西伯利亚百合花药色素稳定性的研究

本文研究了东方系西伯利亚百合花药色素的稳定性。结果表明：该色素在pH=4时较稳定；对光照、温度也较稳定；Ca^2 、苯甲酸钠对其有增色作用；Na^ 、蔗糖对色素有一定的降解作用；Fe^3 、Cu^2 对该色素有明显的不良影响：VC、H2O2则有明显的破坏作用。     

Initiation and propagation behaviors of interior microflaws in the pyrolysis of an air-cured polycarbosilane precursor fiber

In the preparation of Nicalon-type Si—C—O fibers using a normal-pressure synthesized polycarbosilane precursor, a network of microflaws were detected on the cross-section of ceramic fibers obtained. Cross-section morphologies of the interior microflaws were investigated via SEM technique after certain temperature pyrolysis and their initiation and propagation behaviors were studied accordingly. The results showed that no microflaws came into being at the temperature up to 600°C due to the organic nature of the material. As a result of high weight loss and composition change, however, microflaws initiated over 600°C, formed at 700°C and propagated along the core-edge direction from 700–;900°C. Up to 1100°C, a microflaw network was formed because new microflaws generated across the oriented ones and interconnected them to form a network.     

一个演绎工程数据库语言DEL

演绎工程数据库是工程数据库和演绎数据库集成的产物,它综合了工程数据库和演绎数据库的特点,集成了演绎数据库的查询能力和工程数据库的工程数据、对象、环境建模能力,对数据库技术的不断进步和完善有重要的理论意义和实用价值.文中分析了国内外目前在相关领域的研究现状以及出现的问题,介绍了现有数据库语言的特点及不足,提出演绎工程数据库的思路,讨论了如何扩充SQL以支持在基于逻辑的工程数据库环境下操纵各种知识,保证了其语言的易用性和与原有工程数据库的结合,对演绎工程数据库语言DEL的语法及DEL SQL实现作了详细介绍,并给出了DEL SQL语言的应用实例,验证了DEL SQL语言的适用性和正确性.     

Membrane coagulation bioreactor (MCBR) for drinking water treatment

In this paper, a novel submerged ultrafiltration (UF) membrane coagulation bioreactor (MCBR) process was evaluated for drinking water treatment at a hydraulic retention time (HRT) as short as 0.5h. The MCBR performed well not only in the elimination of particulates and microorganisms, but also in almost complete nitrification and phosphate removal. As compared to membrane bioreactor (MBR), MCBR achieved much higher removal efficiencies of organic matter in terms of total organic carbon (TOC), permanganate index (COD(Mn)), dissolved organic carbon (DOC) and UV absorbance at 254nm (UV(254)), as well as corresponding trihalomethanes formation potential (THMFP) and haloacetic acids formation potential (HAAFP), due to polyaluminium chloride (PACl) coagulation in the bioreactor. However, the reduction of biodegradable dissolved organic carbon (BDOC) and assimilable organic carbon (AOC) by MCBR was only 8.2% and 10.1% higher than that by MBR, indicating that biodegradable organic matter (BOM) was mainly removed through biodegradation. On the other hand, the trans-membrane pressure (TMP) of MCBR developed much lower than that of MBR, which implies that coagulation in the bioreactor could mitigate membrane fouling. It was also identified that the removal of organic matter was accomplished through the combination of three unit effects: rejection by UF, biodegradation by microorganism and coagulation by PACl. During filtration operation, a fouling layer was formed on the membranes surface of both MCBR and MBR, which functioned as a second membrane for further separating organic matter.     

基于启发式搜索的灵活规划的算法研究与系统实现

随着智能规划研究的深入,经典规划已不能满足实际应用的需要.本文分析了经典规划无法满足实际应用要求及产生灵活规划的原因.在对启发式搜索和灵活规划深入研究的基础上,提出了利用启发式搜索的方法来处理灵活规划问题的思想,并给出了基于启发式搜索的灵活规划算法和求解模型.采用智能规划中的基准问题对该算法进行测试,实验表明该方法在处理很多领域问题上都可以得到非常好的效果.     

居民社区终端超市的无人配送瓶颈探究

以某大型居民社区为研究对象,通过文献研究,用户访谈,问卷分析及行为观察等方法,分析梳理社区终端超市无人配送"最后一公里"的难点及问题:企业端无人配送设备功能不能满足配送要求,未攻克技术难点,未获准社区准入权限;政府端鼓励政策及资金支持未出台,法律体系不完善;消费者端对于无人配送服务接受度较低,中老年人群学习成本高.为实...     

区块链落地食品追溯产业的制约因素分析

目的 探究区块链应用食品追溯产业的主要制约因素,帮助食品供应链参与方解决技术应用难题。方法 首先,基于11家区块链技术平台企业和3家食品企业访谈内容,通过扎根理论筛选出区块链技术应用食品追溯产业的内外部制约因素。其次,结合专家打分法和层次分析法对制约因素进行权重排序和评价分析。结果 研究表明制约因素权重评价由4个准则层和12个指标层构成。其中,指标层因素中,排名从高到低依次是：区块链投入产出（0.1430）、信源真实（0.1288）、链上企业配合意愿（0.1176）、食品企业认知度（0.0974）、标准体系（0.0942）、运作效率（0.0769）、消费者认可度（0.0733）、市场准入门槛（0.0694）、法律法规（0.0597）、人才建设（0.0594）、系统兼容（0.0470）、政策扶持（0.0333）。结论 区块链投入产出低、上链信源真实度存疑、链上企业配合意愿低、食品企业对区块链认知度低是区块链落地食品追溯产业的主要障碍,对此,应加大技术应用场景研究、提高市场认知水平、完善政策保障机制。     

基于深度学习的手写书法字体识别算法

为解决因手写书法作品种类繁多而识别困难的问题,降低人们观赏书法的门槛,本文提出了基于深度学习的手写书法字体识别算法.识别过程中首先使用投影法等图像处理方法对书法作品图像中的汉字进行定位和分割,然后分别利用GoogLeNet Inception-v3模型和ResNet-50残差网络进行书体风格识别和字形识别.实验结果表明...     

面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法

基于深度学习的代码漏洞检测模型因其检测效率高和精度准的优势,逐步成为检测软件漏洞的重要方法,并在代码托管平台Github的代码审计服务中发挥重要作用.然而,深度神经网络已被证明容易受到对抗攻击的干扰,这导致基于深度学习的漏洞检测模型存在遭受攻击,降低检测准确率的风险.因此,构建针对漏洞检测模型的对抗攻击,不仅可以发掘此类模型的安全缺陷,而且有助于评估模型的鲁棒性,进而通过相应的方法提升模型性能.但现有的面向漏洞检测模型的对抗攻击方法,依赖于通用的代码转换工具,并未提出针对性的代码扰动操作和决策算法,因此难以生成有效的对抗样本,且对抗样本的合法性依赖于人工检查.针对上述问题,提出了一种面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法.本方法首先设计了一系列语义约束且漏洞保留的代码扰动操作作为扰动集合;其次,将具备漏洞的代码样本作为输入,利用强化学习模型选取具体的扰动操作序列.最后,根据代码样本的语法树节点类型寻找扰动的潜在位置,进行代码转换,从而生成对抗样本.本文基于SARD和NVD构建了两个实验数据集共14,278个代码样本并以此训练了四个具备不同特点的漏洞检测模型作为攻击目标.针对每个目标模型,训练了一个强化学习网络进行对抗攻击.结果显示,本文的攻击方法导致模型的召回率降低了74.34%,攻击成功率达到96.71%,相较基线方法,攻击成功率平均提升了68.76%.实验证明了当前的漏洞检测模型存在被攻击的风险,需要进一步研究提升模型的鲁棒性.