试述室内装饰设计的影响因素及其设计要点

随着我国经济的飞速发展,人们物质生活水平的不断提高,越来越多的人开始追求高品质的生活。本文所研究的室内装饰设计就是其中一门综合性很强的学科,这门学科往往涉及到社会学、心理学和环境学等各个领域,除此之外还有许多的内容需要我们不断的探索和研究,使其能够更好的应用到我们实际的生活当中去。本文首先分析了影响室内设计的主要因素,最后阐述了关于室内设计的要点,主要是讲述了室内装饰设计的基本原理和一些常用的设计方法。关于室内设计就是要合理的运用技术手段,考虑到周围的环境因素,同时利用现有的技术基础,充分的发挥个人的创造力,创造一个符合人们心理要求的,又能顺应潮流的室内装饰环境。     

全过程工程咨询发展的分析和建议

全过程工程咨询凭借自身集成化、专业化和多样化的优势,为工程咨询业提供了新的思路,目前我国在该方面还处于起步阶段。根据我国当前对全过程工程咨询的顶层设计和相关政策,阐述全过程工程咨询的特点和优势,分析应用案例的成熟经验,梳理推进过程中面临的相关问题,并提出实施建议,以期为我国全过程工程咨询的发展提供一定的参考。     

亲水作用色谱-串联质谱法测定动物源运动食品中3种氨基糖苷类抗生素的残留量

该研究建立了一种亲水交互作用色谱-串联质谱（HILIC-MS/MS）法测定动物源运动食品中潮霉素B、新霉素、安普霉素3种氨基糖苷类抗生素残留量的方法。结果表明，样品经Sielc Obelisc R柱分离，采用0.1%甲酸水溶液-乙腈梯度洗脱，可以实现3种目标物组分的分离。在此条件下，3种氨基糖苷类抗生素在5～500 ng/mL的质量浓度范围内线性关系良好，相关系数R2为0.999 5～0.999 9，检出限均为15 μg/kg，定量限均为50 μg/kg，保留时间的日间和日内相对标准偏差（RSD）分别为3.5%～7.9%和3.5%～4.1%，峰面积的日间和日内RSD分别为3.6%～7.4%和3.2%～3.9%，加标回收率为85.7%～93.6%，回收率试验结果的RSD为3.1%～5.2%。该方法可以满足动物源运动食品中3种氨基糖苷类抗生素的检测需求。     

基于蛋白质组学技术研究秦川牛肉宰后贮藏过程中肌红蛋白含量及其衍生物转化

本实验采用4D-非标记蛋白质组学技术研究秦川牛肉贮藏过程中（0～8 d）肌红蛋白含量及其衍生物的转化情况，阐释冷却秦川牛肉中肌红蛋白含量及其衍生物转化的分子机制。结果表明：贮藏过程中，肌红蛋白表达量在宰后0～4 d上升、4～8 d下降，利用非标记蛋白质组学技术鉴定出与肌红蛋白及其衍生物相关的差异蛋白14 种，具体包括代谢酶、氧化还原酶、过氧化物酶、伴侣蛋白4 类，这4 类蛋白的表达共同调控贮藏过程中肌红蛋白含量的变化及其3 种衍生物之间的转化，具体表现为贮藏过程中肌红蛋白表达量整体呈下降趋势，氧合肌红蛋白相对含量持续下降，脱氧肌红蛋白、高铁肌红蛋白相对含量逐渐增加，导致肉色发生褐变。本研究结果有利于理解秦川牛肉贮藏过程肉类变色的复杂生化变化机制。     

海洋石油平台模块化建造管道设计及施工

在石油工业获得社会高度重视,并得以迅猛发展的今天,石油平台,尤其是海洋石油建设变得越来越大规模化。不过在船舶资源以及建造场地条件的影响下,许多石油平台其自身的构造物都不能用整体安装与整体建造方式处理。在社会发展的过程中模块化技术的价值得到了人们的重视,如今模块化技术成为了许多石油平台的首选建造方式。在数10年的发展中这项技术已经变得非常成熟,其对海洋工程来说是一场意义重大的变革。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

将可持续设计理念融入《服装配件设计》课程教学

将可持续设计理念贯穿到《服装配件设计》课程的各个环节,结合多种教学方法引导学生从主题的确定到材料的选择使用,以及作品最终的归属,始终围绕可持续设计理念进行。这种融入既开拓了学生的设计视野,培养了创新意识,加深对文化的理解,也强化了学生对当下社会的危机意识,对资源危机的重视,增强学生的责任感与使命感,为社会培养真正所需的有社会责任感的现代设计工作者。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.