D-A~2O反应器处理生活污水的污泥性状及生物相

研究了D-A2O反应器处理污水过程中活性污泥表观性状、微生物活性及后续生态沟渠的生物相等。结果表明,D-A2O反应器内形成了结构稳定的菌胶团,活性污泥外观呈棕黄色,土壤味浓厚,表观性状较为理想;D-A2O反应器内微生物活性较高,其TTC-脱氢酶活性平均可达(83±2)μg TF/(mg MLSS·h);后续生态沟渠中形成了只有水质较好时方可出现的轮虫、纤毛虫、大型水蚤、绿藻等微生物群落,这与D-A2O反应器出水水质处于一级A标准到Ⅴ类地表水水质之间相一致。     

基于数字化校园的手机客户端研究与设计

随着移动互联网的日益发展,智能手机已经成为高校学生使用频率最高的移动终端。在无线通讯网络技术环境下,校园手机客户端软件已成为目前国内高校信息化建设中的重要组成部分。本文就基于移动手机客户端软件的开发的必要性、其功能模块进行阐述,旨在进一步丰富数字化校园网建设内容,搭建一个课程资源、图书资源、校园生活等立体化的信息服务平台。     

云存储中一种支持可验证的模糊查询加密方案

针对当前可查询加密方案大多不支持模糊查询的不足,并且无法应对恶意服务器的威胁,云计算亟需为用户提供一种允许拼写错误并且可以验证查询结果正确性的加密方案。同时考虑到云存储中数据经常更新,提出一种动态云存储中支持可验证的模糊查询加密方案。该方案通过编辑距离生成模糊关键词集,并基于伪随机函数、随机排列函数等技术构建安全索引,从而保护用户的数据隐私。通过RSA累加器和哈希函数验证查询结果的正确性,用于检测恶意攻击者的非法行为。安全分析证明该方案能够保护用户的隐私安全,并具有可验证性。实验结果表明该方案具有可行性与有效性。     

基于多匿名器的轨迹隐私保护方法

位置服务中的隐私保护问题已引起人们的广泛关注,学者们已提出一些隐私保护方法,主要采用基于可信第三方中心匿名器结构.针对该结构存在的隐私风险和性能瓶颈问题,提出一种基于多匿名器的轨迹隐私保护方法.通过在用户和位置服务提供商之间部署多个匿名器,每次查询时用户先取假名,并结合Shamir门限方案将用户查询内容分成n份额子信息,然后将其分别发送到随机选择的n个匿名器中处理再转发给服务提供商,其中随机选择一个匿名器负责对用户位置进行K匿名.该方法中匿名器可以不完全可信,攻击者从单个匿名器不能获得用户的轨迹和查询内容,加强了该模型中用户轨迹的隐私保护,也有效解决了单个匿名器单点失效风险和性能瓶颈问题.安全分析表明该方法能有效保护用户的轨迹隐私;实验表明：相对于经典的可信第三方模型,该方法能减小单匿名器的计算和通信开销.     

8种农药残留在小麦模拟储藏过程中的降解动力学研究

研究了8种农药残留(乐果、氰烯菊酯、氟环唑、戊唑醇、咪鲜胺、甲基毒死蜱、甲基嘧啶磷、毒死蜱)在小麦模拟储藏过程中的降解动力学。通过QuEChERS(Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged, Safe)前处理结合超高效液相色谱与三重四级杆质谱串联(UPLC-MS/MS)技术,对不同储藏时间的小麦中农药残留进行检测,结果表明:除氰烯菌酯外,其余7种农药降解均符合一级动力学模型,它们的残留降解速率随温度升高而加快,但受湿度影响不大;在10℃下,7种农药的降解动力学常数k的范围为0.000 7～0.004 2 d^-1,半衰期t_1/2为165～990.2 d;在35℃下,k的范围为0.003 4～0.040 8 d^-1,t_1/2为17～203.9 d;在10℃和35℃下k值最大的分别为甲基嘧啶磷和乐果,k值最小的分别为咪鲜胺和氟环唑。咪鲜胺具有最大的降解活化能E_a(87.29 kJ/mol),其k值受温度影响最大,而甲基嘧啶磷的E_a     

烯酰吗啉·福美双超低容量喷雾剂的制备与应用

将烯酰吗啉、福美双用有机溶剂溶解,依次加入磺酸盐类助剂和聚醚与嵌段聚醚类助剂,再加入油性溶剂与填料,搅拌均匀后,制备透明均相稳定的烯酰吗啉·福美双超低容量喷雾油剂,该药剂符合超低容量喷雾油剂的质量要求。通过室内活性试验以及田间生物活性试验,评价了烯酰吗啉·福美双超低容量喷雾油剂对荔枝霜疫霉病的防治效果。室内生物活性试验结果表明,1%烯酰吗啉·福美双超低容量喷雾油剂对荔枝霜疫霉病菌具有显著的抑制作用,在浓度为100μg/mL时,平均抑制率可达97.5%。此外,田间药效试验表明,1%烯酰吗啉·福美双超低容量喷雾油剂对荔枝霜疫霉病具有良好的防治效果,7 d防治效果为92.6%,是防治荔枝霜疫霉病的理想药剂。     

黑米麸皮花青素脂质体的稳定性研究

以大豆卵磷脂和胆固醇的混合物为壁材,采用逆相蒸发结合p H梯度法制备得到黑米麸皮花青素脂质体,研究了温度、光照及抗氧化剂的添加对该花青素脂质体的稳定性的影响。结果表明,相同温度下脂质体包埋的花青素比游离的花青素的稳定性显著提高;随着温度的上升,脂质体中的花青素稳定性下降;花青素脂质体在避光条件下的稳定性高于光照条件下的稳定性;而脂质体的粒径分布受温度及光照影响不大。在脂质体制备过程中,在磷脂层添加维生素E,且与卵磷脂的质量比高于1∶20时,可提高花青素脂质体的稳定性,但脂质体的包封率降低;而在内水相添加维生素C不会影响脂质体的包封率,并能显著提高脂质体的稳定性,当花青素和维生素C质量比为4∶1时,花青素脂质体的稳定性达到最高,此时脂质体在4℃下储藏14 d的渗漏率约为60%,37℃下储存48 h时渗漏率低于60%。      

不同方法比较黄酮类化合物抗氧化性及其构效关系分析

通过三种化学抗氧化方法（DPPH、FRAP和ORAC法）以及细胞抗氧化方法（CAA法）对芹菜素、山奈酚、木犀草素、槲皮素4种黄酮甙元及它们的糖苷化合物抗氧化活性进行比较研究,结果表明DPPH和FRAP法基本一致,芹菜素、牡荆素和异牡荆素这类C环上无羟基且B环只有一个羟基的黄酮抗氧化性极低;在C环上的羟基相同时,B环有3’,4’-邻二羟基的木犀草素和槲皮素的抗氧化活性显著高于仅含4’-OH的芹菜素和山奈酚;而ORAC法的结果与此相反。化学抗氧化测定结果均表明,当C环羟基被取代形成3-O-连黄酮苷时其抗氧化活性减小;而A环上6、8号位的氢被取代形成C-连黄酮苷时其抗氧化性反而会增加。CAA法结果显示,当C环无羟基时,B环只有一个4-OH的芹菜素及其黄酮苷无细胞抗氧化性,但B环有两个羟基的木犀草素及其糖苷却显示出较强的氧化性。与化学抗氧化性不同,A环上C-连黄酮苷的抗氧化性低于其苷元,而C环O-连糖苷的影响则较为复杂。      

基于双指导注意力网络的属性情感分析模型

鉴于深度学习技术的不断发展,越来越多的研究者倾向于使用深度神经网络学习文本特征表示用于情感分析,其中序列模型(sequence models)和图神经网络(graph neural networks)已得到广泛的应用,并取得了不错的效果.然而,对于属性情感分类任务,属性对象与其他单词之间存在远距离的依赖关系,虽然序列型神经网络能捕获句子的上下文语义信息,但是对词语之间的远距离依赖关系无法进行有效学习;而图神经网络虽然可以通过图结构聚合更多的属性依赖信息,但会忽略有序词语间的上下文语义联系.因此结合双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)和图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN),提出一种基于双指导注意力网络(bi-guide attention network, BiG-AN)的属性情感分析模型.该模型通过交互指导注意力机制,同时关注到文本的上下文信息和远距离依赖信息,提高了模型对于文本属性级别情感特征的表示学习能力.在4个公开数据集Laptop,Rest14,Rest16,Twitter的实验结果表明,与其他几种基准模型相比,所提模型能够提取到更丰富的属性文本特征,有效提高属性情感分类的结果.     

国家级锡矿实物地质资料的筛选

国家级实物地质资料包含的内容非常庞杂,数量大、渠道多、来源广,但这些实物地质资料应能反映中国总体地质特征和矿产资源条件,显示国家重大地质工作成果,代表地质科学创新成果,在全国范围内具有典型性、代表性、特殊性、系统性的特点。本文根据库藏体系的总体定位,初步确定了国家实物地质资料馆的收藏内容,研究了固体矿产实物地质资料的筛选条件,同时根据我国锡矿床的矿床规模、成因类型、时空分布等筛选要素,确定了个旧锡矿等32个锡矿床为国家级锡矿实物地质资料,反映了中国锡矿的成矿特点和地质勘查水平,为系统开展锡矿实物地质资料采集提供了必要的依据。