一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。     

基于区块链技术的公益时间银行系统

在现有的时间银行系统中，时间币的发行功能和结算功能完全集中到一个中心节点上。这种极度中心化的功能结构，不仅存在容易发生中心节点单点失效、数据容易被篡改等信息安全问题，还存在着时间币的发行和流通缺乏透明度以及时间币的结算依赖中心化的结算机构等问题。针对这些问题，提出了一种基于区块链技术的解决方法。首先，将时间币的发行功能和结算功能从中心节点上分离出来；然后，利用具有分布式去中心化、集体维护和不可篡改等特性的区块链技术，将分离出来的发行功能逐步去中心化，将分离出来的结算功能去中心化，形成公益时间链（PWTB）；最终，PWTB利用区块链技术以去中心化的方式将时间银行系统由单个节点维护账本变成由集体维护一个分布式的共享账本，使时间币的发行和流通公开透明，时间币的结算不依赖某个中心化的节点。安全分析表明所设计的PWTB能够实现安全的信息传输与存储，以及数据的共享。     

红色红曲菌组蛋白去乙酰化酶MrSir2的原核表达及活性分析

根据基因组序列信息,利用cDNA末端快速扩增技术(rapid-amplification of cDNA ends,RACE)得到了红色红曲菌中组蛋白去乙酰化酶mrsir2基因的完整cDNA序列,其编码序列(coding sequence,CDS)为1539 bp,编码512个氨基酸,含有一个SIR2蛋白保守结构域。根据大肠杆菌的密码子的偏好性对mrsir2序列进行优化,优化后的序列与p ET-28b载体连接后转入宿主菌E.coli BL21中进行IPTG诱导表达,并优化表达条件。实验结果表明:在16℃条件下用终浓度为0.25 mM的IPTG诱导培养16 h后,目的蛋白Mr Sir2可溶性表达效果良好。Ni2+柱亲和层析纯化后的Mr Sir2重组蛋白在SDS-PAGE上显示为一条约75 ku大小的条带,蛋白定量浓度达1.97 mg/mL,经Western blot鉴定为目的蛋白,测定酶活为78.5(OD/min/mg),780μM的二氢香豆素(dihydrocoumarin,DHC)对Mr Sir2蛋白的酶活抑制率为47%。Mr Sir2蛋白的可溶性表达为全面了解其酶学特征提供了材料,也为体外分析蛋白相互作用奠定了基础。     

ZIF衍生多孔碳纳米纤维用于高效电容去离子的研究

作为一种环保节能的新兴脱盐技术，电容去离子技术正在成为替代反渗透脱盐和电渗析脱盐的一项重要的脱盐技术。各种碳基材料被广泛地应用于电容去离子电极材料的研究，然而大多数碳基材料为粉末状材料，需要添加黏结剂，这必将导致电极材料电吸附能力的下降。利用静电纺丝技术，将ZIF纳米颗粒和聚丙烯腈混纺，并通过分段高温热处理过程，成功合成了具有柔性结构的整体性多孔碳纳米纤维。由于其具有孔道结构的分级分布和较强的亲水性等优良特性，所制得的多孔碳纳米纤维在1.2 V电压下于500 mg/L NaCl溶液中表现出良好的电吸附性能，脱盐量达到了19.92 mg/g，比普通碳纳米纤维提高了一倍以上。     

羟甲基化木质素/纤维素气凝胶粒子的制备、表征及吸附性能

以羟甲基化木质素和纤维素为原料，NaOH/尿素水溶液为溶解体系，采用冷冻干燥法制备羟甲基化木质素/纤维素气凝胶粒子。采用扫描电子显微镜（SEM）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）仪、X射线衍射（XRD）仪、比表面积及孔径分析仪等对其结构进行了表征。研究结果表明：羟甲基化木质素分子通过氢键作用附着在纤维素骨架上，气凝胶内部仍保持三维网状结构，羟甲基化木质素的引入使得气凝胶表面出现明显收缩，网状结构的致密度随着羟甲基化木质素用量提高而逐渐降低；同时气凝胶粒子具有纤维素Ⅱ型红外吸收峰和XRD衍射峰；粒子表现出Ⅱ型吸附/脱附等温线，孔径均在15 nm以下，且随着羟甲基化木质素用量不断提高，比表面积、孔容均有所减小，HKL-4的比表面积为105.3m²/g，孔容为0.336 6cm³/g，孔径为13.67nm。吸附性能分析表明在25℃下吸附5 h，HKL-4气凝胶粒子对金胺O、亚甲基蓝和罗丹明B的吸附量分别为33.06、96.06和43.26mg/g，对亚甲基蓝的饱和吸附量可达208.7 mg/g，吸附过程更符合Langmuir等温吸附模型，主要为单分子层吸附。