雯雯的农村野外生活日记-上山采野菜触情感/中性触乡村生...雯雯的山村遇难记2冲最新雯雯的山村遇难记2推荐-蚕蚕阅读小雯雯山村落难记番外冲最新小雯雯山村落难记番外推荐...
而且郭艾伦作为一名有地位有影响力的球员，尽管伤病在身无法参赛，但是在还有一年就成为了老将球员的郭艾伦，辽宁队大概也会尽可能给他一份顶薪合同维持一年，之后如果郭艾伦继续待下去，辽宁队给的合同，大概率就是采取降薪资的老将合同了。这样算是一个对外以及对内有一个好的交代了。
2024年12月14日，而她的背景也的确不简单，在军区大院中成长，也是红军的后代，身价不菲，5岁便坐上了私人飞机，加上她的丈夫也是个富豪，完全不愁吃穿。
雯雯的农村野外生活日记-上山采野菜触情感/中性触乡村生...雯雯的山村遇难记2冲最新雯雯的山村遇难记2推荐-蚕蚕阅读小雯雯山村落难记番外冲最新小雯雯山村落难记番外推荐...
终于明白为什么于谦从来不在人前替郭德纲说话都是人情世故首发2024-01-14 23:04·幸福像花儿一样向阳开谁说人情世故不重要还不是因为我这点拙劣的人情世故才得到了今天的成就这是一个公司家的回答我想起了一个故事这个故事有对于两个人的竞争一个人用了人情世故另一个人却被孤立这两个人分别是两个著名的相声演员——郭德纲和于谦郭德纲在相声圈子里可谓是家喻户晓广受欢迎他有着精湛的技艺和深厚的功力而与之相比于谦的名气要小得多但是于谦的确是一个非常优秀的相声表演者只是他不善于与人交际也许是性格太过于直率缺乏那种可以在人际关系上游刃有余的人情世故据说在郭德纲和于谦的竞争中郭德纲曾经在背后说了一些损害于谦声誉的话而于谦却始终没有在公开场合上为自己辩护当别人问他为什么不替自己说话时他只是淡淡地说：这是我的问题没有必要让别人为我辩解于谦这种不善于交际的性格一直困扰着他他在圈子里不受欢迎也没有什么朋友但是他并没有放弃自己的梦想他仍然坚持着用自己的实力去证明自己有一次郭德纲找到了于谦想和他合作一段相声于谦表示自己非常愿意和他合作但是却不知道该怎样开口于是就让郭德纲开口可是郭德纲却说：你应该主动点如果你连这个都做不到那你根本不配为这个圈子奋斗这句话让于谦非常受伤他觉得自己确实不够优秀但是他并没有放弃他开始更加努力地练习并且保持了自己的原则他不再以求得别人的认同为目标而是努力表现出自己的实力慢慢地他的表演受到了越来越多的认可他开始得到了更多的机会人情世故不是一种虚伪的交往方式它是一种基于关怀和尊重的交往方式在现实生活中我们也需要学会处理好人际关系这样才能更好地生活和工作但是我们不能因此而放弃自己的原则和底线只有坚持自己的立场并努力提升自己的实力才能真正获得别人的认可和尊重郭德纲和于谦的故事告诉我们成功不仅仅是技巧和手段的堆砌更是人情世故和交际能力的结合而于谦的经历也告诉我们一个人的实力和品格同样重要我们需要学会在维护自己原则的前提下与人建立良好的人际关系这样才能真正做到在竞争中胜出获得自己想要的成就
「深度学习」从专利文本中提取化学反应——ChEMU数据集原创2021-08-31 10:28·GoDesign——前言——当代人工智能技术发展飞速，各行各业都在应用其中的机器学习、深度学习算法对感兴趣的目标进行预测。在有机合成、药物合成领域，机器学习与深度学习算法被用来预测一个有机反应的产物或反应物，甚至用来预测一个药物分子的逆合成路线。其实这些算法的本质都是基于统计学、概率学的数学模型，而数学模型离不开数据因此想要让设计出来的模型更好地预测有机反应问题，就需要大量、且高质量的有机反应数据。那么想要获得充足的反应数据，一方面可以从不完全开源的Reaxys下载，但获取数据会受到的各种限制；而同时也有一部分开源的数据集，例如USPTO 1976-2016[1]，它们的问题是数据没有更新与维护，数据质量参差不齐。为了搭建自动提取化学反应文本中的有机反应的模型，我们可以借助自然语言处理相关技术进行文本信息挖掘。2012年Lowe, D. M.等人开发的LeadMine软件（NextMove Software公司）以及2012年之前的一些相关工作，都是建立在大量人工收集的词库与制定的语法规则基础上，先识别出文本中的化学实体名（chemical entity mentioned），再对基于实体所归属的动词进行分类，得到有机反应的反应物、产物与试剂、溶剂等[2-4]。之后在文本中自动提取化学反应的领域中，学术界发表成果的主要是IBM与ChEMU两个团队。其中IBM目标是自动化有机实验室，因此从自动提取文本中的有机反应及反应操作流程，到预测反应，再到逆合成路线分析都有所进展，他们提取反应的思路是利用Transformer模型将反应文本翻译成特定动词为分类的结构化语句，如图1所示，之后再进一步识别化学实体名与分类，得到反应，具体内容可以浏览IBM RXN for Chemistry的网站[5-6]。图1 IBM RXN中将化学反应文本转译成结构化文本示例[6]——ChEMU数据集——而后者ChEMU是Cheminformatics Elsevier Melbourne University lab，他们在2020年4月份公布了1500条人工标注好的专利中的有机反应文本的数据集，并有三十多只队伍参与竞赛[7]。标注的文本包含了反应产物、起始物、试剂催化剂、溶剂、温度、产率等10种实体名，如表1所示，以及反应操作动词（EVENT_TRIGGER），动词与化合物之间的关系参数（Arg1）以及动词与反应条件（温度、产率等）之间的关系参数（ArgM）。标注文本示例如图2所示。通过标注文本中反应的各个部分与条件，我们不仅可以获得有机反应式，还可以获得相关反应条件与产量、产率等结果。表1 ChEMU数据集10种实体名及定义[7]图2 ChEMU数据集文本标注示例[7]ChEMU数据集主要分为三个任务，一个是只完成10个实体名的识别，另一个是只完成反应操作动词与实体名之间关系参数（Arg1与ArgM）的预测，还有一个是包含了前两者任务的end to end任务。对于收集有机反应式的数据，第一项任务即可完成。——BiLSTM+CNN+CRF模型表现——在三项任务中，一家专做生物医药领域自然语言处理的公司MelaxTechnologies Inc.均获得第一。而在实体名识别任务中表现第二好的越南团队VinAI，以F1 score 95.21%略低于第一的95.70%[8]。而他们是少数表现拔尖且公开自己的模型的团队，他们的模型架构如图3所示。图3 VinAI团队的命名体识别模型(BiLSTM-CNN-CRF)架构[8]在模型的输入部分，他们利用（a）Word2Vec skip-gram模型预训练的词嵌入（b）基于一维CNN的字符级词嵌入（c）ELMo模型预训练的语境化单词嵌入，三种不同词嵌入连接而成的向量作为输入。经一层双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉序列信息，再经条件随机场（CRF）捕捉标注之间的分布规律，输出标注。而标注模式是常见的BIO模式，即标注一个词的词头（B，Begin）与词中（I，Inside），以及其他词（O，Other）来确定实体名的边界，例如图3中，B-REAGENT_CATALYST与I-REAGENT_CATALYST的标注对应sulfuricacid是REAGENT_CATALYST。为了验证三种词嵌入对模型的表现，他们分别减少一种词嵌入，得到的结果如表2所示，相比没有预训练的字符级CNN词嵌入，两种预训练的词嵌入对模型表现的影响更大。表2 减少其中一种词嵌入时的模型表现[8]——总结与展望——在化学命名体识别任务中，BiLSTM+CRF配合预训练的词嵌入，一般可作为baseline级别的方法。对于自动提取的反应的所有模型，准确率再高也无法达到100%，因此还需发展校对反应的算法（将较容易混淆的反应物与溶剂、催化剂进行校对），后期如果建立有机反应数据库还是需要进一步人工校对（校对算法可以减轻人工校对负担，仍具有意义）。而在此之后，ChEMU实验室准备于2021年增加两项任务，一个是找到与专利化学反应文本相似的化学反应与反应条件，另一个是识别专利化学文本中的各种表达式之间的指代（指代消解，找到指代词的归属）[9]。前者为有机实验者检索相似反应与筛选反应条件提供便利，后者是大规模自动化提取专利文本中有机反应中必须迈过的一道坎，因此值得对化学文本挖掘感兴趣的研究者持续跟进与参与。参考文献：[1]Lowe, D. M. “Chemical reactions from US patents” https://figshare.com/articles/Chemical_reactions_from_US_patents_1976-Sep2016_/5104873[2]Lowe, D. M. Extraction of chemical structures and reactions from the literature. Diss. University of Cambridge, 2012. DOI: 10.17863/CAM.16293[3]Ai, C. S., Paul E. Blower Jr, and Robert H. Ledwith. "Extraction of chemical reaction information from primary journal text." J. Chem. Inf. Comput. Sci. 30.2 (1990):163-169. DOI: 10.1021/ci00066a012[4]Jessop, D. M., Sam E. A., and Peter M. R. "Mining chemical information from open patents." J.cheminform. 3.1(2011):1-17. DOI: 10.1186/1758-2946-3-40[5] Vaucher,A.C., Zipoli, F., Geluykens, J., et al. “Automated extraction of chemical synthesis actions from experimental procedures.” Nat.Commun. 11, 3601(2020). DOI: 10.1038/s41467-020-17266-6[6]IBM RXN for chemistry https://rxn.res.ibm.com[7]He, J., et al. "Overview of chemu 2020: Named entity recognition and event extraction of chemical reactions from patents." International Conference of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages. Springer, Cham, 2020. DOI:10.1007/978-3-030-58219-7_18[8]Dao, M. H., and Dat Q. N."VinAI at ChEMU 2020: An accurate system for named entity recognition in chemical reactions from patents." CLEF, 2020.[9]ChEMU http://chemu.eng.unimelb.edu.au业绩大增，股价下跌！氟化工龙头多氟多市值8个月蒸发逾160亿原创2023-03-23 19:35·时代周报本文来源：时代周报 作者：特约记者 雨辰新能源“春风吹满地”，六氟磷酸锂真争气！受益于六氟磷酸锂产物价格高企，氟化工龙头多氟多（002407.SZ）2022年获得了不错的收益。然而，业绩只能说明过去，二级市场则看中未来。3月22日晚，多氟多发布2022年年报，报告期内，公司实现营业收入123.58亿元，同比增长58.47%；实现归母净利润19.48亿元，同比增长54.64%。分季度来看，去年第二季度往后，多氟多的营业收入就开始呈现环比下降趋势，归母净利润更是直接从头降到尾，由第一季度的7.32亿到第四季度的2.19亿，下降了70.08%。截图来源：多氟多2022年年报多氟多表示，受益于新能源的持续发展，产能持续扩张，2022年收入及盈利得到了进一步的提升。3月23日，时代周报记者就业绩相关问题5次致电多氟多董秘彭超，对方均未接听。新能源业务毛利率下降公开资料显示，多氟多于2010年在深交所上市，1999年成立至今，作为无机氟化工龙头，实现了从氟化工到新能源的转型发展，其主要产物包括氟化盐、新材料、锂电池及核心材料，其中新材料以六氟磷酸锂为主，锂电池及核心材料以动力锂电池为主。六氟磷酸锂是锂电池电解液的“魂魄”，也是近中期最理想的锂电池电解质，被广泛应用于动力锂电池、锂离子储能电池及其它日用电池，而电解质是锂电池的关键原材料之一。动力锂电池则主要应用于新能源汽车产业。2022年，多氟多在新能源方面的业绩持续增长，以六氟磷酸锂为代表的新材料业务及新能源电池的盈利能力再次得到提升。其中，多氟多的新材料业务实现营收78.1亿元，占营收比例的63.17%，同比增长91.85%；新能源电池实现营收19.8亿元，同比增长100.66%。产能方面，多氟多目前具备5.5万吨/年的六氟磷酸锂产能，利用率达88%，同时有4万吨/年的在建产能。此外，多氟多在二氟磷酸锂、四氟硼酸锂等新型锂盐上也有布局。另在钠离子电池方面，多氟多目前已具备年产千吨级六氟磷酸钠的生产能力。报告期内，公司自主研发的钠离子电池已有产物下线，正在进行各类评测和客户的装车试用。六氟磷酸锂被多氟多称作“第一价值曲线”，是公司能力升级的推进器和发展的增长极。多氟多于年报中表示，未来将统筹产业链，整合资源，巩固行业领先地位，进一步提高市场占有率。六氟磷酸锂为什么在多氟多享有如此“盛誉”？答案就在于它的高盈利能力及高毛利。但是，作为多氟多最主要的毛利来源，2022年新材料业务的毛利率却仅为38.36%，较一年前的50.78%，同比下降了12.42个百分点；新能源电池的毛利率为11.75%，也下降了2.36个百分点。虽然多氟多在年报中未披露相关原因，但毋庸置疑，这与六氟磷酸锂等原材料市场价格的下滑及供需变化有着密不可分的关系。据Choice数据，2022年初，六氟磷酸锂的价格为56.5万元/吨，3月其价格曾一度“狂飙”至59万元/吨，然而截至今年3月23日，多氟多披露年报的这一天，六氟磷酸锂的价格已跌至12.1万元/吨，较前一交易日继续下跌3000元/吨，相比一年前的价格已下跌79%。华通证券国际表示，锂电池产业处于产物创新和产能扩建阶段，随着各公司的产能逐渐丰满，供应超过需求，价格会有所回落。未来三年，多氟多新材料和锂电池的毛利率将继续呈下降趋势，预计2023-2024年全部产业的综合毛利率分别为34.57%和32.67%。与此同时，有色咨询也表示，当前下游需求起色，六氟磷酸锂供过于求，且其原料碳酸锂价格不断下行，六氟磷酸锂价格不断下探。预期未来一段时间内，六氟磷酸锂及电解液价格仍将下跌。半年市值蒸发逾160亿元随着毛利率一同下跌的，还有多氟多的股价。和锂电行业其他上市公司一样，从2022年7月起，多氟多的股价便一路向下。2022年7月7日，多氟多的股价曾最高达到过55.59元/股。截至2023年3月23日，多氟多的股价以上涨1.63%报收33.72元。相较于2022年7月8日高达426亿元左右的市值，多氟多目前的市值已经跌至约258亿元，8个月左右的时间里，公司市值已经蒸发约168亿元。图片来源：Wind从机构投资者的持仓变化来看，多氟多的机构投资分歧较大。记者发现，香港结算中心有限公司已经连续三季度大幅减持多氟多，2022年后三季度分别减持了158.68万股、690.95万股、196.14万股，不过年报中仍居于前十大流通股股东行列。与此同时，汇添富中证新能源汽车产业指数（LOF）较2022年第三季度减持22.3万股。两家增持机构为南方中证500ETF及华夏中证新能源ETF，分别较上季度增持了275.7、28.3万股。截图来源：choice数据光大证券表示，由于多氟多主营产物六氟磷酸锂的原材料碳酸锂的价格仍维持高位，公司需按一定折扣的市场价进行采购，原材料成本上升，故下调多氟多2023-2024年盈利预测，预计2023-2024年公司归母净利润分别为24.22（下调14%）、31.25（下调14%）亿元。在3月23日举办的投资者交流会中，多氟多总经理李云峰表示，六氟磷酸锂的价格下跌得很快，但没有到底，什么时候到底主要看碳酸锂价格。“目前公司碳酸锂库存一般要求3-5天，六氟磷酸锂的库存控制得也比较好，一般控制在7-10天，这里头还有一些外贸客户的发货。我们对下游的看法是，可能还得有1-2个月，整个原材料的价格，包括六氟磷酸锂，才会见底。”对于“跌跌不休”的股价，多氟多的董秘彭超此前接受采访时曾告诉记者，“二级市场的股价，我们作为经营公司方来说，确实完全不可控。”