基于点的绘制与压缩技术

基于点的模型数据往往非常庞大,因此怎样在有限的硬件环境下对庞大的点云数据进行压缩传输和实时绘制成为基于点的图形学中两个最重要的问题.回顾了基于点的绘制的最新研究进展,将基于点模型的压缩算法分为渐进压缩编码和单分辨率压缩编码两类分别进行介绍和分析比较,并给出了一些研究建议.     

DIR-MCFC性能影响因素研究

将甲烷水蒸气重整制氢反应与熔融碳酸盐燃料电池技术相结合,构成了以甲烷为燃料气的直接内重整熔融碳酸盐燃料电池(D IR-M C FC)。考察了影响电池性能的条件,发现反应气压力增加会提高电池性能,反应气压力由0.1M Pa升至0.6 M Pa,在150 m A/cm 2下,电池电压约提高200 m V;增加甲烷流量利于提高电池性能,但需要合理选择甲烷的利用率;常压下,进气水碳比为1时同等电流下电池初始电压较进气水碳比为2时高30～50 m V,而在0.6 M Pa下这两种进气水碳比对电池初性能影响不大;0.6 M Pa、水碳比为1时,催化剂容易积碳,从而降低电池运行的稳定性,因此,电池在较高压力下运行时应适当提高进气水碳比。     

海控国际广场绿色施工技术研究与应用

近年来,随着能源消耗及环境污染的日益加剧,国家及地方各级企业努力推行"绿色施工、节能减排"的工作。结合海控国际广场项目,主要就"绿色建筑"整个生命周期中"绿色施工"这阶段,针对施工现场绿色施工技术的研究和应用进行了详细介绍,主要包括:节能与能源资源利用、节水与水资源利用、节材与材料资源利用、节地与土地资源保护和环境保护5个方面。结果表明,通过绿色施工技术的应用,取得了良好的社会和经济效益。     

BP神经网络在粮食霉变预测中的应用研究

霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。本研究利用MATLAB的神经网络工具箱建立了预测粮食霉变的BP神经网络,给出了稻谷在给定含水率、温度、储藏时间的条件下是否会发生霉变的预测模型。同时,通过合理选择训练样本的数目,探究训练样本数量对网络精度的影响,并通过华北地区实仓数据验证由实验数据得到的BP神经网络在实际应用中所能达到的准确程度。经过验证,对于实验数据,训练样本数目大于400时,神经网络预测正确率可以达到94.3%;样本数越大,正确率越高。随机选择2 500个实验室样本数据进行训练得到的神经网路预测模型,对剩余样本预测准确率达到98%,对于实仓检测数据,正确率可以达到82.1%。     

主被动遥感特征优化的天然林森林蓄积量估测

结合国产主被动遥感数据高分六号（GF-6） PMS和高分三号（GF-3）双极化PolSAR估测森林蓄积量,并针对多源遥感数据的冗余问题进行特征组合优化。以新疆巩留县天然林地为研究区,提取GF-6 PMS数据的光谱信息、植被指数、纹理以及植被覆盖度信息和GF-3 PolSAR数据的后向散射系数、极化分解参数,结合地形因子,在森林样地调查数据的基础上,利用快速迭代特征选择的 K 最近邻法（K-Nearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS）估测研究区的森林蓄积量。对比国产主被动遥感数据和单一遥感数据源时的估测结果,基于最优特征组合反演研究区的森林蓄积量,结果表明：联合GF-3 PolSAR和GF-6 PMS数据估测研究区森林蓄积量的精度为 R2=0.72,RMSE=92.48 m3/hm2,相比于仅使用GF-6 PMS数据估测的精度（R2=0.56,RMSE=118.8 m3/hm2）,R2提高了0.16,提高了28.6%,RMSE降低了26.32 m3/hm2,降低22.2%。说明主被动遥感数据协同反演可以提高森林蓄积量估测精度,KNN-FIFS方法可以有效地估测天然林森林蓄积量。     

微波化学在高分子有机合成中的应用

微波,通常位于无线电波与红外辐射两者之间,其中波长一般用于雷达,而其余部分则会主要运用在电讯传输。所以,为降低微波功率对广播以及雷达等造成的影响,则应重视微波化学在高分子有机合成中的应用,提升相关技术水平,从而使微波化学的重要作用得以彰显。本文以微波化学在高分子有机合成中的应用现状为出发点,着重探讨微波化学在高分子有机合成中的应用方式。     

北方储藏稻谷真菌多样性分析

本研究选择北方有代表性的地区,以高大平房仓常规储存的稻谷为研究对象,根据仓内储藏环境的差异进行分点分层取样。采用传统方法进行真菌分离纯化,通过形态学和分子系统学相结合进行菌株的分类鉴定,通过研究真菌分布为稻谷储藏过程监控提供一定的指导。结果表明,我国北方地区稻谷储藏期含水量为13.6%～15.6%,每个省储藏稻谷真菌菌落总数范围在10~3～10~4 CFU/g之间;北方储藏稻谷共分离出58种真菌,分布于2门,4纲,6目,13科,16属,主要优势菌阿姆斯特丹曲霉Aspergillus amstelodami和多育曲霉Aspergillus proliferans被划分为灰绿曲霉群及其近缘类群,这类真菌对于仓储环境的适应性较强,可作为北方粮堆异常粮情早期监测预警的主要指示菌群;粮堆上层或靠近墙壁等易受环境温度影响的位置,易达到储藏真菌的生长条件,优势菌群由初始的田间和过渡真菌演替为储藏真菌,是高大平房仓稻谷储存过程中需要重点关注的位置。确定储藏稻谷的优势菌群及仓房重点关注位置,为北方稻谷储藏过程提供了技术参考。     

高直链玉米III型抗性淀粉制备及其结构和特性

以高直链玉米淀粉G50和G70为原料,经酸解、糊化、脱支和重结晶步骤获得III型抗性淀粉,通过退火与压热处理以进一步提升淀粉的抗性比例。采用扫描电子显微镜、X射线衍射、差示扫描量热、快速黏度分析等方法,研究淀粉颗粒形貌、结晶结构、热特性及糊化特性,利用Englyst法测试淀粉消化特性。结果表明：高直链玉米淀粉G50和G70酸解后的得率分别为77.9%和84.5%,重结晶后的得率降为54.4%和70.2%。原G50和G70改性后,淀粉颗粒形貌被破坏,形成大小不等、颗粒形貌不规则的团聚体;淀粉结晶型由B＋V型转变为A＋V型,且结晶度升高;淀粉糊化温度升高,且加热过程中黏度几乎消失。溶解与膨胀特性结果表明,经酸解、糊化、脱支和老化处理后原G50和G70的溶解性显著升高,退火和压热处理后降低了III型抗性淀粉的溶解性和膨胀度。体外消化特性分析表明,改性后的G50和G70具备更强的抗消化性能,抗性淀粉含量最高可达80.5%（G70-RS3-压热20%）。本研究的改性处理能有效提高高直链玉米淀粉G50和G70中抗性淀粉含量,同时抗性淀粉含量与结晶度和糊化温度呈显著正相关。     

辽宁地区稻谷粮堆真菌分布及演替规律的研究

以东北地区辽宁省抚顺直属库高大平房仓储藏一年的稻谷为实验材料,研究平房仓内稻谷粮堆不同位置的温度、含水量变化对真菌种类分布及演替规律的影响。研究结果表明,稻谷低温条件储藏一年后,粮堆中各位点真菌数量均在10~3 CFU/g数量级以内,整仓稻谷储存安全。但由于稻谷粮堆不同深度温度和含水量的变化,稻谷真菌种类及数量会发生变化。稻谷在储藏期间,粮堆中层和下层平均温度低于10℃,优势菌为稻谷收获期间携带的田间真菌,低温有利于田间真菌孢子活性的保持;粮堆上层夏季平均温度达到20℃左右,含水量为14.5%左右,储藏真菌逐渐替代了稻谷收获时携带的田间真菌成为优势菌,高温是储藏真菌孢子萌发生长的主要原因。稻谷粮堆不同位置温度和含水量的变化,对稻谷真菌种类及生长有重要的影响,优势菌的演替可以用来表征粮堆局部微环境的变化。