沙棘和银杏黄酮对沙棘油的抗氧化研究

以相同添加量（０．０２％ ）的槲皮素、沙棘黄酮、银杏黄酮、ＢＨＴ对沙棘油进行了抗氧化研究。结果表明,槲皮素、沙棘黄酮、银杏黄酮都可作沙棘油的抗氧化剂。     

冷藏鱼片中优势腐败菌的分离鉴定

为探讨冷藏7 d鮰鱼片中优势腐败菌的种类,将鮰鱼于4℃无菌冷库中取肉后真空包装放置于4℃冰箱中储藏7 d,从腐败鱼肉中分离出3株细菌,编号x1-1、y1-1、y2-1,进行细菌形态学观察、生理生化检测以及16S rDNA序列测定等研究。结果表明所有菌种均为革兰氏阴性短杆菌,且均为兼性厌氧菌,通过测序结果与系统进化树分析显示:x1-1与嗜水气单胞菌亲缘关系最近,达99.9%;y1-1与维氏气单胞菌亲缘关系最近,达99.79%;y2-1异嗜糖气单胞菌亲缘关系最近,达99.8%。以上各项研究结果表明:x1-1为嗜水气单胞菌;y1-1为维氏气单胞菌;y2-1为异嗜糖气单胞菌。综上所述,冷藏鮰鱼片中优势腐败菌为气单胞菌。     

沧州城区数据接入网总体规划

面对三网融合的挑战,单向和窄带双向有线网络已无法满足发展的要求,为此提出利用EPON+EoC的数据接入方式,既解决了沧州有线网络资金紧张的问题,又可高标准地完成NGB所提出的高速率、双向宽带的任务要求。     

基于Delphi的文本数据文件的处理

介绍了IP话费查询系统，针对系统的文本数据文件导入数据库模块和基于用户名的话费查询模块的关键技术作了详细的分析。同时着重介绍了一种采用Delphi开发软件将话单文本文件导入数据库的方法，实验结果表明此方法易于系统管理人员的操作，也使得系统具有较高的灵活性和可靠性。     

镍纳米粉的比表面积和孔结构研究

采用阳极弧放电等离子体方法制备了高纯镍纳米粉,利用X射线衍射(XBD)、透射电子显微镜(TEM)对粉末的形貌、晶体结构、粒度进行了表征。样品的N_2的吸附-脱附等温线采用静态表面吸附仪在液氮温度下(78 K)在气体饱和蒸气压力范围内测试。依据BJH理论模型计算探讨了样品的累积孔表面积、累积孔体积、孔径及其BJH脱附分布等性能。用图解法由等温吸附直线求出单层吸附量,利用BET吸附公式计算出样品的比表面积。结果表明,镍纳米粉的比表面积为14.23 m~2/g,粒径为46 nm。     

石脑油脱芳技术研究进展

对近年来国内外芳烃分离技术研究进行了综述,分析了各芳烃分离技术的原理、特点和发展现状,探讨了吸附分离、加氢精制和芳烃抽提未来的研究重点和发展方向。鉴于目前工业上脱芳工艺的不足,介绍了作者开发的一种新型芳烃抽提溶剂,具有操作条件温和、脱芳效果好和原料适用范围宽等优点,采用N2气提回收芳烃,节能效果明显。芳烃分离组合工艺因其原料适应性强和操作灵活,成为芳烃分离领域的一项潜在技术。     

蒸汽爆破处理对香菇成分及香菇蛋糕品质的影响

目的研究蒸汽爆破处理对香菇成分及香菇蛋糕品质的影响。方法采用酸水解法、苯酚硫酸法和凯氏定氮法及索氏提取法测定香菇中总糖、多糖和蛋白质、脂肪含量,并采用感官评定法对蛋糕品质进行评定。结果蒸汽爆破处理后香菇营养成分发生变化,其中香菇多糖、总糖、蛋白质均有所增加,脂肪含量和纤维素含量变化不大。汽爆处理后香菇蛋糕中香菇粉添加量略有下降,在汽爆香菇粉与低筋粉比例为6:94(m:m)时,蛋糕感官评分最高。结论蒸汽爆破处理对香菇成分释放及香菇蛋糕品质均产生有利影响。     

珠三角地区区域经济水平的水环境影响研究——基于空间回归模型的实证分析

利用1996年至2009年数据对处于中国经济最具活力的珠三角地区9个城市经济水平与水环境质量之间的关系进行实证研究。研究发现,珠三角地区各城市水环境状况不仅与其自身经济发展水平有密切关系,并且受到整个地区经济发展水平的显著影响。     

面向能源互联网的大数据关键技术研究

随着能源互联网的不断发展,越来越多的业务数据被采集和存储,如何从这些数据中挖掘出对能源互联网运行有用的知识至关重要。文章从数据源层、数据管理层、数据计算层以及数据应用层等4个层面构建面向能源互联网的电力大数据体系架构,在此基础上,详细描述面向能源互联网的大数据智能化高效分析挖掘技术和面向能源互联网的信息物理融合安全技术。通过对能源互联网大数据分析和安全技术的总结,为能源互联网安全、可靠、高效运行提供重要的依据。     

基于机器学习的视频指纹识别

把视频应用于指纹识别,定义指纹视频的内部相似性(inside similarity,S^I)和一对待匹配指纹视频的外部相似性(outside similarity,S^O),计算两个视频的匹配分数来表示它们的相似性,大大提高了自动指纹识别系统的识别率。为寻求更好的识别效果,提出把一次匹配结果作为一个样本,将S^I和S^O作为一个样本的两个特征的新思路,把判断一次匹配是同源匹配还是异源匹配问题转化为对具有二维特征(S^I,S^O)的样本进行分类的问题。在样本集上应用常见的机器学习算法,对每次的匹配结果进行分类。在两组样本集上的实验结果为:应用机器学习算法得到的最低错误率分别为0.1704％和0.1106％,而使用阈值得到的最低错误率分别为0.2229％和0.1700％。结果表明,相比使用阈值来区分指纹同、异源的方法,应用机器学习算法不仅提高了识别率,而且省去了计算两个视频的匹配分数时对参数和阈值的复杂选取过程。