细菌技术在水泥基材料中的研究现状及展望

介绍了细菌技术胶凝复合材料的研究进展，例如细菌诱导碳酸钙沉淀的机理，细菌在水泥基复合材料中的应用方法，细菌对水泥基材料机械性能、耐久性的影响，以及成本效益分析等。概述了在建筑中应用细菌技术的水泥基复合材料的机遇和挑战。     

锡量子点制备及其电催化还原二氧化碳产甲酸性能

锡基材料在自然界含量丰富、价格低廉, 在电催化还原CO₂制液体燃料反应中具有巨大潜力。但是较低的产物选择性和较差的稳定性限制了其应用。本工作制备的锡量子点电催化剂(Sn-QDs), 具有高效、高稳定性和高选择性的电催化还原CO₂产HCOOH活性。Sn-QDs的平均颗粒尺寸仅为2~3 nm, 结晶性良好。小的颗粒尺寸增大了电化学活性面积(ECSA), Sn-QDs的ECSA约为锡颗粒的4.4倍。ECSA增大以及CO₂还原反应动力学加速, 促进了CO₂电化学转化。在-1.0 V (vs RHE)下, Sn-QDs/CN催化剂的HCOOH法拉第效率(FE_HCOOH)达到95%, 并且在宽约0.5 V的电势范围内能够保持在83%以上。此外, Sn-QDs/CN可以在24 h内保持良好的电化学稳定性。     

中国酿造杂志征稿简则

《中国酿造》创刊于1982年,是由中国商业联合会主管,中国调味品协会及北京食品科学研究院主办的综合性科技期刊。重点报道调味品、酿酒、食品微生物、食品添加剂、发酵乳制品、生物工程技术、生物化工、生物质能源等领域的研究成果及发展动态。《中国酿造》是中文核心期刊、中国科技核心期刊,被美国《化学文摘》(CA)、美国《乌利希期刊指南》(UPD),美国EBSCO数据库、英国《食品科学文摘》(FSTA)、英国《国际农业与生物科学研究中心》(CABI)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)等数据库收录。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

煤基高能量密度燃料的合成及表征

高能量密度燃料是为新型高性能飞行器提供动力保障的关键,其合成及应用研究具有重要的前瞻性和重大战略意义。煤炭是我国的主体能源和重要原料,通过煤直接转化获取的煤基油,充分保留了煤中特有的环状分子化学结构,具有良好的热安定性和较高的能量密度,被认为是高超音速飞行器的优选燃料。以煤直接液化工艺生产的煤液化石脑油馏分为起始原料,通过富集轻质芳烃、化学合成、催化加氢稳定和产物分离提纯等方法制备煤基高能量密度燃料,并对其产物进行分子结构表征和性能评价。结果表明,煤直接液化生产的石脑油馏分是一种优异的催化重整原料,经催化重整富集轻质芳烃后,其轻质芳烃质量分数高达71.05%。Diels-Alder化学合成主产物是由多个封闭环平面组成且具有空间立体构型的二环或三环烃类物质,质量分数为46.18%,因分子内存在较大的张力能,结构紧凑,其拥有更大的密度和体积热值。煤基高能量密度燃料的密度和体积热值分别为0.8990 g/cm3与38.06 MJ/L,均大大超过现行的国内石油基喷气燃料(RP-3和RP-6)、煤基大比重喷气燃料、美国和俄罗斯军用标准。与单一纯物质合成高能量密度燃料(JP-10和T-10)比较,其密度与体积热值偏小。究其原因主要是轻质芳烃的富集度仅为71.05%,需进一步提高其轻质芳烃质量分数。另外,制备的煤基高能量密度燃料种类复杂,其主产物质量分数仅46.18%,下一步可重点调控合成产物的分子构型和纯化分离。     

缓释氧材料对黑臭水体的水质改善效果研究

采用新型缓释氧材料处理城市黑臭水体。中试实验过程中缓释氧材料放置于释氧渗透反应格栅中，研究缓释氧材料对实际城市黑臭水体的处理效果。中试结果表明新型缓释氧材料可以明显改善水体的污染情况。在实验周期为 20 d，水力停留时间为 8 h 的情况下，黑臭水体流经释氧渗透反应格栅后，水体溶解氧（DO）浓度升高，好氧微生物的活性增强，水中好养微生物降解有机污染物速率提高，水体中污染物化学需氧量（COD）、氨氮（NH₃-N）、总氮（TN）以及总磷（TP）的去除率分别为 21.2%、12.0%、15.20%、58.1%；水体中微生物优势菌群发生变化，在属水平上，hgc I＿clade、CL500-29＿marine＿group 和 12up 为优势物种。用冗余分析（RDA）探讨了环境因子与微生物群落结构之间的关系，DO、TN、TP、NH₃-N 是影响微生物群落结构的主要环境因子。     

混菌矿化增强再生粗骨料的物理力学性能

为克服单一微生物培养成本高且矿化鲁棒性不足的缺陷，提出了一种混菌矿化增强再生粗骨料物理力学性能的方法.通过筛选矿化效率较高的好氧嗜碱混菌，考察了混菌矿化对再生粗骨料物理力学性能和混凝土抗压强度的影响.结果表明：相同增强时间下，混菌比纯菌呈现出更优异的矿化增强效果；随着混菌矿化增强时间的延长，再生粗骨料吸水率和压碎指标呈现出先减小后增大的趋势，最优增强时间为15 d；采用矿化增强再生粗骨料制备的再生混凝土抗压强度提高幅度达到22.1%.     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...     

蓝靛果中可降解有机酸的酵母菌株筛选及鉴定

对长白山蓝靛果（Lonicera edulis）鲜果进行微生物分离纯化，筛选获得可降解有机酸的酵母菌株，研究其降酸特性和耐受性并进行生物学鉴定。结果表明:从蓝靛果果实中筛选出5株具有降酸作用的菌株，其中B5对于苹果酸、柠檬酸、酒石酸的降酸率分别为42.60%±0.85%、18.28%±0.80%、13.09%±0.61%。对菌株B5进行形态学观察，生理生化试验以及26S rDNA鉴定，菌株B5为二孢接合酵母（Zygosaccharomyces bisporus），耐受葡萄糖、SO₂质量浓度分别为250 g/L，400 mg/L，耐受酒精度为18%vol。本实验结果可为果酒产品生物降酸提供参考。