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本發(fā)明涉及一種發(fā)酵風(fēng)干鵝的加工方法.該方法包括下列步驟:(1)原料整理:將原料鵝進(jìn)行浸泡清洗;(2)腌制液的配制;(3)菌種活化;(4)腌制與發(fā)酵;(5)風(fēng)干:放入烤禽箱中60℃,風(fēng)干36h;(6)包裝:采用真空包裝得到成品;(7)高壓殺菌.由該方法加工的鵝肉膽固醇低,脂肪含量低,蛋白質(zhì)易于吸收,有利于免疫力的提高,且具有獨(dú)特的風(fēng)味,口感好.

本發(fā)明涉及一種肝素的提取,分離,純化方法.該方法包括蛋白酶水解法提取肝素,超聲波輔助鹽析法提取肝素,離子交換樹(shù)脂吸附分離肝素及肝素的純化.該方法所得到的肝素具有以下特點(diǎn):(1)提取率可達(dá)230.81mg/kg,比傳統(tǒng)方法提高40%;(2)肝素的效價(jià)提高為150U/mg.

本發(fā)明公開(kāi)了一種糙米酵素酸奶的制備方法.其制備方法主要包括原料預(yù)處理,均質(zhì),滅菌,冷卻,加糙米酵素 及發(fā)酵劑,發(fā)酵,冷卻,灌裝,冷藏.加糙米酵素和發(fā)酵劑是在100質(zhì)量份處理后的混合液中加入糙米酵素3～7質(zhì)量份和發(fā)酵劑4～6質(zhì)量份進(jìn)行接種;所述的 發(fā)酵劑為嗜熱鏈球菌和保加利亞乳桿菌混合培養(yǎng)液,本發(fā)明糙米酵素是經(jīng)糙米發(fā)酵而成,在具備糙米營(yíng)養(yǎng)的同時(shí),會(huì)衍生出數(shù)十種新的酵素,且富含γ-氨基丁酸, 谷胱甘肽,γ-谷維醇,神經(jīng)酰胺,米糠脂多糖,礦物質(zhì)等營(yíng)養(yǎng)成分.融合了米糠酵素及酸奶雙重功能,易于人體吸收,提高人體免疫力,并能活化細(xì)胞,是現(xiàn)代膳 食營(yíng)養(yǎng)的有益補(bǔ)充.

ZnO突波吸收器及其制備方法,它涉及突波吸收器及其制備方法.為了解決目前的ZnO突波吸收器原料混合均勻性差,粉體粒徑大,性能差的問(wèn)題.ZnO突波吸收器由ZnO瓷片和ZnO瓷片表面的銀電極制成;ZnO瓷片由ZnO,Sb

本發(fā)明的馬藺種子室內(nèi)發(fā)芽率檢驗(yàn)方法屬于種子檢驗(yàn)的方法,是通過(guò)下列步驟實(shí)現(xiàn)的:將直徑為12cm培養(yǎng)皿進(jìn)行清洗和滅菌,然后用直徑11.5cm五層無(wú)菌濾紙鋪于培養(yǎng)皿底部;將馬藺種子于0.2%甲基托布津溶液按質(zhì)量比1:6～9,充分混合消毒3分鐘,然后用無(wú)菌水清洗5～8次,每次2～3分鐘;培養(yǎng)皿用0.2%甲基托布津溶液將濾紙充分潤(rùn)濕,吸足藥液后,瀝去多余藥液,放入50粒種子,將胚根伸出部位朝上,均勻排布于培養(yǎng)皿上,將培養(yǎng)皿蓋上并包上兩層鋁箔紙,放入光照培養(yǎng)箱,白天1250LX光照30℃6～8小時(shí),晚間黑暗20℃16～18小時(shí),第28天可統(tǒng)計(jì)種子發(fā)芽率,結(jié)束發(fā)芽實(shí)驗(yàn).本發(fā)明的馬藺種子室內(nèi)發(fā)芽率檢驗(yàn)方法,根據(jù)馬藺種子的特性,提供適宜的萌發(fā)條件,從而保證種子發(fā)芽能力得到表現(xiàn),具有操作簡(jiǎn)單,準(zhǔn)確率高,達(dá)98%以上,時(shí)間短(28d完成)的優(yōu)點(diǎn).

成果描述：本發(fā)明公開(kāi)了一種能力訪(fǎng)問(wèn)授權(quán)方法及系統(tǒng)，針對(duì)業(yè)務(wù)能力開(kāi)放平臺(tái)的授權(quán)進(jìn)行管理：（1）第三方應(yīng)用在訪(fǎng)問(wèn)業(yè)務(wù)能力時(shí)，需要獲得業(yè)務(wù)計(jì)費(fèi)方的顯示授權(quán)；（2）第三方應(yīng)用訪(fǎng)問(wèn)與終端用戶(hù)私有數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)能力時(shí)，為保證終端用戶(hù)數(shù)據(jù)的安全性、隱私性，需要獲得私有數(shù)據(jù)擁有者的顯示授權(quán)；（3）需要獲得能力開(kāi)放平臺(tái)服務(wù)等級(jí)協(xié)定系統(tǒng)的授權(quán)；在獲得多方授權(quán)以后，由授權(quán)系統(tǒng)生成相應(yīng)的訪(fǎng)問(wèn)令牌，發(fā)放給第三方應(yīng)用，第三方應(yīng)用攜帶訪(fǎng)問(wèn)令牌，以訪(fǎng)問(wèn)令牌作為能力訪(fǎng)問(wèn)授權(quán)憑證即可直接訪(fǎng)問(wèn)對(duì)應(yīng)的能力接口，從而確保業(yè)務(wù)能力開(kāi)放平臺(tái)的業(yè)務(wù)能力被合法的第三方應(yīng)用進(jìn)行合理的訪(fǎng)問(wèn)。市場(chǎng)前景分析：中國(guó)電信的“天翼空間應(yīng)用工廠(chǎng)”等。這類(lèi)業(yè)務(wù)能力開(kāi)放平臺(tái)將自己的業(yè)務(wù)能力封裝成統(tǒng)一格式的API 接口，向第三方應(yīng)用開(kāi)發(fā)者（包括企業(yè)開(kāi)發(fā)者和個(gè)人開(kāi)發(fā)者）提供，從而使移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)、部署、推廣更加便捷。業(yè)務(wù)能力開(kāi)放平臺(tái)提供的業(yè)務(wù)能力通常包括短信、語(yǔ)音、定位、手機(jī)支付等電信能力，搜索、微博、云存儲(chǔ)等互聯(lián)網(wǎng)能力，以及終端用戶(hù)的私有數(shù)據(jù)和信息的訪(fǎng)問(wèn)能力等。目前，業(yè)務(wù)能力開(kāi)放平臺(tái)的能力訪(fǎng)問(wèn)授權(quán)方法處于逐步完善中，還沒(méi)有綜合提供授權(quán)管理的方法。本發(fā)明提出的“能力訪(fǎng)問(wèn)授權(quán)方法及系統(tǒng)”可應(yīng)用于上述互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信服務(wù)的能力開(kāi)放平臺(tái)，具有較大的市場(chǎng)應(yīng)用前景。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：例如中國(guó)電信的業(yè)務(wù)能力開(kāi)放平臺(tái)只提供第三方應(yīng)用開(kāi)發(fā)者授權(quán)計(jì)費(fèi)的能力訪(fǎng)問(wèn)方式，即開(kāi)發(fā)者必須預(yù)先購(gòu)買(mǎi)相應(yīng)的能力，第三方應(yīng)用才能訪(fǎng)問(wèn)所訂購(gòu)的能力接口，還不能提供由終端用戶(hù)授權(quán)計(jì)費(fèi)的能力訪(fǎng)問(wèn)以及由用戶(hù)授權(quán)的私有數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)等授權(quán)管理功能。針對(duì)用戶(hù)私有數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)授權(quán)，互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放平臺(tái)通常采用基于OAuth 協(xié)議的授權(quán)方法。該方法無(wú)需用戶(hù)向第三方應(yīng)用暴露自身的身份認(rèn)證憑證（例如用戶(hù)名/ 密碼等），即可完成用戶(hù)對(duì)第三方應(yīng)用在自身范圍內(nèi)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)的授權(quán)。但是OAuth 授權(quán)協(xié)議主要針對(duì)使用第三方應(yīng)用的終端用戶(hù)需要訪(fǎng)問(wèn)自身私有數(shù)據(jù)的情況，沒(méi)有考慮其他私有數(shù)據(jù)擁有者提供第三方應(yīng)用授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)的功能。此外，OAuth 授權(quán)協(xié)議也沒(méi)有考慮能力訪(fǎng)問(wèn)的計(jì)費(fèi)授權(quán)和SLA系統(tǒng)授權(quán)等功能。

本發(fā)明公開(kāi)了一種零價(jià)鐵的分散方法，屬于環(huán)境工程、環(huán)境巖土工程技術(shù)領(lǐng)域。所述的分散劑由烷基糖苷、瓜爾豆膠和黃原膠按照一定的配比混合而成，對(duì)納米零價(jià)鐵和微米零價(jià)鐵都表現(xiàn)出了良好的分散效果。經(jīng)分散改性的納米零價(jià)鐵可應(yīng)用于受污染地下水的修復(fù)，經(jīng)分散改性的微米零價(jià)鐵可應(yīng)用于受污染土壤的修復(fù)。

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種文本分類(lèi)方法與設(shè)備，所述方法包括：S1，利用基于關(guān)鍵詞庫(kù)擴(kuò)充的特征選擇規(guī)則，確定各目標(biāo)文本的特征詞集合；S2，利用基于特征詞類(lèi)內(nèi)均勻度和特征詞類(lèi)間區(qū)分度的權(quán)重計(jì)算公式，計(jì)算所述特征詞集合中各特征詞的權(quán)重；S3，利用最大權(quán)重融合算法，對(duì)同一目標(biāo)文本的特征詞在不同文本類(lèi)別中的權(quán)重進(jìn)行權(quán)重融合運(yùn)算，構(gòu)建目標(biāo)文本特征向量；S4，基于所述目標(biāo)文本特征向量，利用多標(biāo)記分類(lèi)模型對(duì)所述目標(biāo)文本進(jìn)行分類(lèi)。本發(fā)明提供的一種文本分類(lèi)方法與設(shè)備，能夠有效提高文本信息表達(dá)的準(zhǔn)確性、提高模型構(gòu)建的效率，確保準(zhǔn)確高效地對(duì)文本信息進(jìn)行多標(biāo)記分類(lèi)。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶(hù)的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。◆項(xiàng)目的應(yīng)用范圍及經(jīng)濟(jì)效益分析 在該系統(tǒng)中采用了一類(lèi)創(chuàng)新性的用于復(fù)雜類(lèi)型數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)模型——發(fā)現(xiàn)特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統(tǒng)包含了 Web文本挖掘、客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類(lèi)和Web文本聚類(lèi)等方面，采用了我們提出的新算法。國(guó)際著名無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)“香港國(guó)際無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估事務(wù)所”品過(guò)此專(zhuān)利無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值72萬(wàn)美元。   基于內(nèi)在機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨(dú)立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們?cè)O(shè)計(jì) 該 并實(shí)現(xiàn)了具 有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構(gòu)件式知識(shí)發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng) ICCKDSS，而 Web挖掘系統(tǒng)是其 三個(gè)核心 部分之一。該系統(tǒng)具有通用性強(qiáng)、性能良好、使用方便、人機(jī)界面友好等特點(diǎn)，可以在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上進(jìn)行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法（已獲國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)，申請(qǐng)?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上融入知識(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機(jī)理之一：雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)（文本庫(kù)、日志庫(kù)與結(jié)構(gòu)信息庫(kù)）與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶(hù)的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)通過(guò)此機(jī)制可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面，通過(guò)雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。從而用基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)去制約與驅(qū)動(dòng) Web挖掘系統(tǒng)的整個(gè)挖掘流程，改變Web挖掘系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，在結(jié)構(gòu)與功能上形成了相對(duì)于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個(gè)開(kāi)放的、優(yōu)化的擴(kuò)體。總體上講，將Web挖掘視為一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng)，在Web挖掘進(jìn)程與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的廣泛聯(lián)系中，改進(jìn)與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構(gòu)、過(guò)程與運(yùn)行機(jī)制。 本系統(tǒng)已成功地應(yīng)用到現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育網(wǎng)信息挖掘中，得到用戶(hù)好評(píng)并通過(guò)國(guó)家軟件評(píng)測(cè)中心的鑒定測(cè)評(píng)。它還可以廣泛地應(yīng)用到智能決策（預(yù)測(cè)）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、電子商務(wù)和電子政務(wù)等領(lǐng)域中。該系統(tǒng)具有很大的應(yīng)用推廣價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶(hù)的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。