ENI公司悬浮床加氢裂化技术开发历程及经验启示

在原油劣质化和油品质量标准日益严格的趋势下,悬浮床加氢裂化技术受到广泛关注,ENI公司开发的悬浮床加氢裂化技术———EST率先走到了工业化阶段。介绍了EST技术的开发背景、技术特点和研发历程。通过分析ENI公司研发EST技术的经验,指出紧跟市场战略决胜,坚持不懈持续改进,重视催化基础及反应工程研究是EST技术开发成功的关键。     

香菇EST资源的SSR信息分析

对来源于NCBI 公共数据库的12144 条香菇(Lentinus edodes)EST 序列进行简单重复序列SSR 搜索。结果表明：在这些香菇EST 序列中共有359 个SSR 位点,46 种SSR 的重复单元,其中2 碱基重复243 条(67.69%),3 碱基重复114 条(31.76%),5 碱基重复1 条(0.28%),6 碱基重复1 条(0.28%)。平均33.8 条EST 序列中有1 个SSR。SSR的碱基总数达7727kb,约占整个EST 序列碱基数的2.94%。本实验还根据搜索结果设计了100 条香菇EST-SSR 引物,并随机合成了20 对引物。以4 个野外采集的香菇DNA 为模板,对引物进行了筛选与评价,有16 对引物有较清晰且稳定的目标扩增产物,其中11 对引物的产物存在遗传多态性。结果表明本实验设计开发的香菇的EST-SSR标记是可行且有效的。     

引入隐式反馈的多维度推荐算法

针对显式反馈信息作出的推荐在准确率和数据稀疏性处理上还存在缺陷的问题,因此引入隐式反馈信息,设计和实现了一种引入隐式反馈的多维度推荐算法（iMCF）。该算法涵盖用户、项目和隐式反馈三个维度的信息。对于前两个维度的信息,通过云模型相似度建模;而隐式反馈维度的信息,主要是结合概率矩阵分解模型进行处理。之后再把这三个维度得出的预测评分根据权值进行平衡,得出最终预测评分并作出推荐。实验数据表明,该算法在召回率和准确率上的表现相对于其他算法有了较为明显的提升,且适合大数据环境。     

西江流域 CMOＲPH 降水产品精度评估及水文效应研究

为分析卫星降水产品在西江流域的应用精度,为无资料地区的径流模拟提供数据支撑,结合基于雨量计监测的逐日降水产品 CGDPA,对降水产品 CMOＲPH 进行多尺度精度评估,并以此驱动 CＲEST 模型进行径流模拟。结果显示: CMOＲPH 能较好地再现西江流域日降水空间分布,日尺度上相关系数为 0. 71,月尺度上相关系数提高到 0. 88,在 4 季尺度上相关系数分别为 0. 52、 0. 75、0. 67、0. 47;在西江流域各降水等级频率计算中,除近乎无雨和微量降雨出现较大偏差外,其余等级频率计算结果与 CGDPA 近似。CMOＲPH 日降水事件探测能力是 POD 为 0. 69、FAＲ 为 0. 24、CSI 为 0. 56。水模拟效应中,CGDPA 和 CMOＲPH 在整个观测时期内的纳什效率系数和相关系数分别为 0. 81 和 0. 91、0. 80 和 0. 92。由此可得如下结论: CMOＲPH 和 CGDPA 的相关系数在日月尺度上较高,但会随着季节的不同而发生变化。CMOＲPH 的日降水探测能力较好,且在水文效应评估中取得了较好的效果。最终证明,CMOＲPH 在西江流域可替代地面雨量计数据,从而在降水数据获取上提供便利。     

基于Hash算法的大数据架构下电力系统风险评估研究

为解决电力系统风险评估传统方法存在的处理数据耗时长、实时交互性能欠缺、难以全面反应电网状态等问题,本文提出一种基于Hash算法的大数据架构下电力系统风险评估方法,利用Hash算法将电力系统基础数据关联至服务平台和风险评估系统,采用架空线路停运模型、变压器时变停运模型对电力系统进行大数据建模,融合静态和暂态安全性风险指标,依托多维度数据源,形成电力系统风险评估关联大数据分析体系。该方法有效解决了电力系统风险评估所涉及的多样性和不确定性问题,提升了风险评估实效。将其应用到重庆市某区域电网全年风险评估中,得到的评估结果符合实际情况,验证了所述方法能够综合反应电网设备状态演变和电网外部环境变迁,提高风险评估的准确性和实时性。     

一种基于历史事件的多维星座快照模型

城市发展进程中典型事件下的城市形态和空间结构诸方面特征,是城市历史文化演变在地域空间上留刻的有形足迹,它的数据表达能够对城市演变和发展研究形成基础和有效支持。时空数据模型因其能够完整表达客观世界时间、空间和特征语义,是重要的历史、地理和文化信息描述工具。以北京为背景,提取城市发展过程中典型历史事件,研究其下的时空数据事实和特征,提出基于历史事件的多维星座快照模型。该模型综合多维星座模型和时间快照模型的特点,以关系模型为主题框架,表达北京各时期历史和地理特征,为建立时空数据集成和城市空间特征分析的数据仓库模型提供概念表示。     

遗传算法在多维Fuzzing技术中的应用

对存在的多维Fuzzing技术中使用的遗传算法不能表示多种输入类型元素,不能充分使用已得到知识从而大大降低了基于知识的多维Fuzzing技术中提出的多维Fuzzing技术挖掘的漏洞的范围和能力,设计了一个包含选择、交叉、变异、修补等操作的可以表示大多数输入元素类型的遗传算法,提出一种多个输入元素的小染色体级连成一个大染色体,大染色体的遗传算子操作分解到各个小染色体之间操作的编码及操作方案,针对字符串型输入元素,提出一套可变长染色体的实值编码及操作方法.漏洞挖掘实验结果显示应用论文设计的遗传算法的多维Fuzzing技术具有更好的漏洞挖掘能力和更好的漏洞挖掘效率.     

机床主轴运动误差的在线高精度测量

初值问题是影响时域三点法测量机床主轴回转运动误差的主要因素。为此 ,提出先用频域法确定圆度误差的误差初值 ,然后用时域三点法测量数控机床主轴运动误差的新方法并实证该方法的正确     

数据挖掘在高职院校学生综合信息中的应用

针对目前高职院校数据库中的数据没有得到有效利用的问题,本文提出对学生成绩、学生综合信息进行关联规则的挖掘。包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果等步骤。从这些海量数据中挖掘出有用的信息,帮助分析课程之间、选课和就业的相关性,得出一些具有价值的规则和信息,为学校培养社会所需要的人才提供科学依据。     

Structure Prediction of Partial-Length Protein Sequences

Protein structure information is essential to understand protein function. Computational methods to accurately predict protein structure from the sequence have primarily been evaluated on protein sequences representing full-length native proteins. Here, we demonstrate that top-performing structure prediction methods can accurately predict the partial structures of proteins encoded by sequences that contain approximately 50% or more of the full-length protein sequence. We hypothesize that structure prediction may be useful for predicting functions of proteins whose corresponding genes are mapped expressed sequence tags (ESTs) that encode partial-length amino acid sequences. Additionally, we identify a confidence score representing the quality of a predicted structure as a useful means of predicting the likelihood that an arbitrary polypeptide sequence represents a portion of a foldable protein sequence (“foldability”). This work has ramifications for the prediction of protein structure with limited or noisy sequence information, as well as genome annotation.