甜荞与主粮作物蛋白营养功能特性比较研究

本实验采用碱溶酸沉法提取甜荞、小麦、玉米和水稻4种作物的籽粒蛋白质，并对其蛋白及氨基酸含量、蛋白颗粒形态、溶解性、泡沫特性、乳化特性、持水性、持油性、热特性等营养特性和功能特性进行对比研究。结果表明，4种作物籽粒蛋白的营养特性及理化性质存在一定差异。甜荞和小麦蛋白微观结构较为相似，均呈现疏松多孔，且表面有尖锐状突起，而玉米和水稻蛋白结构紧致，局部有小孔。甜荞清蛋白和球蛋白质量分数为21.81%和19.07%,高于小麦、玉米、水稻；而醇溶蛋白和谷蛋白含量与比值显著低于主粮作物。甜荞蛋白质中8种必需氨基酸评分最好，蛋白溶解性、持水性、起泡能力分别为31.32%、5.075 g/g、36.73%,显著高于其他3种主粮作物。4种作物蛋白变性温度都达到了80℃以上，热稳定性良好，甜荞蛋白变性温度为86.1℃,显著高于小麦和玉米。甜荞蛋白质比3种主粮作物蛋白具有更好的营养价值以及食品加工特性。     

双相钢激光拼焊研究现状及存在问题

双相钢(DP)具有较高的强度和较好的塑性及成形性,具有较高的碰撞能量吸收率和初始加工硬化速率,在冷成形后回弹率较小,越来越多地应用于制造汽车车身各种安全结构件。介绍了近年来国内外关于双相钢激光拼焊的研究现状,其分为同质等厚双相钢激光拼焊、异质等厚双相钢激光拼焊及异质不等厚双相钢激光拼焊三部分,并指出了所存在的问题,为双相钢激光拼焊的研究方向提供指导。     

面向图像识别的多层脉冲神经网络学习算法综述

相较于第1代和第2代神经网络,第3代神经网络的脉冲神经网络是一种更加接近于生物神经网络的模型,因此更具有生物可解释性和低功耗性。基于脉冲神经元模型,脉冲神经网络可以通过脉冲信号的形式模拟生物信号在神经网络中的传播,通过脉冲神经元的膜电位变化来发放脉冲序列,脉冲序列通过时空联合表达不仅传递了空间信息还传递了时间信息。当前面向模式识别任务的脉冲神经网络模型性能还不及深度学习,其中一个重要原因在于脉冲神经网络的学习方法不成熟,深度学习中神经网络的人工神经元是基于实数形式的输出,这使得其可以使用全局性的反向传播算法对深度神经网络的参数进行训练,脉冲序列是二值性的离散输出,这直接导致对脉冲神经网络的训练存在一定困难,如何对脉冲神经网络进行高效训练是一个具有挑战的研究问题。本文首先总结了脉冲神经网络研究领域中的相关学习算法,然后对其中主要的方法:直接监督学习、无监督学习的算法以及ANN2SNN的转换算法进行分析介绍,并对其中代表性的工作进行对比分析,最后基于对当前主流方法的总结,对未来更高效、更仿生的脉冲神经网络参数学习方法进行展望。     

纳微花球状MoSe_(2)@N-C复合材料的制备及其储锂性能EI北大核心CSCD

采用溶剂热和碳化法制备了氮掺杂碳包覆的MoSe_(2)(MoSe_(2)@N-C)纳微花球材料。氮掺杂碳保护层的引入和独特的纳微花球结构能够实现快速的电荷转移和离子传输,并有助于减缓嵌脱锂离子过程中材料的体积变化,提供较为稳定的电化学反应界面。结果表明:得益于碳包覆以及独特的纳微花球状结构,MoSe_(2)@N-C材料ge现出了优异的储锂性能,在200 mA/g的电流密度下循环150次后,MoSe_(2)@N-C材料拥有高达470 mA·h/g的可逆放电容量;即使在500 mA/g的电流密度下,该材料仍然表现出优异的循环稳定性。而在同样的条件下,纯MoSe_(2)材料容量的急剧衰减,放电容量仅维持在低于100 mA·h/g。由于独特的纳微花球结构以及MoSe_(2)和氮掺杂碳层之间的协同作用,MoSe_(2)@N-C复合材料表现出大大优于纯MoSe_(2)材料的可逆容量、倍率性能和循环稳定性。     

不等厚DP1180/DP590双相钢激光拼焊接头的显微组织与力学性能

对1.2mm厚DP1180双相钢板和1.5mm厚DP590双相钢板进行激光拼焊,研究了接头的显微组织和力学性能。结果表明:接头焊缝表面基本无飞溅现象,成形质量良好;焊缝区由粗大柱状晶组成,为板条状马氏体和铁素体的双相组织;热影响区可分为临界区、细晶区和粗晶区,其组织均由马氏体和铁素体组成,DP1180钢侧的热影响区比DP590钢侧的宽;接头焊缝区的显微硬度最高,平均值达369HV;接头拉伸时均在母材DP590钢中断裂,其抗拉强度与DP590钢的相同,伸长率为14.7%,约为DP590钢的一半。     

浙江省金华市浦江县登高古村

<正>1.概况登高古村位于浙江省金华市浦江县东北处，原名皋山村。北宋末年“靖康之难”后，宋太祖赵匡义后裔赵士翮由河南开封前往处州（今浙江丽水）为官，其后裔陆续迁居到浦江县附近，皋山村逐渐成为赵姓氏族的血亲村落。南宋思想家吕祖谦与友人登山时，在山顶发现山腰处竟然有个村落，遂感叹到“山下不曾见，登高才可见”，后皋山村更名为登高村，可见村落的历史是极为悠久的。