一种新的基于RGB图像的多区域信息隐藏技术

提出了一种新的基于图像的信息隐藏技术,可以在图像的每个位平面都实现信息的嵌入。该技术基于如下假定：即图像中的颜色分量值在某个较小的区域内变动时,人眼几乎察觉不到该图像的失真。由此,通过给各个位平面设定一个可变化区域,在这些区域中颜色分量值的轻微变化便可引起某个位平面在0与1之间发生转换,这样便可在这些区域中实现信息的藏匿。另外还从安全性及隐藏信息量方面对其进行了分析,并通过实验显示了在图像中嵌入信息后的的效果。     

越桔浓缩果汁及饮料的研制

成功地研制出浓缩果汁及新型的野果可乐型饮料并投入生产。     

VmaH和PMA在指状青霉中的表达及其作为潜在杀菌作用靶点的可能性

目的：研发安全、高效、具有新型作用靶点的杀菌剂，在对指状青霉（Penicillium digitatum）VmaH和PMA进行生物信息学和表达模式分析的基础上，进一步探讨两个基因作为潜在杀菌作用靶点的可能性。方法：以指状青霉为实验材料，使用Pfam、MEGA 5.0等在线软件对VmaH和PMA的编码蛋白进行生物信息学分析，进一步利用实时聚合酶链式反应技术分析VmaH和PMA在指状青霉中的表达规律。结果：结构域预测发现，VmaH具有2 个非常保守的结构域，分别为N端结构域和C端结构域；PMA具有3 个非常保守的结构域，分别为N端结构域、E1-E2 ATPase结构域和水解酶结构域。同源比对结果发现真菌物种中VmaH和PMA的氨基酸相似度分别为79%、80%，表明不同真菌间VmaH和PMA高度保守。进化树分析显示指状青霉VmaH和PMA与青霉属和曲霉属的VmaH和PMA具有较近的亲缘关系。相较于PMA，VmaH在指状青霉的整个生长过程中一直保持较高的表达水平，而PMA的基因表达水平在指状青霉生长后期显著下调。葡萄糖饥饿显著降低了VmaH和PMA的基因表达水平，葡萄糖回补可以恢复两个基因的表达水平，尤其是VmaH的表达量会显著上调。极酸极碱条件下VmaH和PMA的表达量均显著下调，弱酸和弱碱性环境使PMA基因的表达量增加。氧化、还原剂处理均能显著降低VmaH和PMA的表达水平，且PMA的下调尤为显著。PMA在不同杀菌剂处理条件下表达量均显著下降；而VmaH对不同杀菌剂处理的响应有所差异。结论：通过VmaH和PMA的生物信息学和表达规律分析，可以将VmaH和PMA所编码的蛋白作为指状青霉潜在杀菌作用靶点进行深入研究。     

淮南矿区地表下沉系数主控因素分析与回归计算

针对煤矿开采地表下沉系数预测困难问题,采用灰色关联分析结合回归分析的研究方法,对淮南矿区研究区域地表下沉系数与其影响因素之间的关联程度进行分析,并得出下沉系数的线性回归预测公式。结果表明,基岩软硬程度系数、松散层厚度占比因素对下沉系数影响最大,为主控因素;采厚和推进速度因素的影响次之,倾角因素的影响最小。下沉系数与基岩软硬程度系数和松散层厚度占比因素的线性回归预测公式,适用于基岩岩性中硬、松散层厚度占比大于0.5的类似条件矿区,11组数据误差均值为6.42%,7组误差值小于误差均值,说明回归预测公式是可行的。     

比技能、提水平、促发展的技能竞赛

7月27日，中国石化塔河油田采油一厂举行第七届职工职业技能竞赛，通过比技能、提升操作水平。促进企业安全稳定发展。本次竞赛历时四天。来自基层采油队、油气羹输联合处理站、天然气处理站等七个单位的57名选手参加。     

炭黑分散性对轮胎胎面胶性能的影响

研究炭黑分散性对全钢载重子午线轮胎胎面胶性能的影响。结果表明:提高密炼排胶温度和密炼能耗可以提高炭黑的分散性;炭黑分散性提高,有利于改善胶料的加工工艺性能和加工安全性能,提高物理性能和耐磨性能,降低生热。     

基于IEC61850规约的110kV数字化变电站及调试浅析

介绍了基于IEC 61850规约的110 kV全数字化变电站田乐变网络结构,测控装置、智能操作箱、电子式互感器等配置和调试方法,对调试中碰到的问题进行了分析,提出了解决方法。     

一种改进的基于最大流的Web社区挖掘算法

针对原始最大流算法给每条边的边容量分配一个常量值,在社区质量及成员数量上造成的问题,提出了一种改进的Web社区挖掘算法。该算法考虑不同边的重要性差异,将加权PageRank算法中页面的重要度转化为衡量页面之间边重要性的传递概率值,并使用该值对边容量进行赋值。实验结果表明,改进的算法有效地提高了Web社区的质量。     

燃烧器堵塞问题分析与控制措施

燃气锅炉运行中高炉煤气燃烧器经常积灰堵塞,导致高焦炉煤气和转炉煤气无法正常使用。通过对煤气特点和燃烧器结构性能进行分析,提出了解决堵塞问题的技术措施并实施技术改造,成功解决了堵塞问题。     

FCM型聚类算法的统一框架及其核推广

模糊C-均值(FCM)聚类模型是数据模式识别的一类重要工具。在FCM的基础上,结合了数据的类间离散度信息和空间约束信息,提出了FCM型算法的统一框架--Unified FCM,简称UFCM。针对UFCM算法难以处理非线性分类的问题,运用核技巧,得到核空间的UFCM算法--KUFCM。提出使用最短路作为数据点间的距离度量,提高了算法的聚类精度。实验表明,相对于FCM及其改进算法,KUFCM不仅提高了聚类算法的分类精度,而且改善了FCM型算法对噪声数据的稳健性。