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1.
为探索生长环境对克氏原螯虾(Procambarus clarkii)细菌群落多样性的影响,本实验利用Illumina MiSeq测序技术,对克氏原螯虾尾肉、养殖水体及周围土壤进行基因序列测序,分析小龙虾虾肉与其生长环境之间的相关性。多样性分析结果表明,土壤的微生物多样性高于小龙虾和水体多样性,分析三组样品在不同分类水平的相对丰度发现,小龙虾、土壤和水体中有相对固定的优势菌群,在门类为变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes),α-变形菌纲(Alphaproteobacteria)、β-变形菌纲(Betaproteobacteria)和δ-变形菌纲(Deltaproteobacteria)等在小龙虾尾肉、土壤及水体中的平均相对丰度较高,而在科和属水平上无共有优势菌群。PICRUSt2代谢功能预测结果表明,3组样品在有氧呼吸(aerobic respiration I)、脂肪酸合成(fatty acid elongation)、氨基酸生物合成(amino acid synthesis)和核糖核苷酸代谢途径(nucleotide sugar metabolism)中代谢通路丰度最高。研究结果进一步解释了生长环境和克氏原螯虾微生物群落结构间的相关性和差异性。  相似文献   
2.
研究了文本数字水印在追溯涉密纸质文档中的重要意义,介绍了常见的文本数字水印技术,分析了Brassil经典行移编码文本数字水印技术,在算法的标记策略中引入检验编码,文本行分割划段和引入基调行三个方面进行改进,改进后算法具有更大水印信息容量,更强的鲁棒性和可控的计算量.  相似文献   
3.
桥梁结构地震碰撞分析模型的碰撞刚度计算方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对桥梁结构地震碰撞模拟问题,文中分别推导了基于波动理论的直杆共轴碰撞模型和基于接触单元法的刚体碰撞模型中相应的最大碰撞变形的计算式,并基于二者相等的关系给出了Kelvin模型和Hertz-damp模型中相应碰撞刚度的计算方法,并对所建议方法的合理性和精确度进行了验证分析。研究结果表明,文中建立方法计算的Kelvin模型的碰撞刚度数值明显小于较短主梁的轴向刚度,这一点与以前学者基于实测数据分析得到的结论相一致。数值分析结果表明,相比以前的碰撞刚度计算方法,采用本文建议的方法确定Hertz-damp模型的碰撞刚度时,可以显著提升其碰撞模拟精确度。  相似文献   
4.
历史上运河的通塞与淮安城市的兴衰密切相关。运河与淮安组成了一个相互依托的系统,运河支持了淮安城市的发展与繁荣,而城市本身也是运河畅通的前提,二者共荣共存。  相似文献   
5.
介绍了洋麻纤维的性能与特点,按照洋麻纤维制备工段、卷材制备工段和车厢内衬板制备工段等 3个工段的顺序,简要介绍了洋麻纤维汽车车厢内衬板的生产工艺流程.  相似文献   
6.
对于带缝运行的水工混凝土结构,裂缝的稳定性直接关系到整个结构的安全状况.针对水工混凝土结构中裂缝扩展的稳定性问题,主要从断裂力学的角度,以缝端应力强度因子为特征参数,结合某重力拱坝,讨论了裂缝稳定性随水压、温度以及二者的不同组合的演变过程,分析了裂缝的转异特征.对该重力拱坝,水位对应力强度因子的影响较小,裂缝的稳定性主要受温度变化的影响.低温较低水位对裂缝的稳定最为不利,高温低水位对裂缝的稳定性也有一定的影响.还讨论了裂缝的时间效应和转异特征.  相似文献   
7.
混凝土坝裂缝的成因非常复杂,其影响因素涉及到设计、施工、运行、管理中的各个方面。本文结合60余座混凝土坝的裂缝成因分析资料,利用粗集理论和数据挖掘技术,建立了大坝裂缝成因的粗集模型,并通过属性离散化和属性约简得到大坝裂缝的主要影响因素。  相似文献   
8.
做为工程项目的设计管理部门,拥有科学先进的 管理手段是非常必要.如何提高管理水平、增加管理效益是管理的重要任务。本文以大庆油田设计院为例,粗略地阐述了运用计算机网络技术进行设计项目管理的思想和方法。  相似文献   
9.
相空间神经网络模型在大坝安全监控中的应用   总被引:7,自引:2,他引:5  
徐洪钟  吴中如  李雪红 《水利学报》2001,32(6):0067-0072
本文将混沌理论和神经网络理论相结合,并针对某一混凝土重力坝水平位移实测值建立相空间模糊神经网络预报模型。首先对水平位移的实测序列,进行相空间重构,求算关联维,说明该序列存在混沌成分和奇异吸引子;应用自适应模糊神经网络,对水平位移实测序列构成的相点,建立相空间神经网络模型。计算结果表明,相空间神经网络模型用于大坝监控中是可行的,其预报精度优于常规的统计回归模型,能揭示大坝的非线性性质,能更好地对大坝运行性态进行分析。  相似文献   
10.
主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
在大坝观测资料分析中,各因子间常存在不同程度的相关性,这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响;另外,通常的回归模型为线性模型,难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题,本文将主成分分析和模糊神经网络相结合,建立大坝观测数据的主成分模糊神经网络模型,经实例计算,该模型的预报精度较高。  相似文献   
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