纺织品用抗菌剂的发展及应用

综述了三大类纺织品用抗菌剂的发展现状、产品种类、特点及应用情况,重点介绍了动物源及绿色植物源天然抗菌剂的特点及应用,简述了抗菌剂的发展趋势及开发过程中要注意的问题。     

酪氨酸酶酶促乳铁蛋白在丝素表面的接枝

本文利用酪氨酸酶对酪氨酸残基具有催化氧化的特性,进行了酶促乳铁蛋白在丝素表面接枝效果研究。借助酪氨酸含量分析、丝素蛋白溶液黏度测定等,评价了酪氨酸酶的催化接枝效果。研究结果表明,经酪氨酸酶处理后,丝纤维中酪氨酸含量下降;与仅经乳铁蛋白处理相比,酪氨酸酶/乳铁蛋白组合后丝织物的强力、丝素蛋白溶液黏度增加,验证了酶促乳铁蛋白在丝素蛋白表面的接枝反应。此外,乳铁蛋白也会在丝纤维表面吸附,表现为酪氨酸酶/乳铁蛋白处理样与仅乳铁蛋白处理样染色性能较相近。     

浅议如何做好生态旅游改扩建项目的经济评价

随着生态旅游的开发,原有的设施不能满足游客对旅游功能增长的需求,需要改扩建来完善相关的设施,全面提高旅客接待能力,加速旅游产业发展。项目的改扩建可行性分析和新建项目有诸多不同,笔者从以下几方面来浅议如何做好生态旅游改扩建项目的经济评价。     

碳酸钾制硫酸钾在膨润土层间插层构型机理研究

本文研究了碳酸钾在膨润土层间与硫酸反应生成硫酸钾层间结晶,实验得出其最佳工艺条件为:一次水浴温度80 ℃,搅拌速度1.5 m/s,搅拌时间30 min,矿浆浓度为20 g膨润土溶于100 mL蒸馏水中;分段水浴温度70～70 ℃,分段搅拌速度0.5～2.0 m/s.正交试验与单因素实验结果吻合,其因素影响顺序为:搅拌速度>矿浆浓度>水浴温度>搅拌时间.其最大层间结晶达到4.2 g.从SEM、EDS图片显示硫酸钾成功结晶于膨润土层空间,没出现包裹现象,使对硫酸钾的固定与缓释有更深一步的认识.     

纳米晶PZT薄膜叠层型体声波滤波器的研究

设计了一个以纳米晶PZT为压电薄膜的叠层型体声波滤波器（SCFBAF）,并在ANSYS11．0中用3D有限元方法对其幅频特性进行仿真与研究,实验结果表明,该SCFBAF工作在682．64MHz时带宽约为280kHz,1781．36MHz时约为320kHz,能满足高工作频率、窄带宽的需要。相比传统滤波器,该种SCFBAF具有可集成和低功耗等优点,将在下一代无线通信射频前端系统中发挥重要作用。     

碳/掺杂碳气凝胶及其研究进展

经溶胶-凝胶、超临界干燥和高温碳化过程制备的碳气凝胶及通过掺杂获得的掺杂碳气凝胶是一种新型的轻质纳米多孔材料,具有许多优异的性能和广阔的应用前景.介绍了溶胶-凝胶法的反应机理,综述了碳/掺杂碳气凝胶的制备方法、发展现状,指出了目前存在的问题并提出了新的可行的制备掺杂碳气凝胶的方法.     

盐渍土环境中输电线路基础外防护技术对比试验研究

分析对比了密封型和渗透型两种表面防护材料在不同环境中的性能,通过吸水率、结晶膨胀性能、抗碳化性能、氯离子电迁移系数、氯离子自然扩散性能和抗冻性能等指标进行评价。结果表明:吸附重腐蚀区宜选用密封型防护材料,对介质传输与化学腐蚀有良好阻隔作用,但不宜使用在冻融循环部分,该部分可以使用渗透结晶型防护材料;吸附普通腐蚀区宜选用硅烷类憎水密封型防护材料,对介质传输与化学腐蚀具有一定阻隔作用,控制每平方米涂覆量保障防护效果;无水位变化的区域宜选用渗透型无机表层强化材料,在较低成本下实现掺合料混凝土碳化的防护和养护的保障。     

DX中波发射机抖动噪声分析与处理

由于A/D转化器性能的非理想性以及噪声对音频信号的影响,DX中波发射机极易产生抖动噪声.本文针对DX中波发射机所提供的抑制抖动噪声的原理,进行了深入的分析,并介绍了维护经验.     

基于跨任务一致性的半监督肝脏CT图像分割

目前基于深度学习的医学图像分割方法往往需要大量带标记数据训练网络模型,然而医学影像的标记数据获取通常非常昂贵,半监督学习能使模型利用大量未标记数据和少量标记数据学习。该文提出了一种基于跨任务一致性的半监督学习框架来降低神经网络模型训练时需要的标记数据成本。该方法利用V-Net网络作为主干框架并添加两个辅助解码器,同时在解码器中引入一个辅助回归任务,提高模型分割性能,并在主副解码器的分割任务和回归任务之间施加正则化约束的跨任务一致性损失,该框架能够学习到大量未标记数据的几何先验信息。在LiTS2017 Challenges数据集上验证了该方法的有效性。在使用20%标记数据的实验中,该方法的Dice系数和Jaccard指数分别达到了93.95%和88.87%,相比全监督V-Net网络模型训练下的Dice系数和Jaccard系数分别提高了3.60百分点和5.78百分点。实验结果表明,该方法在使用少量带标记数据情况下达到接近100%带标记数据训练分割肝脏的精度,与其他的半监督方法相比分割精度更优。     

基于迁移学习的多视角乳腺肿块和钙化簇分类方法

针对乳腺肿块和钙化簇分类任务中可用训练数据量较少的问题,结合乳腺钼靶图成像特点提出了一种基于二次迁移学习的多视角模型。首先,使用CBIS-DDSM制作乳腺局部组织切片数据集来预训练主干网络,完成主干网络的领域适应性学习,使之具备基本的病理特征捕捉能力;随后,把主干网络二次迁移到多视角网络中,在绵阳市中心医院数据集上进行微调,同时利用CBIS-DDSM增加训练的正样本数量以提升网络的泛化能力。实验结果表明,领域适应性学习和数据扩充策略平均提升了17%性能指标,取得了94%和90%的肿块和钙化簇曲线下面积(AUC)值。