传统牦牛酸奶源高产胞外多糖乳酸菌特性及发酵性能

为了研究四川藏区传统牦牛酸奶中高产胞外多糖乳酸菌特性及发酵性能，以本实验室分离出的六株高产胞外多糖乳酸菌为研究对象，以菌株生长量、耐酸性、胆盐耐受力、渗透压耐受力和细胞表面疏水性为指标进行特性研究；以发酵酸奶的凝乳时间、持水力、酸化及后酸化能力、挥发性物质及质构等为指标进行发酵性能研究。菌株的生长曲线表明，6株菌株分别在14 h（218、276、266）、16 h（271、285、231）进入对数生长稳定期，其中编号218的菌株生长量最高，OD值为2.188。耐受性实验结果表明，菌株276具有良好的耐酸能力（P<0.05）；菌株266、218、231耐胆盐的能力较强；6株菌株均具有较好的耐渗透压的能力，其中菌株285对高渗透压的耐受性较强；菌株285和218在两种有机试剂中的疏水性均显著（P<0.05）高于其他菌株，且与十六烷的结合效果较好。发酵试验结果表明，6株菌株所发酵酸奶均在6~8 h内凝固，酸乳在冷藏期间，活菌数均保持在107 CFU/mL以上，均符合发酵剂的标准，其中菌株276的最高为3.22×106 CFU/mL；菌株218发酵制得的酸奶质构特性较好，持水力和酸化能力较其余菌株均最强，分别为60.98%和83 °T；菌株276、266抗后酸化能力较好；菌株231产香性能最优，乙醛含量为24~26 μg/mL，双乙酰含量为1.58~3.73 μg/mL，能够明显改善酸奶的风味。通过综合比较6株高产胞外多糖乳酸菌特性及发酵性能，菌株218为一株性能良好、具有良好稳定性的菌株，可作为乳酸菌发酵剂且具有一定的应用潜力。研究为利用四川藏区传统牦牛酸奶中分离出的高产胞外多糖乳酸菌在发酵乳制品的应用提供理论依据。     

水利工程监理旁站检查要点

阐述了水利工程监理人员,在水库工程施工监理过程中旁站检查的重点,和应该注意的要点工序和重点部位.     

转子系统热膨胀状态下固有横振频率

把转子的惯性力看成作用在轴上的外力,采用新的非线性渐近法研究热膨胀对转子系统固有横振频率的影响.     

超声波在汽轮机油净化器中的应用

文章针对发电厂汽轮机在线油净化器的粗滤网经常容易被堵塞而产生故障，且发电期间又不允许停机检修的矛盾，提出了用超声波实时在线清洗滤网，自动或定时排出滤渣的方法，很好地解决了这一难题。     

弹性直杆热膨胀状态下的非线性振动

以ＫＢＭ法为基础，引进谐波平衡观点来研究弹性直杆热膨胀状态下的非线性振动．通过实例计算表明，弹性直杆热膨胀状态下非线性振动的频率对温度的变化非常敏感．     

近海海洋生物体中多环芳烃的GC-MS分析

建立了气相色谱–质谱–定性离子扫描法测定近海海洋生物体中10种多环芳烃的方法.探讨了扫描方式对方法检出限的影响,以及定性离子强度比的匹配度对定性结果的影响.10种多环芳烃测定方法的检出限为0.10～0.61μg/kg,方法线性关系良好,加标回收率为63.1%～98.1%,相对标准偏差为3.9%～15.2%.此方法适用于海洋生物体中多环芳烃的分析.     

移动环境下大学生深度学习模式研究

文章首先阐明了深度学习的基本含义。在此基础之上提出了深度学习的五个学习模式,为进一步深入开展深度学习研究提供了宝贵的经验。     

基于集成学习的卡车空压系统故障诊断研究

针对故障特诊复杂多样和故障样本类别不平衡,使用传统故障诊断算法对机械设备进行故障预测时预测结果正确率和可靠性偏低的问题,提出一种改进的Stacking集成学习结构,一方面对数据集进行降采样来重构数据集,另一方面使用贝叶斯优化和网格搜索来调节单个机器学习模型参数,最后通过改进的Stacking集成学习框架将训练好的强机器学习模型融合在一起,实现对机械设备故障的预测.在斯堪尼亚卡车空压系统故障数据集上进行实验,获得了比LightGBM、CatBoost等任一单模型更好的效果,较适用于复杂工况下的机械设备的故障诊断,为准确率和可靠性要求高的场景提供一种解决方案,具有较强的应用价值.