苯丙氨酸生物合成关键酶基因pheA与aroF协同表达

目的:优化L-苯丙氨酸生物合成通路上的关键酶基因pheA、aroF的蛋白表达,构建高产L-苯丙氨酸的工程菌株。方法:通过设计酶基因的间隔调控序列,分别构建重组质粒pZE12-RBS-AF和pZE12-AF,SDS-PAGE观察蛋白表达量,转入营养缺陷菌MGΔ中构建工程菌,并发酵培养。结果:工程菌MGΔpZE12-AF苯丙氨酸的产量比工程菌MGΔpZE12-RBS-AF高1倍,实现了L-苯丙氨酸生物合成关键酶基因pheA和aroF协同,匹配表达。结论:调整串联酶基因之间的间隔调控序列可实现苯丙氨酸合成酶基因的协同表达,提供了一种新的提高苯丙氨酸工程菌产量的方法。     

电话银行——沟通无界限

随着社会进步和经济的飞速发展,商业银行、证券、保险等金融服务行业竞争日趋激烈,客户服务水平的好坏正成为企业成败的分水岭。谁能提供高品质、符合用户需要的个性化服务,谁就能留住老客户、赢得新     

网上银行安全有道

作为一块崭新的业务领域,电子银行兴起不过短短数年时间,但它却给整个银行业带来了前所未有的变化,从时间与空间上,拉近了银行与客户之间的距离,在为客户提供更为便捷服务的同时,也为银行贡献了不菲的利润。为此《卓越理财》自本期开始,将携手中国工商银行电子银行中心推出“电子银行”栏目,试图记下其中的点点滴滴。     

基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法

SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SSD网络结构的基础上引入空洞卷积(Dilated Convolution),并组建空洞金字塔模块(Pyramid Dilated Convolution)和特征空洞金字塔模块(Feature Pyramid Dilated Convolution)融入SSD中,提升了网络浅层特征层的语义信息,提高了深层特征层的感受野和特征提取能力,构建了新型网络结构Pyramid Dilated SSD(PDSSD)。实验结果表明,PDSSD在PASCAL-VOC数据集上的检测mAP(Mean Average Precision)值高达82.1%,检测精度和小目标检测能力明显高于SSD,并且网络训练速度和mAP值领先于其他主流算法。     

RGO/ZnO纳米棒复合材料的合成及光催化性能

采用水热合成法制备ZnO纳米棒及RGO/ZnO纳米棒复合材料。研究不同含量的RGO对RGO/ZnO纳米棒复合材料光催化活性的影响。采用X射线衍射仪(XRD)、场发射电子显微镜(FESEM)、光电子能谱仪(XPS)及漫反射紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)检测手段对RGO/ZnO进行表征。结果显示:RGO与ZnO纳米棒成功复合。加入GO的含量不同,获得的RGO/ZnO样品在可见光区域的吸光度值不同。以甲基橙作为模拟污染物的光催化结果表明,RGO/ZnO复合材料具有高的紫外-可见光光降解效率,加入GO与ZnO的质量比为3%时,样品紫外-可见光光催化性能最佳,120min内甲基橙基本可以完全降解;且在波长大于400nm可见光照射下,RGO/ZnO具有一定的可见光活性,180min内其降解甲基橙效率最大可达26.2%。同时,RGO/ZnO具有较好的光稳定性。     

网上炒金成时尚

中国的黄金市场尚处于起步阶段,但它的市场规模已不可小觑。投资品种的不断丰富、市场参与者数量的急速增加,都在向我们传递着同一个讯息:中国百姓继“炒股”、“炒汇”之后,又迎来了“炒金”时代。黄金投资因为具有投资门槛低、易流通、易变现、易保值等特点,而受到市场的热烈     

打理闲散资金——“利添利”为您添收益

在当前居民储藏存款持续快速增长的态势下,为避免活期储蓄的税后负回报率,各个金融机构纷纷推出了既有较好的流动性,又比活期存款收益率高的理财产品,吸引居民手中规模庞大的闲置资金。如商业银行的通知存款和各类型理财产品,都可以为投资者提供一个较高的收益预期。说到投资选择,就不能不提当今最受投资者追捧的基金投资产品。基金投资门槛低、收益率高、流动性较好,又可以在线轻松交易,很值得一般投资者尝试。     

跨越时空的基金投资

1997年《证券投资基金管理暂行办法》的颁布实施,用法律形式确立了基金业在证券市场的地位和作用,为基金业的长足发展提供了广阔的空间,也为广大投资者开辟了一条崭新且极具发展潜力的投资渠道。经过不断地发展壮大,基金以其专业理财优势、理性投资行为和规模经济效应,在我国资     

网上银行：鼠标轻点、安全第一

网络信息技术的发展和电子商务的普及,对企业传统的经营思想和经营方式产生了强烈的冲击。以互联网技术为核心的网上银行业务更是走在金融服务的最前沿。作为一种全新的银行客户服务渠道,人们可以不必亲身去银行办理业务,只要能够上网,无论在家里、办公室,还是在旅途中,都能够7×24小时管理自己的资产,办理查询、转账、缴费、支付等多种银行业     

基于YOLO和深度残差混合网络的狗脸检测算法

YOLO算法对小目标检测的精度不佳,且狗脸存在部分遮挡及肤色与背景颜色较为相似等问题,识别难度较大.为此在YOLOv3框架基础上,利用深度残差网络在特征提取方面的优势改进YOLOv3的网络,提出基于YOLO和深度残差混合网络的狗脸识别方法(YOLO-resnet).实验结果表明,YOLO-resnet在ImageNet数据集上的检测准确率高达99.2％,明显高于其他深度学习目标检测算法,特别在小目标和目标面部部分被遮挡情形下的检测方面有明显提升.