大豆秸秆和毛竹碱木素的逐级分离及性状表征

采用酸析法分别对大豆秸秆和毛竹的硫酸盐制浆黑液中的碱木素按不同pH值进行逐级分离,探讨了黑液中碱木素在酸析过程中的溶出规律;采用凝胶渗透色谱(GPC)、红外光谱(FT-IR)、动态光散射(DLS)对不同条件下酸析得到的各级碱木素进行分析与比较。结果表明,逐级分离后,各级碱木素的相对分子质量分布变窄,分子质量有相当程度的重叠;随着pH值的降低,各级碱木素的粒径逐渐减小,相对分子质量及其多分散性也逐渐减小,说明酸析法是分离不同分子质量碱木素的一种有效方法。     

甲基丙烯酰氯改性木质素对甲酚共混聚乳酸制备复合膜的研究

为提高木质素对甲酚与聚乳酸（PLA）复合时的界面相容性,进而提高材料的力学性能,利用甲基丙烯酰氯对木质素对甲酚进行接枝改性,然后将改性前后的木质素对甲酚分别与PLA共混制备复合膜,分析了改性前后木质素对甲酚的分子结构及复合膜的力学性能。结果表明,甲基丙烯酰基可成功接枝到木质素对甲酚上,其对木质素对甲酚的用量为0.5 mL/0.5 g、改性次数为4次时,木质素对甲酚的改性效果最佳。随改性木质素对甲酚添加量的增加,复合膜拉伸强度虽逐渐下降,但下降的程度低于添加未改性木质素对甲酚的复合膜;改性木质素对甲酚与PLA形成的复合膜的断裂伸长率远高于纯PLA膜的断裂伸长率,且随改性木质素对甲酚添加量的增加,复合膜的断裂伸长率呈先升高后平稳的趋势;综合考虑复合膜的拉伸强度和断裂伸长率,改性木质素对甲酚的最佳添加量为10%。     

闭环霍尔电压传感器增益温漂补偿技术

闭环霍尔电压传感器作为一种低成本、高可靠的电压测量器件,在轨道交通和工业控制领域应用广泛.其原边线圈由漆包线绕制,匝数为数万匝,原边线圈阻值的温度漂移造成传感器的增益温漂和全温度范围精度的下降.为了提高传感器全温度范围的精度,文章基于原边线圈阻值温漂特性提出了一种新型温度补偿电路,应用仿真工具,结合闭环霍尔电压传感器进...     

稻草芦苇及其浆料制备羧甲基纤维素的比较

研究了直接由草粉或浆料制备羧甲基纤维素钠的溶剂适应性,并对产品的结构、粘度、取代度做了分析。结果表明,丙酮做溶剂时羧甲基纤维素合成的得率最高、取代度最大。草粉和草浆在丙酮溶剂中经过一次反应得到的羧甲基纤维素取代度均可达0.7以上。红外光谱表明,从草粉和从浆料制得的羧甲基纤维素样品结构上没有明显差别。以不同程度预处理的草粉为原料,可以得到取代度0.5~1.1之间的不同品质的羧甲基纤维素产品。     

HCV 2a J6JFH细胞感染模型的建立及初步应用

目的建立能够自主复制的丙型肝炎病毒(HCV)体外细胞感染模型。方法制备HCV2a FL-J6JFH和阴性对照FL-J6JFH(GND)RNA转录体,分别转染Huh-7.5细胞,荧光定量PCR(FQ-PCR)检测细胞内HCV RNA水平,免疫荧光法(IFA)检测细胞内HCV蛋白的表达。以转染细胞上清液感染Na觙ve Huh-7.5细胞,检测HCV感染性病毒颗粒(HCVcc)的产生。将细胞用不同浓度的IFNα处理,观察所建立的细胞感染模型对IFNα的敏感性。结果转染后第5天,FL-J6JFH转染细胞内HCV RNA为1.2×106GE/μg RNA,第9天下降至最低水平,随后上升,于第13天达到最高值6.5×106GE/μg RNA,此后直至第59天,均保持在106GE/μg RNA左右,而FL-J6JFH(GND)转染细胞内HCV RNA则很快消失。FL-J6JFH转染的细胞内始终可以检测到HCV蛋白表达,而对照细胞内均未检测到。从第5天起,各时间点的FL-J6JFH转染细胞均能产生HCVcc。IFNα能够有效抑制HCVcc感染Huh-7.5细胞,并呈剂量依赖性。结论已成功建立了能持续产生HCVcc的HCV2a型体外细胞感染模型,IFNα能抑制FL-J6JFH HCVcc感染细胞中HCV RNA的复制,为研究HCV的结构与功能提供了实验平台。     

动态连续时间网络表示学习

随着时间的推移,网络会随着节点和连边的变化不断发展。针对传统网络表示学习算法不能正确处理动态网络的问题,提出一种基于随机游走的动态连续时间网络表示学习算法（DCTNE）。通过定义一个灵活的节点时序邻居概念,设计一个有偏的随机游走过程。根据时间信息,有效地探索节点的不同时序邻居并建模不同邻居的影响,学习网络表示。实验证明了DCTNE动态网络时序信息的有效性。在链接预测任务上,DCTNE的AUC值与其他算法相比最高获得了50%的增益;在节点分类任务上,DCTNE相较于其他算法在效果上有明显提升。结果表明,对网络中时间依赖关系进行建模有助于后续的网络分析任务。     

深度学习在故障诊断领域中的研究现状与挑战

现代工业系统已呈现出向大型化、复杂化的方向发展,使得针对工业系统的故障诊断方法遇到一系列的技术难题.近年来,深度学习(deep learning)在特征提取与模式识别方面显示出独特的优势与潜力,将深度学习应用于解决复杂工业系统故障诊断的研究已初现端倪.为此,首先介绍几种典型的基于深度学习方法实现工业系统故障诊断方法;然后对基于深度学习实现故障诊断的主要思想和建模方法进行描述;最后总结和讨论了复杂工业系统故障的特点,并探讨了深度学习在实现复杂工业系统故障诊断方面所面临的挑战,展望了未来值得继续研究的方向.     

羌族建筑与村寨

羌族是我国最古老的民族之一,也是许多民族的先祖,研究羌族民居的特点对于分析中国传统民居有特殊意义。本文通过对羌族住宅、碉楼、村落形态等的概略性介绍,为了解羌族建筑的文化艺术价值提供一些线索。     

HIV-1 HXB2株蛋白酶在大肠杆菌中的表达、纯化及鉴定

目的原核表达、纯化HIV-1型HXB2株蛋白酶(Protease,PR),用于对HIV-1GagP2/NC蛋白酶切割位点序列随机突变的噬菌体展示文库的切割筛选。方法根据HIV-1HXB2株PRDNA序列设计引物,用重叠延伸PCR方法合成使用大肠杆菌偏好密码子的HIV-1PR的DNA编码序列,用T/A克隆法将其插入pMD18-T载体进行测序。将HIV-1PRDNA克隆至原核表达载体pQE30,在大肠杆菌M15中进行诱导表达,用Ni-NTA亲和柱对表达蛋白进行纯化,SDS-PAGE鉴定,并用HIV阳性血清进行免疫反应性的鉴定。结果合成的使用大肠杆菌偏好密码子的HIV-1PR的DNA编码序列,经测序显示其编码氨基酸序列与原始序列完全一致。所构建的HIV-1PR原核表达质粒pQE30-pr,经IPTG诱导后,表达出相对分子质量为14000的HIV-1PR蛋白,纯化的目的蛋白浓度为7.74mg/ml。ELISA检测该蛋白与HIV阳性血清呈特异性反应。结论已成功合成并克隆了使用大肠杆菌偏好密码子的HIV-1PR的DNA编码序列,经表达及纯化的HIV-1PR蛋白具有免疫学特性。