微波加热对大肠杆菌与金黄色葡萄球菌蛋白质与核酸变性的影响

研究微波杀菌过程中蛋白质与核酸的变性程度及其与微生物致死率之间的关系,测定了微波加热过程中大肠杆菌与金黄色葡萄球菌的蛋白质与核酸的“内源荧光”及残存菌数的变化。试验结果表明,当温度升高至50,55℃,大肠杆菌与金黄色葡萄球菌蛋白质和核酸“内源荧光”强度以及致死率均米发生明显变化;当温度升高至60℃时,大肠杆菌胞内蛋白质和核酸的“内源荧光”强度以及致死率分别增加了44．4％,41．8％,33％,而此时,金黄色葡萄球菌分别增加了8．7％,9．0％,12％;当温度升高至65℃时,大肠杆菌增加程度分别为71．3％,70．2％,65％,金黄色葡萄球菌变化程度分别为9．0％,10．6％,23％。随着微波加热温度的升高,大肠杆菌与金黄色葡萄球菌的蛋白质与核酸的“内源荧光”强度变化且与致死率呈正相关,因此,胞内蛋白质与核酸变性是微生物微波致死的因素之一。     

基于编译时插桩的浮点异常检测方法

浮点数是实数的有限精度编码,在进行浮点计算时,可能会导致不精确或者异常的结果,因此实现有效的浮点异常检测方法很重要。现有异常检测方法不面向浮点数学函数,由此提出了一种面向浮点数学函数的异常检测方法。该方法依据IEEE-754标准中定义的上溢出、下溢出、被零除、无效操作和不精确5类异常,并结合申威高性能数学函数库中使用的浮点控制寄存器FPCR和IEEE-754标准定义的浮点异常产生条件的相关理论,通过将异常类型和浮点运算指令进行对应分类,在程序编译时进行插桩以检测出浮点数学函数中出现的异常,同时记录代码覆盖率。最后将该方法应用于数学函数库,对库中100多个浮点数学函数进行了测试实验。实验结果表明,该浮点异常检测方法能够有效检测各类异常。     

互联网信息服务内容安全要求及评估框架研究

互联网的飞速发展带来信息内容的爆炸式增长,对互联网信息安全特别是信息内容安全治理提出了更高挑战.互联网新技术、新应用的发展深刻改变了互联网信息的传播方式,在极大推动数字信息增长和全球化一体化发展的同时,也为各种错误的、歪曲的、低俗的、与社会主流价值观相违背的有害信息提供孕育、发酵、传播和驻留的温床.目前,国内外信息技术...     

神经网络在电力负荷预测中的应用研究

研究电力负荷预测问题,针对精确测量电力负荷,由于影响电力负荷因素之间存在着菲线性,因素之间存在冗余信息,传统的数学模型在电力负荷预测中精度较低,为了有效提高电力负荷的预测精度,提出了一种主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的电力负荷预测方法.利用PCA对电力负荷的影响因素进行特征提取,以BP神经网络对经过PCA处理得到的新的变量进行训练建模,采用PCA - BP神经网络模型对河南某地区的电力负荷进行了仿真.结果表明,相对于参比模型,可有效地消除因素间的冗余信息,降低了BP神经网络的输入维数,简化了网络的结构,加快了学习速度,显著提高了电力负荷预测精度,证明提出的预测模型在电力负荷预测中是有效.     

自动孔板印刷机中图像检测系统的设计与实现

设计与实现了自动孔板印刷机中印刷图像质量检测系统。该系统主要包括孔板印刷中多路印刷图像的获取、特征的提取和匹配以及质量监控处理等功能模块。在RG Chromaticity空间中采用模板匹配的方法设计了相关的算法,实现了对印刷图像的错位、漏印、渗溢以及颜色不均等质量因素的快速实时检测,并成功地应用于自动丝网印刷设备中。经过测试和运行取得了良好的质量监控效果和经济效益。     

基于关系数据库的ROLAP中实视图的选择

联机分析处理(OLAP)是伴随着数据仓库出现的一种数据分析处理技术,其特点是使分析人员能够更充分地利用数据仓库中的数据资源,从多种角度、多个层次,快速地构建易为用户理解的并全面反映企业行为特征的数据快照,从而可使用户更加深入地了解企业的发展状况和趋势。ROLAP是OLAP中使用最广泛的一种类型。文中对影响ROLAP查询效率的关键技术进行了讨论,提出了一个改进的实视图动态选择算法。该算法从存储空间、查询频率、更新代价三个方面综合评价每个实视图,有效地保证了ROLAP查询的响应时间。     

基于NS2的快速分级移动IPv6技术的研究

介绍了移动IPv6协议的特点和协议流程及其扩展技术F—HMIPv6,通过NS2网络进行模拟,从而验证了相对于其他两种扩展技术,F—HMIPv6在理论上对切换时间的缩减及切换过程中的丢包率减少有优势。     

基于开关信号理论的电流型CMOS多值施密特电路设计

以开关信号理论为指导,建立了描述电流型CMOS多值施密特电路中阈值控制电路的电流传输开关运算.在此基础上,提出了新的电流型CMOS三值和四值施密特触发器设计.所设计的电路可提供多值电流和电压输出信号,回差电流的大小只需通过改变MOS管的尺寸比来调节.所提出的电路较之以往设计具有结构简单,回差值调整容易以及可在较低电压下工作等特点.采用TSMC 0.25 μ m CMOS工艺参数和1.5V电压的HSPICE模拟结果验证了所提出设计方案的有效性和电路所具有的理想回差特性.     

Keggin离子改性凹凸棒土去除水溶液中Zn（Ⅱ）的研究

为探究Keggin离子改性凹凸棒土用于去除水溶液中Zn(Ⅱ),采用XRD、SEM、AFM、TG和XPS技术对改性土进行表征,并利用等温吸附、动力学及热力学方程对其吸附机制进行研究。结果显示,改性土于2θ为13.7°、19.9°和27.6°对应衍射面为(200)、(040)和(400)处出现了凹凸棒土的特征衍射峰。SEM分析显示其形貌为棒晶及棒晶束之间形成的聚集体。AFM表征显示该材料表面粗糙度为32.3nm。热重分析表明改性土表面仅有少量有机物。XPS谱图分析显示Zn(Ⅱ)已成功被吸附到改性土表面上,该过程并未发生氧化还原反应。改性凹凸棒土吸附水溶液中Zn(Ⅱ)是一个自发、吸热及熵驱动的过程。采用Keggin离子改性凹凸棒土制成的廉价吸附剂可用于去除水溶液中Zn(Ⅱ)。     

大规模数据集引力同步聚类

受Kuramoto模型启发,构造一种新的万有引力同步模型,用以解决现有同步聚类算法时间复杂度高的问题,并提出大规模数据集的引力同步聚类算法(LSCGS).首先,使用快速压缩集密度估计(RSDE)算法对大规模数据集进行压缩;然后,通过万有引力同步聚类算法对压缩数据集进行聚类,使用Davies-Bouldin指标自动寻优到最佳聚类数;最后,利用提出的剩余样本聚类(RSC)算法对除压缩集以外的剩余数据进行聚类,可以有效地区分孤立类以及噪声点.通过在大规模人造数据集、UCI真实数据集和图像数据上的实验,验证LSCGS算法的有效性,与传统同步聚类算法相比,聚类的运算成本得到大幅度的降低.