Onium salts as catalysts in the liquid-phase oxidation of cyclohexene or tetraline by N2O

The liquid-phase oxidation of cyclohexene or tetraline with N2O was studied in various solvents in the presence of onium salts or without them. The onium salts exerted significant promoting effect on the reactions. The activation of the oxidant was studied by IR spectroscopy. It was found that the interactions of the ions in the onium salts and the polarised N–O bond further enhanced polarisation leading to an activation of the oxidant, thus, increasing the rate of oxidation

The role of onium salts in the oxidation of hydrocarbons by O2 catalysed by cationic phase-transfer reagents

Experimental and theoretical evidence is presented that cationic phase-transfer catalysts promote the homolytic decomposition of hydroperoxide initiators into radicals, this being a fundamental step in the catalysis of the oxidation of hydrocarbons by O-2. Such decomposition of the model substance tert-butyl hydroperoxide (t-BHP) results in O-2, tert-butanol (90-95%) di-tert-butyl peroxide (5-10%) and traces of CO2. The stoichiometric ratio Delta[t-BHP]/Delta O-2 was found to have a value of 2, independently of the nature of the counteranion present. It is assumed that the interaction between hydroperoxide and onium cation is mainly electrostatic in nature and that its effectivity depends on the positive charge density on the onium cation, which is controlled by the nature and dimensions of the counteranion. The role of water in the decomposition of t-BHP is also elucidated

Szövegaugmentálási módszerek összehasonlítása politikai szövegek szentimentanalízise során

Cikkünkben bemutatjuk a gépi tanítási feladatokban gyakran előforduló kiegyensúlyozatlan tanítóhalmaz probléma egy lehetséges megoldását az alacsony elemszámú kategóriák szöveg-augmentálásával. Az összevethetőség érdekében egyszerű szövegaugmentálási technikákkal (EDA) és egy szóvektor alapú módszerrel is kísérletet teszünk. A módszerek hatékonyságát politikai doménbe tartozó szövegek szentimentelemzési feladatán teszteljük, amihez a TK-MILAB szentiment korpusz egy kisebb szeletét használjuk. Az alulreprezentált kategória bővítésével elért eredményeket a kiváltott F-érték változás függvényében értékeljük

Can Triplet Loss Be Used for Multi-Label Few-Shot Classification? A Case Study

Few-shot learning is a deep learning subfield that is the focus of research nowadays. This paper addresses the research question of whether a triplet-trained Siamese network, initially designed for multi-class classification, can effectively handle multi-label classification. We conducted a case study to identify any limitations in its application. The experiments were conducted on a dataset containing Hungarian legal decisions of administrative agencies in tax matters belonging to a major legal content provider. We also tested how different Siamese embeddings compare on classifying a previously non-existing label on a binary and a multi-label setting. We found that triplet-trained Siamese networks can be applied to perform classification but with a sampling restriction during training. We also found that the overlap between labels affects the results negatively. The few-shot model, seeing only ten examples for each label, provided competitive results compared to models trained on tens of thousands of court decisions using tf-idf vectorization and logistic regression

Szennyvíziszap-komposzttal történő kezelés hatása a talaj CO2-respirációjára, tápanyag- és nehézfém-tartalmára csernozjom talajokon

A szennyvíziszap olyan szerves anyagokat, mikro- és makrotápanyagokat tartalmaz, amelyek mezőgazdasági felhasználás esetén javítják a talaj termékenységét. Ráadásul a szerves anyagok és a mikrobiológiai aktivitás növekedésével a talaj CO2-respirációja javulhat, és többlet CO2 kötődhet meg a talajban, ami hosszú távon csökkenti a légköri széndioxid-koncentrációt. Ugyanakkor a kihelyezésnek lehetnek káros következményei is, ha a szennyvíziszap túl sok szerves anyagot, nitrogént vagy nehézfémet tartalmaz. Kutatásunkban csernozjomtalajokon vizsgáltuk a növények által felvehető tápanyagoknak és nehézfémeknek, valamint a szerves anyagnak a változását alacsony dózisú települési szennyvíziszap-komposzt kihelyezése esetén (2,5-35 m3/ha/év). A talaj CO2-forgalmának becslésére terepi respirációs méréseket végeztünk. A terepi mintavételezések és mérések 2018-ban és 2019-ben zajlottak Újkígyós és Kardos települések közelében (Békés megye), melyek során a kísérleti parcellákról átlagtalajmintákat (0-30 cm és 30-60 cm mélységből) és talajvízmintákat gyűjtöttünk be a tápanyag- és nehézfém-koncentrációk változásának nyomon követésére (Újkígyóson), illetve öt alkalommal mértük a talaj CO2-respirációját mind Újkígyóson, mind Kardoson. A talajmintákon talajtani alapvizsgálatokat (pH, szervesanyag-tartalom, fizikai féleség, karbonát- és sótartalom) végeztünk, illetve standard extrakciós eljárásokkal meghatároztuk a tápanyagok (K2O, P2O5, N-formák, szerves anyagok) és egyes nehézfémek koncentrációit. A laboratóriumi vizsgálatok eredményei azt mutatták, hogy a szennyvíziszap-komposzttal kezelt területeken szignifikánsan megnövekedett a talaj K2O, P2O5 és NO2- + NO3- tartalma, ugyanakkor sem a szervesanyag-, sem a nehézfém-tartalomban nem következett be jelentős változás a kontrollhoz képest. Hasonlóképpen nem tudtuk igazolni a szennyvíziszap-kezelések utáni intenzívebb CO2-respirációt az egyik vizsgálati területen sem. Összességében eredményeink meggyőzően bizonyították, hogy a csak kommunális eredetű, iparból származóval nem terhelt alacsony dózisú települési szennyvíziszap-komposzttal kezelt területeken ez fenntartható trágyázási gyakorlat lehet, mely magas N-, P- és K-tartalmával olyan formában szolgálja a növénytermesztést, hogy közben nem szennyezi a talajvizet. A talaj CO2-forgalmának markáns módosításához vélhetően alacsonyak voltak a kihelyezett dózisok

Vállalati rendszerbe integrálható természetesnyelv-feldolgozó alkalmazás készítése digital-twin-distiller platformmal

Nagy méretű, mesterséges intelligenciát vagy egyéb numerikus módszert használó projektek esetén a modellek megalkotásán és finomhangolásán kívül számos kihívást jelentő feladat van, amelyeknek a megoldása egyre nehezebbé válik a projekt méretének és a projekten dolgozó mérnökök, kutatók számának a növekedésével. A cikkben egy olyan számítási platformot mutatunk be, amelynek az segítségével a benne készített numerikus modellek egy parancs kiadásával automatikusan átalakíthatóak egy vállalati rendszerbe integrálható, szabványos RESTAPI-t tartalmazó alkalmazássá. A cikk bemutatja az eszköz fontosabb részeit, és néhány rövid nyelvtechnológiai példán keresztül szemlélteti a kapcsolódó eszközöket