Effect of Exogenous Glycine Betaine on the Germination of Tomato Seeds under Cold Stress

Cold stress is known to influence tomato growth, development, and yield. In this study, we analyzed the germination of tomato seeds treated with exogenous glycine betaine (GB) at a low temperature (14 °C). The results showed that cold stress inhibited tomato seed germination, and pretreatment with exogenous GB reduced this inhibition and enhanced the germination rate (GR), germination index (GI), and viability of tomato seeds at low temperatures. Analysis of gene expression and metabolism revealed that GB positively regulated endogenous hormone gibberellin (GA) content and negatively regulated abscisic acid (ABA) content, while GB reduced the starch content in the seeds by up-regulating the amylase gene expression. Gene expression analysis showed that the key genes (SlSOD, SlPOD, and SlchlAPX) involved in reactive oxygen species (ROS) scavenging systems were up-regulated in GB-pretreated tomato seeds compared with the control. At the same time, levels of malondialdehyde and hydrogen peroxide were significantly lower, while the proline content and peroxidase (POD), superoxide dismutase (SOD), and catalase (CAT) levels were elevated compared with those in the control. These results demonstrate that exogenous GB as a positive regulator effectively alleviated the inhibition of tomato seed germination under cold stress by different signal pathways.     

倒置A~2/O-MBR工艺处理低碳源污水脱氮除磷效果研究

采用倒置A2/O-MBR工艺,对北方某污水处理厂的合流制城镇生活污水进行脱氮除磷试验研究。试验结果表明,该工艺对COD、NH3-N、SS的去除效果良好,可达到城镇污水处理厂污染物排放标准(GB 18918-2002)一级A标准;对于氮磷的去除,出水TN<25 mg/L,TP<2.2 mg/L。造成这种结果的主要原因是进水碳源不足。为了提高脱氮除磷效果,采取了投加碳源醋酸钠等手段来辅助脱氮除磷,最终各指标均达标排放。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

为进一步建立自适应能力强、智能程度高的入侵检测系统,分析传统入侵检测中存在的问题,介绍入侵检测中的数据挖掘关键技术,最后提出一种入侵检测中的数据挖掘模型。     

基于全量补偿算法的结构损伤识别

频率和振型是反应结构动力特性的主要模态参数,文中对损伤结构的频率和振型进行了研究。通过实测损伤结构的频率和振型,利用矩阵理论修正理论有限元模型,使之与实测损伤结构的频率和振型一致;将修正的理论有限元模型表达成单元刚度矩阵与损伤因子的线性组合,把损伤识别问题转化为组合系数的识别问题。给定损伤因子的合理取值范围,用优化方法求解损伤因子。通过对十跨桁架结构的数值仿真,仅用结构的前5阶频率和振型就能很好的识别结构的损伤,且该方法不需要对实测振型进行归一化处理,具有较强的实用性。     

列车作用下青藏铁路路基动力响应试验

目的分析研究多年冻土区青藏铁路在列车动荷载作用下路基的稳定性及振动衰减规律．方法选取青藏铁路北麓河段三个典型试验断面,在春季进行了列车荷载作用下的路基动力响应现场试验,采集路基、边坡、道床3处振动数据,统计计算了青藏铁路客车与货车行驶时路基振动的最大和平均加速度幅值,对实测数据进行了功率谱分析．结果路基上货运和客运列车的竖向最大加速度分别为2．2132m／ss^2和2．0004m／ss^2,对应的平均加速度分别为0．1495m／s^2和0．1143m／ss^2,道床上的振动明显减小．在T28次客运列车的作用下,对于断面Ⅲ,C3测点在振动频率为25Hz、38Hz、46Hz,55Hz出现峰值,能量集中在18～53Hz．边坡C4测点振动能量集中在20—65Hz,C5测点的优势频段为20—80Hz．结论路基上货运列车的振动比客运列车振动大,同一断面竖向衰减速度大于横向,素土路基各方向衰减小于块石路基,下一测点加速度峰值大致减小为相邻上一测点的1／10．     

基于三次B样条有限元法的BBMB方程数值解

对空间和时间坐标分别采用三次B样条有限法和Crank-Nicolson差分法求得非线性BBMB方程的数值解,应用Von-Neumann稳定性理论证明了此方法的无条件稳定性,并且通过两个例子验证了该方法的有效性与可行性.     

Fokker-Planck方程的非古典广义势对称及精确解

分析了Fokker-Planck方程的非古典势对称,通过广义势系统而不是一般势系统求得了这些非古典势对称.文中得到了这些方程的新的对称,同时也得到了伴随系统的新的对称,并用其求出了一些精确解.这些解对进一步研究Fokker-Planck方程所描述的物理现象具有广泛的应用价值.     

一种改进的基于 ART2神经网络的文字识别算法

为了解决 ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于 ART2神经网络的文字分类和识别方法.此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比 BP神经网络高.实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别,识别率达到85%.     

基于OPNET的移动IPv6路由优化研究

为了观察路由优化对移动IPv6网络性能产生的影响,采用OPNET Modeler网络仿真软件创建较为复杂的网络环境,通过切换延时、业务流量、端到端延时等典型的移动IPv6网络性能参数影响实验.仿真结果表明,路由优化对减小网络端到端延时方面是有效的,同时路由优化可能会导致增加切换延时,造成业务流丢失.路由优化策略应考虑采取措施减小切换时延.     

基于TCL语言和边界扫描技术的存储器测试脚本设计

为了提高存储器的边界扫描测试软件的通用性,提出一种基于TCL语言及边界扫描技术的存储器测试脚本设计方案。结合存储器测试理论及边界扫描逻辑簇测试技术,研究基于TCL脚本语言的存储器测试脚本设计方法,用以在进行存储器簇测试时描述存储器自身的读写特性及与其外部边界扫描测试单元的连接关系等,并给出HY6264SRAM静态存储器功能测试的例子。通过测试验证,使用TCL脚本语言与高级语言联合编程能够提高边界扫描测试软件的工作效率。