黑豆脂氧合酶的制备及其酶学活性的鉴定

从黑豆种子中分离纯化1 种黑豆脂氧合酶--bsLOX,对其酶学活性及降解花色苷等性质进行初步研究。采用缓冲液抽提、硫酸铵沉淀、透析、阳离子交换层析及凝胶层析等方法纯化出具有β-葡萄糖苷酶活性的bsLOX;分别以亚油酸钠和对硝基苯基-β-D-吡喃葡萄糖苷（p-nitrophenyl β-D-glucopyranoside,pNPG）为反应底物鉴定bsLOX的脂氧合酶活性和β-葡萄糖苷酶活性。从黑豆种子中纯化获得的bsLOX在十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳（sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electropheresis,SDS-PAGE）图谱显示单一条带,分子质量约为95 kD。酶活性分析表明,纯化的bsLOX以亚油酸钠为底物时,酶活力为13 U/mL;当以pNPG为底物在405 nm波长处检测到了对硝基苯酚的生成,从而推测bsLOX具有β-葡萄糖苷酶活性。高效液相色谱实验结果表明bsLOX可以降解花色苷（矢车菊素-3-O-葡萄糖苷、矮牵牛素-3-O-葡萄糖苷）为花色素（矢车菊素、矮牵牛素）。由于降解作用不完全,继而发现花色素能抑制bsLOX的酶活性。bsLOX是黑豆中的一种兼具β-葡萄糖苷酶功能的蛋白质,而花色素可能是天然的bsLOX抑制剂。     

暖通设计常见问题与对策

通过对采暖设计中存在的集气、热网水平失调和垂直失调等问题进行分析,及对通风设计中气流组织与风口布置、风管设计和风机选型中存在的一些问题进行分析,总结了一些设计中解决问题的方法。     

多特征文本蕴涵识别研究

文本蕴涵识别是解决自然语言中存在的同义异形问题的有效途径。虽然国内外学者已经提出了很多文本蕴涵识别模型,但影响文本蕴涵识别的因素错综复杂,识别准确率普遍不高。该文把文本蕴涵识别看作二元分类问题,抽取词汇特征、句法依存关系特征及FrameNet语义知识库特征的多种特征构造特征矩阵,训练SVM分类器,实现文本蕴涵识别。该方法在国际文本蕴涵识别技术评测RTE3的测试集上进行测试,蕴涵正例识别准确率达到了78.1%,高于RTE3评测2-ways的最高结果。     

课件--想说爱你不容易

拜读了肖老师的《花开花落何时了》,颇有启发.课件以自身的优势给教学带来了很大的好处,课件制作水平也成了直接体现教师素质的一个重要部分,但经过实践,我认为怎样使用好课件才是值得我们探讨的.     

喷雾干燥装置在“粉末香精”生产中的应用

一九八四年三月二十七日轻工业部委托上海轻工业局对“微胶囊粉末香精”进行技术鉴定,上海二十多个单位参加并通过了这次鉴定,取得一致的好评,认为:粉末香精是新品种,有发展前途,希望开拓新产品,填补国内空白,美化人民生活。这里我介绍一下喷雾干燥装置在香精喷雾造粒过程中应用的一些情况。香精是热敏性物质,极易挥发,对卫生条件又要求极为严格,所以工业中采用喷雾干燥的方法是适合的。香精配料后经均质、乳化、熟化过程,当其微小液珠被包容剂包好后再经高压泵打入喷雾干燥室,喷雾干燥是液滴在瞬间与150℃左右的热风接触,并     

体外模拟胃肠消化对覆盆子抗氧化成分及其活性的影响

以覆盆子为原料,采用体外模拟胃肠消化方法研究覆盆子总黄酮含量、总酚含量及抗氧化活性的变化规律,探讨其对覆盆子抗氧化成分及其活性的影响。结果表明:与空白试验相比,覆盆子在模拟消化中总黄酮含量、总酚含量、抗氧化活性明显上升。模拟胃消化总黄酮含量、总酚含量、总还原力、DPPH自由基清除率和羟自由基清除率最大可达消化0 h的2.53,1.23,1.34,1.03倍和1.22倍,胃酸最大可达消化0 h的1.26,1.17,1.32,1.02倍和1.12倍,模拟肠液消化最大分别可达消化0 h的0.91,0.93,1.22,1.08倍和1.07倍。本研究表明覆盆子在模拟胃肠消化过程中,胃蛋白酶、胃酸和胰酶能促进覆盆子中抗氧化成分的释放及其活性的增加。     

精确延时微爆轰再传递控制器设计

针对新一代微爆轰型弹射救生系统在弹射通道清理过程中因机舱内外气压不平衡而可能引起弹射事故问题,设计了一种基于直列式点火的精确延时微爆轰再传递控制器。该控制器采用MLVDS总线实时接收机载计算机发送的飞行高度与舱内外气压差编码数据,幵严格按照数据交互协议与数据间的关系确定泄压平衡时间,接收到泄压窗口开启爆轰信号时执行气压平衡延时点火功能,使舱内外气压达到平衡后再引爆爆炸箔点火器,将执行弹射任务的爆轰信号再传递,有效降低弹射救生事故发生可能性。试验验证结果表明,控制器的数据交互模块运行正常,安全控制模块精密执行了500ms与1.1s程控延时,且控制高压点火模块在触发后215ns处达到峰值电压2.4k V,对应的爆发电压为2.3k A,可靠引爆内嵌爆炸箔点火器的爆轰逻辑传递器。     

基于代表性答案选择与注意力机制的短答案自动评分

短答案自动评分是智慧教学中的一个关键问题。目前自动评分不准确的主要原因是: (1)预先给定的参考答案不能覆盖多样化的学生答题情况; (2)不能准确刻画学生答案与参考答案匹配情况。针对上述问题,该文采用基于聚类与最大相似度方法选择代表性学生答案构建更完备的参考答案,尽可能覆盖学生不同的答题情况;在此基础上,利用基于注意力机制的深度神经网络模型来提升系统对学生答案与参考答案匹配情况的刻画。相关数据集上的实验结果表明: 该文模型有效提升了自动评分的准确率。     

基于区块链的物联网访问控制框架

物联网（IoT）中入网设备的海量性、动态性和设备轻量级是内在联系并同时存在的特征。为了同时满足上述三个特征,提出一种基于区块链的IoT访问控制（BBIAC）框架。首先提出了该框架下的BBIAC模型,在IoT授权过程中引入属性的概念以满足模型对海量性的支持;而区块链自身的分布式结构和身份认证方式为该模型提供了动态性的支持;同时,区块链自身提供的安全性和多机构信任使BBIAC模型可以将需要大规模计算和存储的部分部署在区块链中,使该模型支持轻量级的IoT设备。接着,介绍了BBIAC模型完整的工作流程。然后,通过着色Perti网（CPN）对BBIAC模型进行形式化的安全性评估,证明了BBIAC模型的安全性。实验结果表明,BBIAC适用于具有海量性、动态性和设备轻量级特征的IoT环境。     

融合BERT语义表示的高考语文阅读理解问答研究

高考语文阅读理解问答相对普通阅读理解问答难度更大,同时高考问答任务中的训练数据较少,目前的深度学习方法不能取得良好的答题效果。针对这些问题,该文提出融合BERT语义表示的高考阅读理解答案候选句抽取方法。首先,采用改进的MMR算法对段落进行筛选;其次,运用微调之后的BERT模型对句子进行语义表示;再次,通过SoftMax分类器对答案候选句进行抽取,最后利用PageRank排序算法对输出结果进行二次排序。该方法在北京近十年高考语文阅读理解问答题上的召回率和准确率分别达到了61.2%和50.1%,验证了该方法的有效性。