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基于深度神经网络的药物关系挖掘方法研究: 当病人同时服用两种或多种药物时，一种药物的功效可能会受到另一种药物的影响，这种现象称为药物相互作用（Drug-DrugInteraction，DDI）。及时掌握最新DDI信息有助于保证药物安全，促进生物医学技术的进步。药...; 马龙; 关键词：卷积神经网络

(p，q)宇宙超弦及其节点的引力辐射: 宇宙学与粒子理论的结合产生了令人兴奋的进展。粒子理论始终追求用统一的理论来描述自然界的基本相互作用。但是理论所要求的能标之高不论是今天还是未来的实验水平都是无法实现的。唯一可能的观测只有来自对早期宇宙的探索。另一方面，宇...; 马龙; 关键词：宇宙弦引力辐射; 文献传递

一种基于多层卷积神经网络的药物关系分类方法: 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的药物关系分类方法，通过采集英文形式的原始药物文本，获得原始药物文本集，对所述的原始药物文本集进行预处理，构造多层卷积神经网络并进行训练，获得药物关系分类多层卷积神经网络，利用所述的药...; 冯筠杜晓东孙霞陈静马龙; 文献传递

基于双通道CNN-LSTM网络的药物关系分类模型构建及分类方法: 本发明公开了一种基于双通道CNN‑LSTM网络的药物关系分类模型构建方法，对原始药物文本集进行预处理，对预处理后的药物文本集中每个预处理后的药物文本进行逆序操作，获得逆序文本集；将预处理后的药物文本集作为正序文本集；训练...; 孙霞马龙张蕾冯筠吴楠楠; 文献传递

一种基于多层卷积神经网络的药物关系分类方法: 本发明公开了一种基于多层卷积神经网络的药物关系分类方法，通过采集英文形式的原始药物文本，获得原始药物文本集，对所述的原始药物文本集进行预处理，构造多层卷积神经网络并进行训练，获得药物关系分类多层卷积神经网络，利用所述的药...; 冯筠杜晓东孙霞陈静马龙; 文献传递

基于双通道CNN-LSTM网络的药物关系分类模型构建及分类方法: 本发明公开了一种基于双通道CNN‑LSTM网络的药物关系分类模型构建方法，对原始药物文本集进行预处理，对预处理后的药物文本集中每个预处理后的药物文本进行逆序操作，获得逆序文本集；将预处理后的药物文本集作为正序文本集；训练...; 孙霞马龙张蕾冯筠吴楠楠

不同类型黏土矿物吸附作用对镁同位素分馏的影响: 2024年; 明确表生过程中Mg同位素分馏行为是示踪全球Mg循环和大陆风化过程的基础。黏土矿物吸附–解吸附是影响Mg同位素分馏的重要机制,然而这一过程中Mg同位素的分馏行为存在较大争议,尤其是黏土矿物类型和其他阳离子的影响还未有效评估。本研究选择高岭石、伊利石和蒙脱石3种典型的黏土矿物,在解吸附矿物初始吸附的Mg元素之后,加入不同含量的MgCl_(2)溶液和含有其他阳离子的河水中进行吸附–解吸附实验,并测试吸附前、后溶液和吸附组分中的元素含量和Mg同位素组成。结果表明,在相同含量的MgCl_(2)溶液中,蒙脱石对Mg的吸附能力明显高于伊利石和高岭石,这是由于蒙脱石存在层间域吸附。当吸附达到饱和状态时,黏土矿物对Mg的吸附量将不受溶液中Mg含量影响。当有其他阳离子(Na^(+)、K^(+)、Ca^(2+)等)存在时,交换作用会明显降低蒙脱石对Mg的吸附能力,但对高岭石和伊利石影响不大,这是因为交换作用主要发生在层间域。此外,在吸附–解吸附过程中,Mg同位素的分馏不明显(Δ^(26)Mg≈0),主要是由于黏土矿物吸附过程中受平衡分馏影响。; 郭元强黄康俊赵燕王琦路雅雯马龙; 关键词：MG同位素黏土矿物平衡分馏

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马龙