不同品牌霉菌毒素检测试剂盒的质量评价

目的评价当前国内外应用较广的9个不同品牌黄曲霉毒素B1、玉米赤霉烯酮、呕吐毒素检测试剂盒的准确性。方法选取3种不同浓度的质控样品、4种饲料原料样品(玉米干全酒精糟、玉米胚芽粕、麦麸、豆粕)、2种饲料产品样品(蛋鸡配合饲料、牛浓缩饲料)。采用3种不同浓度的质控样(用萃取液点板6个孔)的检测结果变异系数(variable coefficient, CV)作为精密度评价指标。采用质控样的6个单独检测结果变异系数作为系统的精密度评价指标,采用实际样品的检测结果评价试剂盒的适用性。结果呕吐毒素试剂盒CV值平均值2号品牌2.7%, 3号品牌3.4%。玉米赤霉烯酮试剂盒CV值平均值3号品牌4.6%, 2号品牌5.5%, 4号品牌5.4%。黄曲霉毒素B1试剂盒CV值平均值5号品牌3.3%, 8号品牌3.7%, 2号品牌4.1%。结论依据试剂盒精密度、准确度、灵敏度和适应性综合评估2号品牌呕吐毒素试剂盒综合结果优秀, 9号品牌玉米赤霉烯酮试剂盒综合结果较好, 5号品牌黄曲霉毒素B1综合结果较好。同时,就检测上述3种常见毒素而言,没有发现一个品牌的试剂盒可以同时在多个毒素检测上表现优秀。     

利用云储能租赁服务的风电场储能容量优化配置

云储能聚合了大量分布式储能与集中式储能的控制信息,风电场通过租赁云储能和自建实体储能可实现出力功率可控。为延长自建储能设备使用寿命,设计了功率分配策略。以自建储能设备全寿命周期成本、云储能租赁费用、弃风惩罚成本、缺电惩罚成本最小为目标函数,建立风电场自建储能与租赁云储能容量最优配置模型。仿真分析表明,不同的云储能租赁单价,将影响云储能利用和充放电结果,从而影响自建储能的最优配置容量。云储能租赁和自建实体储能的合理配置,具有良好有效的经济性和实用性。     

OpenCL计算软件栈评估

随着智能计算和大数据应用的发展,人们对GPU等加速部件的需求不断增长.计算软件栈比如CUDA、OpenCL软件栈是能充分发挥GPU硬件性能的关键.考虑计算软件栈未来在国产基础软硬件平台(比如飞腾CPU和麒麟操作系统)上的可移植性和适配性,重点研究OpenCL开源计算软件栈.测试分析OpenCL应用在不同平台上的表现,评估应用在不同OpenCL软件栈上(比如Mesa、ROCm等)进行GPU计算的表现,评估软件栈中驱动、内核等对GPU计算的影响,并且整个测试涵盖了编译、数据传输和内核执行等OpenCL计算各个阶段的时间开销.经过测试评估发现,国产平台更迫切也更适合使用GPU进行加速计算,ROCm是比较理想的OpenCL开源软件栈,有较好的性能和稳定性,并且与闭源软件栈相比存在一定的优化空间.