Li Sufang, Chairperson and designer of Guangxi Guoshan Yaojia Cultural and Creative Development Co., Ltd. (in Babu, a district in Hezhou, a city in South China's Guangxi Zhuang Autonomous Region), has scored great achievements in promoting the development of Yao-style embroideries during the past decade. Given the sound development of Li's company, more than 600 job opportunities have been created for impoverished residents and migrant workers, who have returned home to seek employment. Many residents and workers have earned a considerable profit from their embroideries. (Source: Women of China)
#每日一篇学术文章# 【Co-pyrolysis of cassava peel with synthetic polymers: thermal and kinetic behaviors】（木薯皮与合成聚合物的共热解：热和动力学行为）https://t.cn/A66wellc
摘要：这项研究工作的重点是木薯皮废物和一些合成聚合物的共热解，以实现能量转换并减少倾倒在垃圾场的这些废物部分的体积。通过将木薯皮废料与不同重量比的低密度聚乙烯 (LDPE)、聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 和聚苯乙烯 (PS) 混合，研究了各种合成聚合物废料/木薯皮混合物的共热解行为和热解动力学。研究了每个样品的物理特性，并在热重分析仪中在 N2 气氛中以 10°C/min 的加热速率从室温到 800°C 进行了共热解实验。在热分解之后，使用热重数据进行动力学分析。理化表征结果表明，与聚苯乙烯（41.1 MJ/kg）、低密度聚乙烯（42.6 MJ/kg）和聚对苯二甲酸乙二醇酯（21.1 MJ/kg）相比，木薯皮的热值相对较低，为 15.92 MJ/kg。木薯皮的热分解行为与合成聚合物的热分解行为明显不同。木薯皮等生物质材料的分解通常分两个阶段进行，而 LDPE、PS 和 PET 的分解发生在一个阶段。还发现木薯皮热降解所需的活化能低于塑料材料的活化能。木薯皮和不同合成聚合物的共热解影响共混物的热和动力学行为，降低了热解后的活化能和残留物。
来源：Waste Disposal & Sustainable Energy
摘要：这项研究工作的重点是木薯皮废物和一些合成聚合物的共热解，以实现能量转换并减少倾倒在垃圾场的这些废物部分的体积。通过将木薯皮废料与不同重量比的低密度聚乙烯 (LDPE)、聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 和聚苯乙烯 (PS) 混合，研究了各种合成聚合物废料/木薯皮混合物的共热解行为和热解动力学。研究了每个样品的物理特性，并在热重分析仪中在 N2 气氛中以 10°C/min 的加热速率从室温到 800°C 进行了共热解实验。在热分解之后，使用热重数据进行动力学分析。理化表征结果表明，与聚苯乙烯（41.1 MJ/kg）、低密度聚乙烯（42.6 MJ/kg）和聚对苯二甲酸乙二醇酯（21.1 MJ/kg）相比，木薯皮的热值相对较低，为 15.92 MJ/kg。木薯皮的热分解行为与合成聚合物的热分解行为明显不同。木薯皮等生物质材料的分解通常分两个阶段进行，而 LDPE、PS 和 PET 的分解发生在一个阶段。还发现木薯皮热降解所需的活化能低于塑料材料的活化能。木薯皮和不同合成聚合物的共热解影响共混物的热和动力学行为，降低了热解后的活化能和残留物。
来源：Waste Disposal & Sustainable Energy
#ACL 2021# 论文推荐：
论文名称：XRJL-HKUST at SemEval-2021 Task 4: WordNet-Enhanced Dual Multi-head Co-Attention for Reading Comprehension of Abstract Meaning（XRJL-HKUST at SemEval-2021 Task 4:词汇网增强的双多头共同关注抽象意义的阅读理解）
论文链接：https://t.cn/A6V72BpS
推荐理由：本文介绍了作者提交的SemEval 2021任务4：抽象意义的阅读理解的系统。该系统使用了一个大型的预训练语言模型作为编码器，以及一个额外的双多头共同注意力层来加强段落和问题-答案对之间的关系，遵循目前最先进的模型DUMA。而主要区别在于，作者将段落-问题和问题-段落的注意力模块堆叠在一起，而非平行计算，以模拟重新考虑的过程。作者还增加了一个层规范化模块来提高模型性能。此外，为了纳入已知的关于抽象概念的知识，作者从WordNet中检索了候选答案的定义，并将它们作为额外的输入输入到模型中。该系统被称为WordNet-enhanced DUal Multi-head Co-Attention（WN-DUMA），在子任务1和子任务2的官方盲测集上分别取得了86.67%和89.99%的准确率。
会议链接：https://t.cn/A6V72Bpo
AMiner，AI赋能的学术搜索平台：https://t.cn/A65eMxmG
#AMiner# #论文#
论文名称：XRJL-HKUST at SemEval-2021 Task 4: WordNet-Enhanced Dual Multi-head Co-Attention for Reading Comprehension of Abstract Meaning（XRJL-HKUST at SemEval-2021 Task 4:词汇网增强的双多头共同关注抽象意义的阅读理解）
论文链接：https://t.cn/A6V72BpS
推荐理由：本文介绍了作者提交的SemEval 2021任务4：抽象意义的阅读理解的系统。该系统使用了一个大型的预训练语言模型作为编码器，以及一个额外的双多头共同注意力层来加强段落和问题-答案对之间的关系，遵循目前最先进的模型DUMA。而主要区别在于，作者将段落-问题和问题-段落的注意力模块堆叠在一起，而非平行计算，以模拟重新考虑的过程。作者还增加了一个层规范化模块来提高模型性能。此外，为了纳入已知的关于抽象概念的知识，作者从WordNet中检索了候选答案的定义，并将它们作为额外的输入输入到模型中。该系统被称为WordNet-enhanced DUal Multi-head Co-Attention（WN-DUMA），在子任务1和子任务2的官方盲测集上分别取得了86.67%和89.99%的准确率。
会议链接：https://t.cn/A6V72Bpo
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