浅谈钢结构住宅体系的发展

尽快建立以住宅体系建筑为核心的成套技术，对深化我国住宅发展，提高住宅品质具有重要的意义。     

IGBT的应用

本文主要说明绝缘栅双极晶体管（ＩＧＢＴ）特别是单体封装的分立式的ＩＧＢＴ的结构、工作原理、研制方向。最后还介绍了使用分立式ＩＧＢＴ的ＩＨ电饭锅、频闪观测器、通用逆变器等．     

海洋假单胞菌GY-1菌株的抗菌作用及其胞外抗菌蛋白的分离纯化

采用对峙培养法和牛津杯法测定海洋假单胞杆菌(Pseudomonas) GY-1菌株和发酵液的抑菌作用。结果表明：GY-1菌株和发酵液对小麦根腐病菌(Bipolaris sorokiniana)、禾谷镰刀病菌(Fusarium graminearum)、菠菜早疫病菌(Alternaria solania)、斑点落叶病菌(Alternaria alternata)、油菜菌核病菌(Sclerotinia sclerotiorum)和小麦叶枯病菌(Alternaria tenuis Nees)等植物病原真菌有较强的抑制作用。发酵液采用硫酸铵分级沉淀、DEAE Sepharose Fast Flow柱层析、Sephadex G-75凝胶层析,以小麦根腐病菌为指示菌进行活性追踪和SDS-PAGE电泳纯度跟踪检测,纯化出一种对小麦根腐病菌具有明显抗菌作用的抗菌蛋白,其分子质量约为70.9kD。     

海洋解淀粉芽孢杆菌GM-1菌株发酵液抗菌谱及稳定性测定

[目的]研究海洋解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens)菌株GM-1发酵液的抗菌谱及稳定性。[方法]以10种植物病原菌为供试菌,生长速率法测定GM-1菌株发酵液的抗菌谱;以油菜菌核病菌为指示菌,生长速率法测定发酵液在不同条件下的稳定性。[结果]GM-1菌株发酵液对供试的10种植物病原菌具有较好的抑制作用,抗菌范围较广,其中对葡萄白腐病菌(Coniella diplodiella)和小麦根腐病菌(Bipolaris sorokiniana)的抑菌率均达85%以上;其发酵液的抗菌作用有较好的热稳定性,在光照和紫外线照射下稳定性较好,在pH值6～8的条件下抗菌作用稳定,对蛋白酶不敏感。[结论]GM-1菌株具有广谱抗菌活性和较强的稳定性。     

后锚固技术简介

针对陈旧建筑的结构加固问题，采用后锚固技术取代原有的预先埋置构件的做法，较经济适用，且能保证结构的安全。     

海洋细菌GM-1-1菌株对白色念珠菌的抗菌作用机理初步研究

为了探究生防解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens)GM-1-1菌株无菌发酵液对白色念珠菌(Candida albicans)的抗菌性质及其抗菌作用机理,采用牛津杯法检测其对白色念珠菌的抑菌效果,通过扫描电镜法、MTT法、分光光度法等测定发酵液对白色念珠菌孢子萌发、细胞形态、生物被膜形成、细胞通透性的影响,初步探讨其抗菌作用机理。结果表明,GM-1-1无菌发酵液对白色念珠菌具有明显的抑制作用,抑菌圈直径达39.5 mm,受抑制的白色念珠菌在不含发酵液的培养基上仍可继续生长;无菌发酵液对白色念珠菌的孢子萌发具有强烈的抑制作用;扫描电镜下发现处理后的白色念珠菌细胞表面凹陷,形态不规则,细胞壁残缺;无菌发酵液抑制了白色念珠菌生物被膜的形成,增加了细胞的通透性。本文初步揭示了GM-1-1无菌发酵液对白色念珠菌的抗菌作用机理,为该菌株的进一步研究和应用奠定基础。     

重寄生菌粉红粘帚霉SS-1-1菌株的发酵条件优化

采用正交试验和单因素试验对粉红粘帚霉(Gliocladium roseum)SS-1-1菌株发酵条件的优化进行了研究.SS-1-1菌株最佳发酵培养基配方为:麸皮40g/L,玉米粉50g/L,豆饼粉20g/L,KH2PO40.5g/L:最佳发酵条件为:培养基初始pH值为4.5,发酵温度为28℃,摇床转速为200r/min,最佳培养时间为5d.     

基于双目视觉的手术器械跟踪定位技术

详细阐述了基于双目视觉的手术器械跟踪定位的工作原理与系统组成，并对手术器械跟踪定位技术中的摄像机标定、立体匹配等关键技术从原理和应用的角度分别进行了分析和讨论，最后指出了存在的问题和今后研究的方向。     

基于OpenCV 的视频应用程序的开发方法

提出了一种基于OpenCV的视频应用程序的开发方法。将开放源代码的OpenCV作为开发的视频应用程序的基础函数库,改写或调用其中的函数,即可根据需要用C语言开发自己的视频应用程序,从而解决了视频应用程序开发周期长、效率低的缺点。给出了OpenCV具体的设置方法和过程,并通过利用OpenCV编写的摄像机标定的应用程序验证了该方法的有效性和可行性。     

SUSAN边缘检测算法性能分析与比较

介绍了一种基于灰度比较的边缘检测算法——SUSAN算法,讨论了该算法的模板和门限的选取方法,并用VC 编程实现了该算法。通过与传统边缘检测算法的比较,结果表明:由于该算法不涉及梯度的运算,因此对噪声图像的边缘检测效果优于传统的边缘检测算法。该算法适于含噪图像或低对比度灰度图像的边缘检测。