啤酒冷混浊蛋白的分析及硅胶、PVPP吸附效果比较

利用SDS—PAGE电泳对3种不同品牌的啤酒中的冷混浊蛋白进行分析,结果表明,引起啤酒冷混浊的蛋白分为醇溶性蛋白和水溶性蛋白。其中醇溶性冷混浊蛋白占总含量的70％左右,分子量在43～50kDa之间。水溶性冷混浊蛋白的分子量在8～14kDa之间。另外,比较硅胶、PVPP的吸附效果,经二者处理后的样品浊度都有明显的下降,但经硅胶处理后的样品浊度更低一些。比较硅胶吸附前后样品的泡持时间没有很大的变化,而经PVPP处理后的样品泡持时间有一定的改变。因此,在啤酒生产过程中添加硅胶,能够有效地除去啤酒冷混浊蛋白,而且不会影响啤酒的泡持性。     

基于瞬时幅度和相位的深度学习调制识别

针对基于似然和特征工程的调制识别方法存在需要人为提取特定特征和鲁棒性低等缺点,提出一种结合一维卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型,并将原始IQ信号转化为瞬时幅度和相位的调制信号数据,有效提高QAM16和QAM64之间区分度,从而提高10类数字和模拟信号的调制识别准确率.实验结果表明,在信噪比0 dB以上的平均准确率达到了93.21％,比现有方法准确率提高约3.4百分点,高信噪比下数字调制信号识别准确率达到了约99％.     

基于强化学习的多目标车辆跟随决策算法

为满足自适应巡航系统跟车模式下的舒适性需求并兼顾车辆安全性和行车效率,解决已有算法泛化性和舒适性差的问题,基于深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient,DDPG),提出一种新的多目标车辆跟随决策算法.根据跟随车辆与领航车辆的相互纵向运动学特性,建立车辆跟随过程的马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)模型.结合最小安全距离模型,设计一个高效、舒适、安全的车辆跟随决策算法.为提高模型收敛速度,改进了DDPG算法经验样本的存储方式和抽取策略,根据经验样本重要性的不同,对样本进行分类存储和抽取.针对跟车过程的多目标结构,对奖赏函数进行模块化设计.最后,在仿真环境下进行测试,当测试环境和训练环境不同时,依然能顺利完成跟随任务,且性能优于已有跟随算法.     

胺化木质素对PLA/LA复合薄膜力学性能和结晶性能的影响

通过曼尼希反应对木质素进行胺化改性,将其加入PLA基体中,成功制备PLA/LA复合材料,并探究胺化木质素(LA)对PLA/LA复合材料性能的影响。FTIR测试和元素分析表明,—NH2已被引入到木质素中,成功制备了LA。通过拉伸实验可知,加入LA之后,PLA/LA的拉伸强度得到了提高,从40 MPa左右提升到了52 MPa,提升了30%,提升效果非常显著。同时,LA的加入,使得PLA基复合材料的力学性能和结晶性能也得到改善。     

一种改进的SIFT—PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法（尺度不变特征）提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）相结合的SIFT—PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。     

10kV并联电容器故障分析及保护配置、整定探讨

电容器作为有效的电压控制和合理的无功补偿的手段之一,对电力网的无功潮流分布,减少电网中的有功功率损耗和电压损耗,改善电压质量起着重要的作用。文章通过云南先锋化工有限公司10 kV并联电容器的故障原因、接线方式、保护整定计算进行深入详细的分析和探讨,以供电气工程技术人员借鉴和参考。     

小型SMT回流焊炉的PID控制实现

回流焊是SMT中的核心技术,而其工艺流程中的温度控制至关重要。本文重点说明了一种利用单片机和LCD图形液晶构成的测控单元,采用超前PID控制算法的温控系统。该系统可以实现温度自动控制。对温度信号进行采集、显示并可实现升、降温和闭环自动控制。具有自学习和存储记录功能等。     

基于图神经网络的百万数据人脸聚类

人脸聚类是利用未标记人脸数据的重要工具,在人脸标注和检索等方面有着广泛的应用.如何有效地聚类,特别是在大规模(如百万级或以上)数据集上,是一个悬而未决的问题. 最近的研究表明,基于图卷积神经网络(GCN)的聚类可以显著提高性能.然而这些方法需要生成大量的重叠子图,严重限制了模型的精度和效率.由于这些GCN算法没有分析过...