独立学院大学生自主创业存在的问题及对策研究

发展大学生自主创业是顺应时代的要求。开展创业教育既能为国家培养并输送高素质创新型人才,又能缓解目前国家毕业生的就业压力。独立学院是高等教育改革的产物,根据独立学院的特性以及在校学生的特点,分析了大学生创业的课程教育体系、制度建设、创业环境、师资力量等方面存在的问题,并提出一些可行的相应对策。     

双酶作用体系下呕吐毒素的高效降解

目的 挖掘呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)降解酶,应用双酶体系实现呕吐毒素的高效降解。方法 利用生物信息学技术从NCBI(National Center for Biotechnology Information)数据库筛选潜在DON降解酶AKR18A2,在大肠杆菌Escherichia coli BL21(DE3)中进行重组和IPTG诱导表达,经镍亲和层析纯化并鉴定了AKR18A2的酶学性质。随后构建德沃斯氏菌(Devosia sp.)来源的DON降解酶(QDDH)和AKR18A2双酶作用体系,实现DON的高效降解。结果 鉴定了来自鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas sp.)的呕吐毒素降解酶(AKR18A2),由343个氨基酸组成。该酶属于醛酮还原酶超家族,最适反应条件为40℃和pH 7。尽管AKR18A2对呕吐毒素的4 h降解率仅为15%,但是双酶(QDDH和AKR18A2)协同作用4 h后便能够将对DON的降解率可提高至98%。结论 本研究鉴定了一种新型DON降解酶AKR18A2,并首次创新建立双酶联用体系进一步实现DON的高效降解,为解决食品及饲料中的DON污染提供了新的生物资源。     

自适应多任务学习的自动艺术分析

目的 艺术品数字化为从计算机视觉角度对艺术品研究提供了巨大机会。为更好地为数字艺术品博物馆提供艺术作品分类和艺术检索功能,使人们深入理解艺术品内涵,弘扬传统文化,促进文化遗产保护,本文将多任务学习引入自动艺术分析任务,基于贝叶斯理论提出一种原创性的自适应多任务学习方法。方法 基于层次贝叶斯理论利用各任务之间的相关性引入任务簇约束损失函数模型。依据贝叶斯建模方法,通过最大化不确定性的高斯似然构造多任务损失函数,最终构建了一种自适应多任务学习模型。这种自适应多任务学习模型能够很便利地扩展至任意同类学习任务,相比其他最新模型能够更好地提升学习的性能,取得更佳的分析效果。结果 本文方法解决了多任务学习中每个任务损失之间相对权重难以决策这一难题,能够自动决策损失函数的权重。为了评估本文方法的性能,在多模态艺术语义理解SemArt数据库上进行艺术作品分类以及跨模态艺术检索实验。艺术作品分类实验结果表明,本文方法相比于固定权重的多任务学习方法,在“时间范围”属性上提升了4.43%,同时本文方法的效果也优于自动确定损失权重的现有方法。跨模态艺术检索实验结果也表明,与使用“作者”属性的最新的基于知识图谱模型相比较,本文方法的改进幅度为9.91%,性能与分类的结果一致。结论 本文方法可以在多任务学习框架内自适应地学习每个任务的权重,与目前流行的方法相比能显著提高自动艺术分析任务的性能。     

城市生活污水中阿片类、苯丙胺类以及苯二氮卓类滥用物质的高分辨质谱筛选及确证

本研究采用固相萃取对城市生活污水样品进行前处理,超高效液相色谱-串联高分辨质谱法筛选及确证污水中阿片类、苯丙胺类和苯二氮卓类等36种滥用物质,并将其应用于实际污水样品。结果表明,该方法的专属性强,36种滥用物质的检出限范围为5~20 ng/L。在12个污水样品中共检出吗啡、可待因、哌替啶、曲马多4种阿片类滥用物质,甲基苯丙胺1种苯丙胺类滥用物质以及地西泮、去甲西泮、艾司唑仑、阿普唑仑4种苯二氮卓类滥用物质。城市生活污水中存在多种滥用物质,区域流行性不同,利用本方法可进行快速、准确地筛选与确认。     

基于紫外⁃臭氧辐照的挤塑聚苯乙烯表面改性研究

采用紫外?臭氧（UVO）辐照方式对挤塑聚苯乙烯保温板（XPSF）进行了表面改性，通过X射线光电子能谱仪（XPS）、接触角测量仪（CA）和扫描电子显微镜（SEM）对改性前后XPSF表面化学结构、润湿性能及表面形貌的变化规律进行了表征和测试。结果表明，随着UVO辐照时间的延长，XPSF表面含氧官能团数量逐渐增加，尤其在15 min时，XPSF表面的O/C值（O和C原子含量比值）由0.04增加至0.59；经UVO辐照30 min后，XPSF表面与水的接触角从未经处理的101.7°降至37.1°；UVO辐照前后XPSF表面形貌差异很小；随着放置时间的延长，XPSF表面氧含量逐渐降低，表面形成的含氧官能团消失，疏水性产生一定恢复；放置7 d时XPSF表面仍为氧化状态，接触角表现为亲水性；放置14 d时XPSF表面化学性质和润湿性已恢复至原始状态，但XPSF表面形貌并不会随放置时间的变化而改变。     

乳及乳制品中磷脂检测技术研究进展

乳及乳制品作为人们日常消费的商品, 其营养价值十分丰富, 其中以乳脂为代表的一大类营养成分起到重要作用。磷脂作为乳脂重要组成成分, 具有多种生理功能, 与人类健康、疾病密切相关, 在国内外广受关注。磷脂组学是通过定性及定量分析磷脂化合物从而开展相关研究的学科, 而磷脂分析技术是实现磷脂组学研究的关键步骤。基于此, 本文综述了磷脂的分类、结构、作用及检测方法4个方面, 对磷脂的分类和结构做了详细介绍, 对磷脂的功能作用进行了总结论述, 对磷脂的分析检测方法进行了查新及对比研究, 最后展望了乳及乳制品中磷脂类化合物的检测发展趋势, 并阐述了乳及乳制品中磷脂学研究的意义, 即建立乳及乳制品中以磷脂为标示物的指纹图谱便于真假鉴别, 以及缩小婴幼儿配方乳粉与母乳之间的差异以减少对母乳的依赖。     

基于标记隐藏的多媒体消息版权和内容监管

在当前的多媒体消息（彩信）运营模式下，存在对内容提供商的版权权益保护不够和对内容缺乏监控的双重问题。在提出的解决方案中，移动网络运营商在彩信的内容或冗余格式中嵌入隐蔽的防伪水印或认证码标记，通过在彩信的下发和转发中识别并统计这些标记实现对版权和内容的监管。分析和实验表明，该方案具有对现有设施改造较小、效率高和识别准确的优点。     

计算机辅助绘制黑白唐卡EI北大核心CSCD

唐卡是佛教文化中一种独具特色的绘画艺术形式,构图复杂、绘制精细,黑白唐卡是其中一个独特的分支.针对手工绘制黑白唐卡物体表面的明暗渐变非常耗时耗力的问题,提出一个计算机辅助绘制黑白唐卡的系统.首先对输入的唐卡黑白线条图物体区域进行颜色标记;然后针对区域内部从一条边界向其他边界由暗变亮的物体,综合区域遮挡关系和几何特征提取线条两侧明暗特征;再针对区域内部从边界向内部由暗变亮的物体,通过距离变换或人工交互设置物体灰度控制图像;最后将明暗特征和控制图像代入泊松方程求解,得到黑白唐卡中各类物体精细明暗渐变.文中给出了黑白唐卡的绘制效果.     

真菌毒素降解酶及其在饲料与食品行业中的研究现状

真菌毒素是一类由真菌在其生长过程中所产生的次级代谢产物。真菌毒素不仅严重影响了粮食作物的产量，而且对人们的身体健康也产生了极大的威胁。针对真菌毒素的物理处理方法有很多，包括清洗、去皮、曝晒、辐照、离子脉冲等，但物理方法很难保障对毒素的彻底清除，同时容易对作物中的营养成分产生一定的损伤。化学方法同样可以对真菌毒素进行一定程度的消除，但引入的化学试剂及潜在的间接污染限制了其在实际中的应用。随着生物技术的不断发展，生物酶法因其反应条件温和、降解程度较高及降解产物毒性较低等诸多优点在真菌毒素降解方面显示出巨大的优势。作者对目前已经报道的真菌毒素降解酶的挖掘、鉴定及其实际应用等多方面进行了综述。相信随着研究的不断深入，该类降解酶有望被进一步开发和使用在饲料和食品行业中。