蔗渣纤维素的自由基清除活性研究

研究了蔗渣纤维素对二苯代苦味酰自由基(DPPH)和2-连氮-双-(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)(ABTS)自由基的清除性能.结果表明,当反应时间为30 min时,蔗渣纤维素清除DPPH和ABTS自由基的IC50值分别为23.8 mg/L和1.5 mg/L;蔗渣纤维素清除DPPH的平衡时间为220 min,清除ABTS自由基的平衡时间为60 min.可见,蔗渣纤维表现出了很好的自由基清除活性,将蔗渣纤维素开发成食品或者食品添加剂,可充分发挥其抗氧化作用.     

扫描点云的一种自动配准方法

针对无任何预知信息下的扫描点云数据配准问题,通过引入新的匹配点对度量准则和改进最近点迭代算法,提出一种扫描点云数据的自动配准方法.该方法分为初始配准和精细配准2个阶段.初始配准阶段中,在考虑孤立点的曲率相似度的基础上,通过引入一种新的点的邻域曲率相似度度量准则,构造出一个有效的一一对应的初始匹配点对数组;然后根据刚体变...     

BP-MPSO混合算法在机器人空间路径中的应用

在对PUMA机器人空间路径进行BP算法环境建模与目标建模的基础上,针对传统粒子群优化（PSO）算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化（MPSO）算法。该算法引入了基于全局信息反馈的重新初始化过程机制,并对PUMA机器人空间路径进行了优化。仿真实验表明,该算法的应用不仅降低了求解逆运动方程的难度,还能得到全局最优解。显著地提高了PUMA机器人空间路径优化的效率。     

面向大学生专业和个性发展的计算机基础课程改革

为了更有效和有针对性地开展大学计算机基础课程教学,提高教学效率和质量,有必要根据学生的兴趣、专业和层次等进行课程改革。提出以专业和学生个性发展为目标的大学计算机基础课程改革整体思路,并结合实际,从学习基础与兴趣调查、分专业课程体系、分层次教学、考核评价体系、网络教学平台和教学资源个性化推荐等几个方面论述了相应的教学改革措施。     

冲击式消能箱在宾阳清平水库主坝输水隧洞中的应用

清平水库主坝输水隧洞灌溉管为压力圆形钢管出流,原消能设计采用消力池,钢管出口射流对与消力池连接的渠道边墙产生剧烈冲击,受冲边墙基础被淘空,在墙后形成两个大塌坑,严重影响灌溉渠道的正常运行,整改后用冲击式消能箱,消能效果显著改善。冲击式消能箱具有消能效率高、工程投资省、施工简便、空间体积小等优点,对受地形、地质条件限制的有压管出流消能工程,冲击式消能箱具有推广运用价值。     

液体(气体)流量计检定系统

一、液体流量计检定系统 液体流量计检定系统按检定方法分为:质量法、容积法、标准表法等,其主要由流量标准器(质量法:电子秤;容积法:工作量器;标准表法:标准流量计)、水塔及循环系统、换向器、控制设备、计算机控制系统等部分组成.     

甲醇燃料汽车尾气非常规成分采样装置的设计及成分分析

为了研究以甲醇为燃料的汽车尾气的健康效应,设计了一套适合于采集甲醇尾气中非常规成分的装置。此装置以水为吸收液,多孔玻板吸收管为采集器,在冷凝条件下收集甲醇燃料汽车尾管直排气。样品经气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)分析。结果表明,本试验装置成功地收集了甲醇尾气中的非常规成分。经测试,非常规成分有2种,分别为甲醇和甲醛,含量分别为(2.85±0.02)g/m3和(44.33±0.94)mg/m3;甲醇尾气中未采集到颗粒物。除此之外,还对甲醇尾气中的常规成分进行了现场测定,结果CO浓度为(4.02±0.77)%,碳氢化合物(HC)浓度为(1.16±0.08)g/m3,低于汽油尾气。     

多波长相干光注入锁定的波长跟踪自动化控制

本文基于全网光同步的超密集波分复用无源光网络(ultra-dense wavelength division multiplexing passive optical network, UDWDM-PON),对多波长注入锁定的稳定性进行了研究,提出了一种波长跟踪控制方法：用光电探测器(photo-diode, PD)接收从激光器(slave laser diode, SLD)的光信号并进行滤波与检波处理,所得信号用于建立SLD参数分布模型并进行线性扫描控制。该方法经基于LabVIEW程序控制与数据采集(data acquisition, DAQ)的仪器实验验证后,对相关驱动电路进行了模块化改良,采用基于微控制单元(microcontroller unit, MCU)的控制,使得该控制模块具有更高控制精度、更易封装的特点,从而能更好应用于多波长光的多路注入锁定当中。本文采用主动锁模激光器(mode-locked laser, MLL)作为多波长光源,对双路SLD的注入锁定进行了验证与对照实验,结果表明：在相同注入条件下,采用波长跟踪控制模块的注入锁定组具有更佳的稳定性。     

基于图卷积的异质网络节点分类方法

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战：如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果.     

嵌锂正极材料锂镍锰氧化物的合成及其性能研究

运用溶胶－凝胶法合成了系列正极材料LiNi