金矿土壤重金属耐受菌的筛选鉴定及性能研究

从蒙古国Zaamar金矿土壤中筛选到6株重金属耐受菌株,将其命名为菌株Z1、Z1a、Z2b、Z31、Z62、Z8,对其进行了鉴定和去除重金属性能考察。结果表明,其中5株菌(Z1、Z1a、Z2b、Z62、Z8)均为芽孢杆菌属;对重金属耐受性测试发现,对Pb~(2+)耐受性最好的菌株是Z1a、Z2b、Z62、Z8,耐受浓度均达到8mmol·L~(-1);对Ni~(2+)耐受性最好的是Z1a、Z2b,耐受浓度达到7mmol·L~(-1);对Zn~(2+)耐受性最好的菌株是Z1,耐受浓度达到8mmol·L~(-1);对Co~(2+)耐受性最好的菌株是Z2b,耐受浓度达到9mmol·L~(-1);对Cu~(2+)耐受性最好的菌株是Z1,耐受浓度达到2mmol·L~(-1);菌株Z31对重金属耐受性不明显。性能测试发现,菌株Z1对Cu~(2+)去除能力最强,溶液中Cu~(2+)去除率达18.38%;菌株Z1a对Ni~(2+)去除能力最强,溶液中Ni~(2+)去除率达13.02%;菌株Z2b对Co~(2+)去除能力最强,溶液中Co~(2+)去除率达到17.76%;菌株Z62对Pb~(2+)去除能力最强,溶液中Pb~(2+)去除率达12.96%;6株菌均对Zn~(2+)没有去除能力。     

浅谈水泥基渗透结晶型防水材料

文章论述了水泥基渗透结晶型防水材料的防水机理以及应用,并对国家标准部分检测项目进行了说明。     

Penetron水泥基渗透结晶型防水材料的应用

介绍Penetron膨内传水泥基渗透结晶型系列防水材料的防水机理、特点以及在昆明北站隧道工程的应用情况。     

水煤浆黏度的几种影响因素分析

研究了矿物质、粒度分布和搅拌强度对水煤浆黏度的影响.结果表明,实验使用的3种矿物质——高岭土、氧化铝和碳酸钙在降低水煤浆的黏度方面效果都比较明显,其中高岭土最显著,可以使黄陵水煤浆的黏度降低59.5%左右.适当的粒度级能有效改善浆体黏度,剪切率为116.5s-1时,枣庄煤级配制备的水煤浆的黏度值在820mPa·s~900mPa·s之间,而神准混煤级配制备的煤浆黏度值更低,处于500mPa·s~670mPa·s之间.同时搅拌强度的增加在一定范围内可以有效降低煤浆的黏度.     

数字音频水印的有效性和可靠性研究

针对音频水印的LSB算法的可靠性较差的问题,运用纠错编码和随机序列来提高水印系统的可靠性,通过增多水印的嵌入位数来提高水印系统的有效性。实验结果表明,水印系统的可靠性和有效性都得到了明显的改善。     

蜂王浆护肤霜的研制

以十八酸、十六醇、甘油、十二烷基硫酸钠、蜂王浆和维生素E等为原料,经过乳化作用而制得膏体。实验得出乳化剂的最佳用量为6 g、最佳乳化温度90℃和最佳均质乳化速度为4 500 rpm,最终确定蜂王浆护肤霜的最佳配方。     

巯基改性木薯秸秆吸附水体Cu(Ⅱ)和Zn(Ⅱ)特性

以废弃木薯秸秆为原料,经碱化、添加巯基官能团进行改性得到吸附剂,对其进行了表征,并研究了不同条件下吸附剂的对Cu(Ⅱ)和Zn(Ⅱ)吸附性能。结果表明,木薯秸秆成功引入巯基基团。经过巯基改性后的木薯秸秆的吸附量得到提升,吸附量随p H的升高而增大,在30 min内吸附量可迅速达到平衡,吸附动力学符合准2级动力学方程。对Cu(Ⅱ)的等温吸附符合Langmiur等温模型,近似于单层吸附,理论最高吸附量为65.36 mg/g;对Zn(Ⅱ)的等温吸附符合Freundlich等温模型,以多分子层吸附为主,理论最高吸附量为60.24 mg/g。两者吸附过程均为自发的放热过程。     

双频GPS在南水北调中线配套工程中的应用

随着GPS静态定位技术逐步用于高精度定位中,研究其解算模型显得越来越重要.双频R8 GNSS GPS接收机在南水北调配套工程中的应用表明:在具体应用时除保证有足够的、高精度的已知点外,还要考虑已知控制点所构成的几何图形,同时还应注意起算点的匹配问题;采用七参数转换方法可以很好地完成不同坐标系之间的转换,随着双频逐步取代单频,接收机接收数据的稳定性、可靠性越来越好,二者的有机结合,使静态定位的精度越来越高.     

预训练模型特征提取的双对抗磁共振图像融合网络研究

随着多模态医学图像在临床诊疗工作中的普及,建立在时空相关性特性基础上的融合技术得到快速发展,融合后的医学图像不仅可以保留各模态源图像的独有特征,而且能够强化互补信息、便于医生阅片.目前大多数方法采用人工定义约束的策略来实现特征提取和特征融合,这容易导致融合图像中部分有用信息丢失和细节不清晰等问题.为此,提出一种基于预训练模型特征提取的双对抗融合网络实现MR-T1/MR-T2图像的融合.该网络由一个特征提取模块、一个特征融合模块和两个鉴别网络模块组成.由于已配准的多模态医学图像数据集规模较小,无法对特征提取网络进行充分的训练,又因预训练模型具有强大的数据表征能力,故将预先训练的卷积神经网络模型嵌入到特征提取模块以生成特征图.然后,特征融合网络负责融合深度特征并输出融合图像.两个鉴别网络通过对源图像与融合图像进行准确分类,分别与特征融合网络建立对抗关系,最终激励其学习出最优的融合参数.实验结果证明了预训练技术在所提方法中的有效性,同时与现有的6种典型融合方法相比,所提方法融合结果在视觉效果和量化指标方面均取得最优表现.     

基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密算法

为了有效改善传输速率并降低带宽负担, 提出一种基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密方案. 首先将多幅原始图像拼接成新的明文图像, 并将部分明文信息与随机正整数结合产生混沌系统初始值, 利用超混沌系统产生的伪随机序列生成加密过程所需的测量矩阵、置乱序列及扩散序列. 其次通过离散小波变换、阈值处理以及并行测量对明文图像进行压缩处理, 有效减少运算数据量, 大大加快运行速率. 最后通过无重复置乱操作和双向加模扩散得到最终的密文图像. 经多个层面的仿真模拟实验, 验证了所提算法能有效抵御剪切攻击, 且具有比较高的安全性.