摘要：本发明涉及预混料生产技术领域，具体为一种易消化的肉鸡预混料，且肉鸡预混料的组分以及各组分的重量百分比为：蛋氨酸0.25‑2％、维生素A0.05‑1％、甘氨酸铁0.5‑4％、蛋氨酸锌0.2‑0.5％、复合酶0.1‑2％、丝兰属植物提取物0.5‑1％、助消化剂2‑9％，其余为水和饲料，通过在预混料中加入的大麦颗粒溶液，可以帮助肉鸡进行预混料的消化，使得预混料的利用效率得到了很大的提升。

摘要：本发明的目的在于提供一种纤维片结构体，其包含由明胶纤维束和热塑性树脂纤维束构成的并捻丝束，所述明胶纤维束与现有的明胶纤维相比质地良好，并且具有高的拉伸强度和大的断裂伸长率。而且，本发明的目的还在于提供一种纤维片结构体，其包含由明胶纤维束和热塑性树脂纤维束构成的并捻丝束，所述纤维片结构体用于固定细胞的细胞粘附性优异，并且具有与生物组织摩擦时不易产生炎症的滑动性。一种纤维片结构体，所述纤维片结构体包含针织组织，具有细胞载置表面和背面，上述背面的平均孔径小于上述细胞载置表面的平均孔径，上述针织组织包含由明胶纤维束和热塑性树脂纤维束构成的并捻丝束，上述纤维片结构体的厚度为30～5000μm，构成上述明胶纤维束的明胶纤维的根数为5～60根，明胶纤维的纤度为0.5～10dtex，上述并捻丝束中的明胶纤维束与热塑性树脂纤维束的总根数为2～20根，上述并捻丝束中的明胶纤维束与热塑性树脂纤维束的根数比例为5：1～1：5。

摘要：本发明涉及一种零样本条件下基于逆向匹配的画像映射方法，包括在数据特征标签和画像标签两个不同体系间建构双相关文本语料库，使用逆向匹配对语料库进行筛选修正；通过人工标注构建分类语料库，并训练模型建立画像体系间的映射关系；采用基于持续响应衰减的更新机制，并结合标签历史状态对时序变化的画像相关更新数据进行修正。本方法从扩展数据的角度出发，采用基于逆向匹配的文本库构建方法，引入与原始标签相关的外部文本数据扩展并增强标签的语义表达，再引入与用户画像相关的外部数据进行标注建立扩展标签和标注数据之间的联系，从而挖掘出原始特征标签隐含的丰富含义，达到从少量标签序列中计算目标画像的目的。

摘要：本发明公开了一种网页内容的多维度标注方法及装置，该方法包括：将待标注的网页内容文本转换为词向量；根据词向量，进行卷积神经网络分类，并将分类结果作为第一类维度标注结果；对待标注的网页内容进行第二类维度实体识别，得到第二类维度实体词；构建第二类维度规则知识库；将第二类维度实体词与第二类维度规则知识库进行匹配，得到第二类维度标注结果。本发明从网页的内容出发，利用有监督的深度学习分类方法卷积神经网络对第一类维度进行标注，解决了传统基于词频统计分类方法分类准确率低的问题；利用命名实体识别和规则知识库对第二类维度进行标注，丰富了网页的标注内容，提升了用户体验。

摘要：本发明公开了一种基于学习模型的谣言检测方法、系统及存储介质，其中检测方法包括：构建新闻语料库；构建博文语料库；对新闻语料库中的数据进行模型训练，获得第一分类器模型；对博文语料库中的数据进行特征提取，获得训练特征，利用训练特征进行模型训练获得第二分类器模型；利用第一分类器模型和第二分类器模型对社交平台中的博文数据进行谣言检测。本发明通过对新闻数据中的谣言和非谣言数据进行采集构建新闻语料库，再进行模型训练获得第一训练模型；再对社交平台中的谣言和非谣言数据进行采集构建博文语料库，再进行模型训练获得第二训练模型，最后利用两个训练模型对社交平台中的数据进行谣言检测，使最终的检测结果更加准确可靠。

摘要：本发明公开了一种互联网暴恐视频识别模型的优化方法及装置，所述方法包括：获取互联网暴恐视频识别模型的卷积神经网络中各个层的卷积核的各个通道的参数；根据所述各个通道的参数判断是否丢弃对应的通道，如果判断为是，执行通道丢弃操作。本发明使得每天使用暴恐模型审核的数据量大大提升。填补了海量互联网视频暴恐视频审核技术和产品空白，可以极大程度提升了暴恐图像审核的产品竞争力。

摘要：本发明公开了一种网站识别方法及可读存储介质，该方法包括如下步骤：提取网站样本数据，并对所述网站样本数据进行处理构建网页文本卷积神经网络CNN特征；提取网页特征，根据所述网页特征和所述网页文本CNN特征进行特征融合获得网站融合特征；根据所述网站融合特征进行模型训练获得识别模型，根据所述识别模型对待识别的网站进行识别。本发明方法通过使用网页文本特征构建的分类模型比较构建多特征融合分类模型，分类精度有大幅度提高。

摘要：本发明公开了一种鲁棒二值神经网络的构建方法及设备。鲁棒二值神经网络的构建方法，包括：对训练数据进行二值化处理；基于二值化处理后的训练数据，对预设二值神经网络进行训练；对完成训练的预设二值神经网络进行纠错编码。采用本发明，通过对训练数据进行二值化处理，可以将内存占用降低为原有的浮点型权值的1/32；同时，对训练好的二值神经网络进行纠错编码，使得编码后二元神经网络具有抵抗檫除或者错误的噪音干扰，所以编码后的二元神经网络具有很好的鲁棒性。

摘要：本发明公开了一种数据脱敏方法、装置可读存储介质，其中方法包括：根据获取的用户提交的数据文件通过预先训练的标注模型对所述数据文件中的敏感数据进行标注，以获得标注文件；利用预设评测规则对与所述标注文件的文件类型相匹配的脱敏算法进行评测；根据用户从评测结果中选取的脱敏算法完成对所述标注文件的脱敏。本发明利用预设评测规则对与标注文件的文件类型相匹配的脱敏算法进行评测；根据用户从评测结果中选取的脱敏算法完成对标注文件的脱敏，由此可以通过规则评测和用户选择确定对应的脱敏算法，具有广泛的适用性。

摘要：本发明公开了一种转写文本校对方法及存储介质，包括，基于预先构建的校对样本库对待校对文本按照不同文本粒度进行分析校对，获得对应的候选方案集；根据所述候选方案集确定校对方案，并通过所述校对方案确定校对结果。本发明方法基于预先构建的校对样本库对待校对文本按照不同文本粒度进行分析校对，获得对应的候选方案集；根据所述候选方案集确定校对方案，由此从不同的文本粒度出发确定校对方案，提高了转写文本的准确性和语义的合理性。