微波辅助孵育法富集麦胚多肽的工艺优化

目的 麦胚孵育过程中蛋白酶将蛋白质水解成肽和氨基酸，多肽具有明确的生理活性和营养调节作用。本研究以麦胚为试验原料，采用微波辅助预处理的方法，研究孵育的温度、时间、pH及料液比4种因素对孵育后的蛋白酶活力及多肽含量的影响。 方法 通过单因素和响应曲面试验进行工艺条件优化。 结果 与未进行微波辅助预处理的样品相比，微波辅助处理（600 W, 10 s）能显著提高孵育后样品中的蛋白酶酶活力（约9.4倍）和肽含量（约3.1倍）。经过微波辅助处理后，孵育温度为51.5℃、pH为4.0、时间为6.33 h、料液比为1:7时，蛋白酶活力达最高为3826.24 U/g；孵育温度为45.0 ℃、pH为4.8、时间为8 h、料液比为1:7时，肽含量达最高为262.63 mg/g。 结论 微波辅助处理能有效的激活麦胚孵育液中的内源性蛋白酶活性，促进蛋白水解反应，显著提高孵育后的肽含量。该研究结果为麦胚多肽的制备新工艺开发提供了研究基础。     

《心动的信号》新媒体综艺的分析

本案例选取的是腾讯视频出品的都市男女恋爱社交推理真人秀节目《心动的信号》,节目有两条主线,其中一条是节目中的素人单身男女在"信号小屋"居住生活,彼此相处,相互了解产生"心动",另一条则是由众多当红年轻明星和心理学专家组成的推理侦探,他们根据素人在小屋的表现推理出素人间的感情线.节目一经播出就产生了极大的反响,与以往的恋爱社交节目有很大不同,本文就将针对《心动的信号》综艺节目的节目内容形式特色和火爆现象进行分析.分析结论对新媒体恋爱社交类综艺有一定启发.     

中国智能电网发展综述

随着中国经济的进一步发展,电力负荷增长迅速,电网供电压力增大,传统电网已无法满足日益增长的电力需求。因此,建立统一坚强的智能电网是中国电网发展的方向。介绍了智能电网的背景和定义以及智能电网的基本信息;叙述了中国智能电网发展现状涵盖了目前国家对智能电网的政策、投资以及智能电网示范项目;分析了中国智能电网发展在政策投资、相关技术研究、基础设施建设、概念推广方面存在的问题。指出为在资源与环境的约束下提高电力生产效率,改善电力结构,以最小社会成本满足最大经济发展需求,中国智能电网的发展势在必行。     

新时代军校思想政治教育要做到"三真"

为充分发挥军校思想政治教育对人才培养的重要作用,确保立德树人要求落到实处,倡导把思想政治教育贯穿育人全过程,不断增强思想政治教育时代性和感召力.从"用真理说服人、用真情感染人、用真实打动人"3个方面提出加强军校思想政治教育的对策与建议.     

基于部分信道信息的中继选择与功率分配算法

针对传统中继选择算法反馈开销大、信道条件利用不充分以及等功率分配算法资源利用率低等问题,在放大转发协作通信网络中,以最小化系统中断概率为目标,提出基于部分信道状态信息的中继选择与功率分配算法。指出源-中继-目的节点传输链路所能获得的信噪比受制于源-中继及中继-目的链路中接收信噪比较小者,各中继依据自身到源及目的节点链路的统计信道状态信息,采用不同的反馈策略向源节点进行信息反馈,由源节点完成中继选择,通过凸优化方法对所选择的源和中继节点进行功率分配。仿真结果表明,与基于第一跳信道信息的算法相比,该算法在仅增加少量反馈的条件下可明显降低系统的中断概率,且与同等反馈负荷下的其他算法相比,仍能获得较好的中断性能。     

HPCS-AM-DAC共聚物的合成及絮凝性能研究

以羟丙基壳聚糖(HPCS)、丙烯酰胺(AM)、丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵(DAC)为原料合成三元高分子共聚物(HPCS-AM-DAC)。采用FTIR、1HNMR、XRD、SEM对其结构和形貌进行了表征。考察了反应温度、引发剂硝酸铈铵用量、单体滴加时间及DAC用量对产物阳离子度及特性黏数的影响。结果表明,在水为25 mL、丙烯酰胺为2 g、HPCS为1 g、反应温度70℃、引发剂用量为1.7%(以HPCS质量为基准,下同)、单体滴加时间为35min、DAC为3.5g的条件下,产物的阳离子度和特性黏数均达到较佳值,分别为63.01%和468.81mL/g。采用壳聚糖(CTS)、HPCS、HPCS-AM-DAC及市售阳离子聚丙烯酰胺(CPAM)对高岭土模拟废水进行絮凝实验,考察了絮凝体系pH、不同絮凝产品投加量对浊度去除率的影响。结果表明,在浊度为200NTU的高岭土模拟废水中,HPCS-AM-DAC絮凝的适宜pH为2～6,适宜投加量为2～5 mg/L,在该条件下浊度去除率均在96%以上。     

无线未来-解析WIFI未来发展趋势

移动互联网时代移动数据流量激烈增长,wiFi成为了重要的移动互联网接入业务,是日益构成移动互联网的重要组成部分。运营商要把移动数据网和WIFi视为一个网络整体,促进无线未来的发展。     

《投资者保护与年度盈余信息含量公告》调研报告

一、文章来源及作者简介 会计信息含量是会计学中一个经久不衰的话题,相关研究也一直备受国内外学者的关注,因此每个会计学的研究生都必须研读有关会计信息含量的经典文章。这篇文章选自会计学国际三大顶尖杂志（Accounting Review、Journal of Accou nting Review、Journal of Accounting and Economics）之一的JAE,发表年份是2007年。     

基于知识回顾与特征解耦的目标检测蒸馏

当前的知识蒸馏算法均只在对应层间进行蒸馏,为了解决这一问题,提高知识蒸馏的性能,首先分析了教师模型的低层特征对学生模型高层特征的指导作用,并在此基础上提出了基于知识回顾解耦的目标检测蒸馏方法。该方法首先将学生模型的高层特征与低层特征对齐、融合并区分空间和通道提取注意力,使得学生的高层特征能够渐进式地学到教师的低层和高层知识;随后将前背景解耦,分别蒸馏;最后通过金字塔池化在不同尺度上计算其与教师模型特征的相似度。在不同的目标检测模型上进行了实验,实验表明,提出的方法简单且有效,能够适用于各种不同的目标检测模型。骨干网络为ResNet-50的RetinaNet和FCOS分别在COCO2017数据集上获得了39.8%和42.8%的mAP,比基准提高了2.4%和2.3%。     

基于加速残差网络的图像超分辨率重建方法

针对深层网络架构的图像超分辨率重建任务中存在网络参数多、计算复杂度高等问题,提出了一种基于加速残差网络的图像超分辨率重建方法。首先,构建一个残差网络对低分辨率图像与高分辨率图像之间的高频残差信息进行重建,以减少冗余信息的深层网络传输过程,提高重建效率;然后,通过特征收缩层对提取的低分辨率特征图进行降维,从而以较少的网络参数实现快速映射;之后,对高分辨率特征图通过特征扩展层进行升维,从而以较丰富的信息重建高频残差信息;最后,将残差与低分辨率图像求和得到重建的高分辨率图像。实验结果表明,该方法取得的峰值信噪比（PSNR）及结构相似性（SSIM）均值结果较基于卷积神经网络的图像超分辨率（SRCNN）取得的结果分别提升了0.57 dB和0.013 3,较基于中间层监督卷积神经网络的图像超分辨率重建（ISCNN）取得的结果分别提升了0.45 dB和0.006 7;在重建速度方面,以数据集Urban100为例,较现有方法提高了1.5~42倍。此外,将该方法应用于运动模糊图像的超分辨率重建时,获得了优于超深卷积神经网络的图像超分辨率（VDSR）的性能。所提方法以较少的网络参数快速获得较好的重建质量,并且为图像超分辨率重建提供了新的思路。