差异。(2)Pearson相关性分析表明,叶片C:P与土壤电导率(EC)、SOC、C:N和C:P呈显著负相关;叶片C与土壤C:N呈显著负相关;叶片P与土壤SOC、C:N,叶片N与土壤C:N、叶片C:N与土壤TN呈显著正相关;叶片P与土壤C:P、叶片C:N与土壤N:P呈极显著正相关;且冗余分析表明,土壤C:P对艾比湖保护区植物叶片C、N、P含量及化学计量特征影响显著。(3)随土壤水盐的变化,植物叶片N、P含量及N:P的内稳态模型模拟结果不显著,内稳性指数H均大于4,属于绝对稳态,说明该研究区植物对土壤养分的适应性良好。
- 李敏李敏孙杰孙杰
- 关键词:荒漠植物叶片土壤内稳态艾比湖
- 一种基于迁移学习和多任务学习的病理图像分类方法
- 本发明为一种基于迁移学习和多任务学习的病理图像分类方法。一种基于迁移学习和多任务学习的病理图像分类方法,包括以下步骤:(1)将病理切片图像进行特征提取;(2)采用多任务学习的方法将不同特征融合;(3)采用基于迁移学习对所...
- 李敏邓鑫吕小毅陈晨