富含谷氨酸酿酒酵母的筛选及发酵培养基优化

从农家自酿葡萄酒中筛选出一株富含谷氨酸酿酒酵母菌（Saccharomyces cerevisiae）F-5,其26S rDNA核苷酸序列与S. cerevisiae TY12的26S rDNA核苷酸序列同源性为100%。以胞内谷氨酸含量为目标,采用响应面法对其发酵培养基进行了优化,建立糖蜜、工业蛋白胨和KH2PO4的二次回归模型,确定培养基最佳配方为：糖蜜（含30%蔗糖）100 mL/L、酵母浸粉10 g/L、工业蛋白胨20 g/L、MgSO4·7H2O 1 g/L、KH2PO4 0.5 g/L、FeSO4·7H2O 2 g/L。在此优化培养基中发酵培养24 h,胞内游离谷氨酸达到了3.29%,比优化前提高了87.8%。     

针织衣身与梭织衣领的结构匹配

1 研究背景与现状 随着针织服装市场日趋丰富,辅以梭织面料的针织服装的出现,扩展了针织服装的品类。经市场调研发现,衣领采用梭织面料的针织服装在辅以梭织面料的针织服装中占很高比例。然而,目前在针织衣身上配合设计梭织衣领的结构设计研究欠缺,在实际生产中,生产效率和产品质量的保证性不够。     

灵敏度系数法在低压配电网无功补偿中的应用

根据低压配电网的特点，从实际应用出发，描述了无功补偿优化问题的构成、电能损耗和电压分布的计算，通过利用经济性目标函数对节点无功注入的灵敏度系数计算，确定低压配电网补尝电容器的最佳位置和最佳容量。     

常用几种面食发酵方法对比

该文分析化学膨松剂发酵、老面发酵和酵母发酵优劣,讨论得出酵母在操作方便性、工业化生产可行性、及对最终发酵面制品营养保持上,都具有明显优势;采用酵母发酵是未来发酵面食发展趋势。     

分布式IDS的报警关联定义

网络规模越来越大。传统的IDS往往存在漏报误报率高、报警太低级的问题,因而不能及时准确反映整个系统的安全态势。网络管理人员不得不面对海量的原始报警信息,如大海捞针般地寻找可能的安全威胁和攻击来源。本文首先讨论了现有IDS的不足;之后给出了报警关联的定义。本文的研究成果已经在“网络安全监控与预警系统”（十五863项目）中得到应用,对分布式入侵检测系统的报警关联设计有重要的参考价值。     

金属离子对卤醇脱卤酶发酵生产的影响

在以基因工程大肠杆菌为生产菌发酵生产卤醇脱卤酶过程中,某些金属离子对卤醇脱卤的生产有较大的影响。首先,通过单因子实验确定几种典型微量元素的最佳产酶浓度,其次,通过2水平析因实验和最陡爬坡实验确定了显著影响因子及其浓度拐点,其分别是ZnSO4.7H2O、CoCl2.6H2O和FeSO4.7H2O。最后,运用响应面分析法确定了微量元素的最佳配比为FeSO4.7H2O 11.86g/L,ZnSO4.7H2O 2.0g/L,MnSO4.H2O 1.0g/L,CaCl20.05g/L,CoCl2.6H2O 1.2g/L,CuSO4.5H2O 0.8g/L。与对照生产水平相比,当添加最佳配比金属离子到培养基中后,酶活提高了2倍。     

高效节水灌溉技术及灌溉模式研究

水资源短缺及分布不均制约着我国农业发展,结合我国水资源情况及农业发展实际,大力发展节水灌溉技术是缓解我国农业用水现状的首要途径。本文从各种节水灌溉模式、适用性等方面对我国节水灌溉的发展趋势及现存问题的发展对策进行了总结与探讨。     

基于信息价值链的电信运营商大数据策略研究

在通信技术探索改变人们通信方式的途径过程中,通信行业的产业价值链模式也发生着不断的变化,SP、应用集成商、虚拟运营商等均值产业价值链细分的产物,而产业信息价值链的改变,不仅使行业信息流更加复杂,而且要求电信运营商经营决策、发展策略等均要做出相应的调整,在此背景下,本文针对以信息价值链为基础的电信运营商大数据策略展开研究,为现代电信运营商调整策略提供参考.     

云南老寨湾金矿床成矿流体的特征

云南老寨湾金矿床是滇黔桂三角成矿区中一个低品位大储量微细粒金矿床,赋矿地层为加里东古隆起面上泥盆系下统细碎屑岩.通过对老寨湾金矿床热液成矿流体包裹体成分、流体密度、成矿压力、成矿深度和硫(S)、氢(H)、氧(O)同位素诸方面初步研究表明,成矿流体属中低温(110～253 ℃)、低盐度(23.86～11.2 Wt% NaCl)、低密度(0.97～1.08 g/cm3)的流体,属于(SO2-4)Cl--(K )Na 水化学类型,成矿环境为浅成(0.21～1.14 km)环境.成矿流体主要来自地幔分异流体与大气降水、地表水交换的产物.老寨湾金矿床属浅成中低温低盐度热液型矿床.     

高维数据固有维数的自适应极大似然估计

如何确定高维数据的固有维数是降维成功与否的关键。基于极大似然估计（MLE）的维数估计方法是一种新近出现的方法,实现简单,选择合适的近邻能取得不错的结果。但当近邻数过小或过大时,均有比较明显的偏差。其根本原因是没有考虑每个点对固有维数的不同贡献。在充分考虑数据集的分布信息之后,提出了一种改进的MLE——自适应极大似然估计(AMLE)。实验表明,无论在合成数据集还是真实数据集上,AMLE较MLE在估计准确度上均有很大的提高,对近邻数的变化也不甚敏感。