重组酿酒酵母发酵木糖产乙醇的研究进展

木糖发酵是利用木质纤维素原料制取乙醇商业化生产的基础和关键,但传统的乙醇生产菌株酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)不能利用木糖,因而无法满足商业生产的需求.人们利用各种基因工程手段对S. cerevisiae实施基因改造,包括对木糖运输途径的改造,木糖代谢途径的引入,增强其对发酵抑制剂的耐受性等方面都得到广泛研究,各重组菌的木糖发酵能力有了不同程度的改善,但是仍然未能用于商业化生产.酿酒酵母的木糖代谢工程有待于进一步深入研究.     

DeBakey Ⅲ型胸主动脉夹层红细胞流动大规模数值模拟

【摘要】 目的 模拟DeBakey Ⅲ型胸主动脉夹层（AD）内红细胞流动,揭示红细胞流动规律,从颗粒视角解释AD危害,为治疗提供科学依据。方法 将AD血液区域模型,导入计算流体力学（CFD）软件进行大规模数值模拟。设置血液为含红细胞固态颗粒的Lagrange多相流,模拟红细胞颗粒运动,颗粒受力包含阻力、剪切升力、压力梯度力、虚拟质量力、重力,忽略热能传递。追踪红细胞轨迹与分布。结果 获得红细胞体积分数图与红细胞轨迹图。结论 假腔近心端膨胀处缺少新鲜血液涌入,血液内缓解症状有益物质与此处血管壁接触不良,导致血管壁易损伤,不易修复;此处存在低速旋涡,弯曲缠绕的红细胞轨迹显示血栓易形成。血栓可能进入真腔和假腔并黏附于血管壁,进而造成血管堵塞和破裂。AD输血和红细胞输送能力较差。

     

基于双重局部保持的不完整多视角嵌入学习方法

现有的多视角降维方法多数假设数据是完整的,但该假设在实际应用中难以实现.为解决不完整多视角数据降维问题,提出一种新的不完整多视角嵌入学习方法.基于多视角数据的一致性与同一视角下样本间的线性相关性学习一组重构系数,对缺失样本进行线性重构,通过学习所有视角的公共低维嵌入,保持原始空间的局部几何结构.在此基础上,设计一种惩罚...     

基于DSP TMS320F2812涡街信号采集与谱分析系统

本文以TI公司TMS320F2812芯片为核心控制器,主要研究2812DSP的片上外设ADC模块和周期图谱算法。2812DSP的12位16通道ADC模块实现对涡街流量计传感器信号的采集;DFT的快速算法FFT对采集信号进行特征分析,提取有用信号。通过实验和仿真验证了该设计的可行性和正确性。2812ADC模块采样精度高,采样频率范围广。FFT周期谱图法分析频域范围宽,能够有效的提取出有用信号,适合抑制确定性噪声。该系统抗干扰性能强,控制简单。     

基于单元测试用例的模糊测试平台研究

基于突变的模糊测试是目前最流行的漏洞发现解决方案之一,该方案以提升测试程序执行路径数和分支覆盖率为导向,基于智能算法生成测试用例,从而提高发现漏洞的效率.然而现有的灰盒模糊器测试目标为文件解析程序,往往难以有效应用于大型软件工程中.文章分析了大型软件工程对模糊测试的需求,引入基于单元测试的模糊测试平台.在开源软件工程上...     

30%唑醚·戊唑醇悬浮剂的研制及其对玉米大斑病的防效

通过流点法确定分散剂种类,利用正交试验法优化配方,采用湿法研磨工艺制备30%唑醚·戊唑醇悬浮剂样品,并开展田间防治玉米大斑病的药效试验。30%唑醚·戊唑醇悬浮剂的优化配方为:10%吡唑醚菌酯、20%戊唑醇、2.5%润湿分散剂Atlax G-5000、0.12%黄原胶、4%丙三醇,水补足至100%。所制30%唑醚·戊唑醇悬浮剂在有效成分用量为180,210 g/hm~2时,对玉米大斑病防效分别为85.03%和88.80%。30%唑醚·戊唑醇悬浮剂可有效防治玉米大斑病,具有较好的应用价值。     

基于神经网络的喷丸25CrMo合金疲劳寿命及残余应力松弛行为预测研究

首先,本文采用BP神经网络建立了喷丸25CrMo车轴钢疲劳寿命预测模型。然后,在此基础上采用遗传算法（GA）对BP神经网络的预测精度进行了优化。此外,还采用了径向基神经网络（RBF）进行建模分析,并与以上两种模型的预测结果进行对比,结果表明：遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）相比于BP和RBF神经网络具有更高的预测精度,其中训练集和测试集的平均预测精度分别为91.5%和85.4%。然后,基于GA-BP神经网络模型的连接权值矩阵和Garson方程进行了灵敏度分析,从而进一步量化了输入影响因素对喷丸25CrMo车轴钢疲劳寿命的相对影响比重;最后,还采用GA-BP神经网络预测了喷丸25CrMo车轴钢表面残余压应力的松弛行为,结果表明：测试集的平均预测误差仅为3.4%,表明了该神经网络预测性能良好。综上所述,本文采用神经网络建模分析了喷丸25CrMo车轴钢的疲劳性能和残余压应力松弛行为,显著降低了传统疲劳试验所需的成本,并且还保证了较高的准确性。     

喷丸处理EA4T车轴钢疲劳性能和残余应力松弛行为研究

目的 研究不同喷丸工艺处理EA4T车轴钢的疲劳性能和破坏行为,并分析表面影响层性能,尤其是表面残余应力对疲劳强度的影响机理。方法 采用传统喷丸（CSP）和微粒子喷丸（MSP）工艺分别对EA4T车轴钢进行处理,对不同喷丸处理后的试样进行表面性能分析,然后采用旋转弯曲疲劳试验机进行疲劳试验,获得疲劳S-N曲线和残余应力松弛过程,并通过扫描电镜对发生疲劳失效的断口进行观察。结果 与CSP相比,MSP可以引入更高的表面硬度和残余压应力,同时又可以有效地减小表面粗糙度。喷丸可以有效地提高试样的疲劳性能,CSP和MSP分别提升了试样疲劳极限的25%和33%。所有喷丸试样残余应力松弛与循环次数（10≤N≤107）之间存在线性关系,这个线性关系可以用经验公式定量描述。在相同加载应力下,CSP试样的残余应力松弛过程比MSP试样更快,当试样在疲劳加载过程中发生残余应力松弛后,剩余的残余压应力高于初始值的80%时,疲劳失效不会发生。所有试样的疲劳裂纹均萌生于表面,喷丸没有改变试样的疲劳断裂机制。结论 与CSP相比,MSP可以引入更优的表面影响层,在相同加载应力下有更加缓慢的残余应力松弛过程,从而可以进一步提高试样的疲劳性能。另外,残余压应力、表面完整性是影响疲劳极限提升的主要因素。     

基于权限分析的 Android 应用程序检测系统

Android 系统在应用程序安装时仅给予粗略的权限提示界面,此界面不仅权限条目不全,而且解释异常粗略,普通用户完全看不懂,但基于使用需要,只能盲目确定授权。市面上的一些例如手机金山卫士,腾讯手机管家等管理软件,对于应用权限信息的查询要么权限条目远少于实际申请,要么权限解释一样粗略难懂,要么干脆就是直接调用 Android 系统 settings 下的粗略权限列表。〈br〉 通过研究 Android 的安全机制,在分析了上述现象可能导致的潜在安全隐患的基础上,文章设计开发了一种结合电脑端和手机端,能够对未安装的 APK 文件和已安装的 APP 应用程序进行深入权限检测系统。此系统可以检测出应用软件所申请的精确的权限个数和详细的权限列表,并通过建立数据库的方法给每条权限以及可能引起的安全问题辅以详尽、易懂的说明,使无专业知识的普通用户也可以弄懂所申请权限的作用,提高应用程序使用者的安全意识。此外,此系统还能提供用户针对某条敏感权限进行应用筛选,即列出手机内使用该敏感权限的所有应用,协助用户排查恶意软件,保护系统安全。〈br〉 针对 Android 平台开放性带来的用户隐私泄露和财产损失的问题,文章通过对 Android 安全机制的分析,给出了一种在电脑端和手机端的基于权限分析的 Android 应用程序检测系统。该系统能检测出各种应用的权限信息,也能检测出具有某条敏感权限的所有应用程序,为用户提供再判断的机会,可以更全面的保障用户信息和财产安全。     

乌鸦搜索算法在SVM参数优化中的应用

参数的选择对支持向量机（SVM）分类精度和泛化能力有至关重要的影响，而群体智能算法近年来在参数优化方面应用广泛，在此背景下提出CSA-SVM模型。该模型将分类准确率作为目标函数，利用乌鸦搜索算法（CSA）求得SVM的最优参数组合。为了验证CSA-SVM模型的分类性能，将该模型应用于6个标准分类数据集，并分别与遗传算法（GA）和粒子群（PSO）算法优化后的SVM模型进行性能比较。实验结果表明，CSA算法在SVM参数选择中具有更好地寻优能力和更快地寻优速度，CSA-SVM模型具有较高的分类准确率。