天然型N-乙酰-D-氨基葡萄糖的生理功效及市场前景

天然型N-乙酰-D-氨基葡萄糖(N-Acetyl-D-Glucosamine,简称GlcNAc或NAG)是生物细胞内许多重要多糖的基本组成单位,在生物体内具有许多重要的生理功能:能改善皮肤的保水性和弹性,预防和缓解皮肤粗糙,具有抑制细纹生成等作用;天然型N-乙酰-D-氨基葡萄糖也是软骨的组成成分之一,具有保护软骨及韧带等软组织,提升骨骼润滑等作用;能增强人体免疫系统的功能,抑制癌细胞或纤维细胞的过度生长,对癌症和恶性肿瘤起到抑制和治疗作用;能治疗各种炎症,降低体内胆固醇含量;作为合成双歧因子的重要前体,能够促进双岐乳杆菌的生长繁殖,起到调节肠道的作用。     

电刷试验转台速率给定及测量系统

本文介绍了以单片机８０３１为核心，由８２７９，８２５３和ＤＡＣ０８３２等芯片组成的电刷试验转台速率给定及测量系统，给出了该系统速率给定方法，并对转速测量进行了误差分析，提出了保证测量准确度应采取的措施。     

用于测量摩擦系数的电刷试验平台

电刷试验转台是用来测量电刷的摩擦系数。转台有二个测量系统，一个是正压力给定系统，给出电刷正压力值，另一个力矩反馈系统，测量电刷摩擦力产生的转矩。综合二个系统的测量结果即得到欲测之摩擦系数。文中介绍了测量原理及有关误差，给出测试结果。     

Abel群的若干研究

主要研究Abel群的结构。在Abel群中定义的运算是加法运算,即加法Abel群。Abel群G同构于H⊕K,其中H和K是群G的子群,且在群G和它的2个子群K和G之间定义了同构映射,得到了Abel群的一些结构定理。     

硅胶吸附甘油在无溶剂酶法甘油解合成甘油二酯中的作用研究

以菜籽油、甘油为原料,采用无溶剂体系酶法甘油解生产1,3-甘油二酯(1,3-DAG)。研究结果表明,采用硅胶吸附甘油法可明显减少间歇反应中酶活损失,显著提高酶的生产能力和使用寿命。硅胶/甘油的比例不仅影响降低酶活损失的效果,而且与甘油解反应的初速度、转化率、产物组成密切相关。硅胶/甘油为1∶1(W/W)时,间歇反应酶的生产能力可提高2.3倍,酶的重复使用次数可达20次。     

基于强化学习算法的静止同步补偿电压控制器

将强化学习算法应用于静止同步补偿(STATCOM)电压控制器,克服了常规STATCOM电压控制器对系统数学模型的依赖性,同时根据来自系统的强化学习信号,采用自适应启发评价算法更新其参数.在控制器中采用局部可测信息量,以确保其可实现性.仿真实验结果表明,基于强化学习算法的STATCOM电压控制器可以在紧急情况下对系统电压进行调节,从而在一定程度上确保了系统的安全稳定运行.     

立领结构参数对服装造型的影响

为提升立领造型的合体性和美观性,探究立领结构参数与造型之间的关系并建立二者的理论模型,绘制不同领高、起翘量和领口旋转角度的64个立领样板,使用虚拟试衣技术完成立领二维到三维的转换,对立领造型参数进行测量,并对数据进行相关性分析、偏相关分析和回归分析。研究结果表明:立领造型参数与结构参数之间存在线性关系;领高与领深等7个造型参数具有相关性,起翘量与领上口弧线长度存在相关性,旋转角度与颈前空隙量等4个造型参数具有相关性;增加旋转角度后的立领合体性更好;运用结构参数与造型参数的回归方程进行立领结构设计,可以快速调整结构参数获得不同的立领造型。     

ATM网络中基于极点配置的ABR业务拥塞控制器设计

ATM网络中ABR业务采用基于速率反馈的拥塞控制机制,通过调节发送源发送速率以适应CBR/VBR等高优先级业务剩余的带宽.控制理论为ATM网络的拥塞控制提供了理论指导.作者分析了ATM网络中单拥塞节点的模型,应用极点配置方法设计了拥塞控制器,保证了瓶颈节点的网络缓冲区队列水平的稳定性及带宽的公平分配,从而有效避免了拥塞的发生.仿真结果验证了算法的有效性.     

工科类专业课程教学改革的思考

文章提出了工科专业课程教学中存在的问题，对工科专业课程教学和实验环节如何进行改革阐述了作者的思路，并针对此类课程提高学生学习的主动性和积极性、如何更好地培养学生的动手能力、创新能力进行了探讨。     

面向大数据流的半监督在线多核学习算法

在机器学习中,核函数的选择对核学习器性能有很大的影响,而通过核学习的方法可以得到有效的核函数。提出一种面向大数据流的半监督在线核学习算法,通过当前读取的大数据流片段以在线方式更新当前的核函数。算法通过大数据流的标签对核函数参数进行有监督的调整,同时以无监督的方式通过流形学习对核函数参数进行修改,以使得核函数所体现的等距面尽可能沿着数据的某种低维流形分布。算法的创新性在于能同时进行有监督和无监督的核学习,且不需要对历史数据进行再次扫描,有效降低了算法的时间复杂度,适用于在大数据和高速数据流环境下的核函数学习问题,其对无监督学习的支持有效解决了大数据流中部分标记缺失的问题。在MOA生成的人工数据集以及UCI大数据分析的基准数据集上进行算法有效性的评估,其结果表明该算法是有效的。