公开(公告)号：CN116272436A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310378601.5

申请日：2023-04-11

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 罗绍华 ,  蔡雨霖 ,  闫绳学 ,  马豪蔚 ,  李佳怡

IPC: B01D71/42 ,  B01D69/08 ,  B01D67/00 ,  C02F1/44 ,  B01D46/54

Abstract: 本发明提供一种铁尾矿基电纺纤维膜及其制备方法和应用，所述铁尾矿基电纺纤维膜的材料包括铁尾矿粉和聚丙烯腈，通过选择铁尾矿粉和聚丙烯腈进行搭配，能有效提高电纺纤维膜的机械强度，同时采用静电纺丝的制备工艺，可以使得到的铁尾矿基电纺纤维膜表面平整光滑、纤维粗细均匀，还具有较小的纤维直径、较大的比表面积和优异的透水性，进而具有较强的吸附能力，可以在空气处理或污水处理中应用，具有重要研究价值。

公开(公告)号：CN119338017A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411383053.6

申请日：2024-09-30

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 郑诗籍 ,  黄文建 ,  吕艳霞 ,  谷宇森 ,  李佳怡 ,  何雨杨

IPC: G06N5/045

Abstract: 本发明提供一种基于因果增强图对比学习的可解释推荐方法，涉及推荐系统技术领域。该方法具体包括：收集用户数据、物品数据和解释数据，并构建若干个用户‑物品‑解释三元组；构建基于因果增强图对比学习的可解释推荐模型；将用户‑物品‑解释三元组输入基于因果增强图对比学习的可解释推荐模型并对该模型进行训练，得到训练好的基于因果增强图对比学习的可解释推荐模型；获取任意一组用户数据、物品数据和解释数据并输入训练好的基于因果增强图对比学习的可解释推荐模型，得到用户的物品推荐结果和推荐解释。该方法无需寻找条件苛刻的中介变量或针对不同的混杂因子逐一建模，从而精准在向用户推荐物品时提供符合用户偏好和物品特性的解释。