一株产羧酸酯酶菌的鉴定及酯酶特征的研究

目的:鉴定中国白酒发酵过程中的微生物种类，研究关键酶的特征与作用机制有利于提高白酒的优质品率。方法:本研究用形态学和生理学、16S rRNA、gyr B基因和antiSMASH分析的方法对酒曲中的一株微生物进行了验证；对该菌株的特性进行了研究，采用分子建模的方法获得了羧酸酯酶的3D模型，用分子对接的方法探讨了该菌株的羧酸酯酶的机理。结果:该菌株为产羧酸酯酶的革兰氏阴性菌Pb1（MW580690）；该菌株呈现典型的S型生长曲线，产物曲线为S型，羧酸酯酶活化最优pH范围为5.0~9.0。分子对接结果显示Phe21A为该酶具有催化活性的主要氨基酸，水解三丁酸甘油酯为丁酸和甘油。分子对接结果显示三丁酸甘油酯经过构象变化被转移到催化中心后，进一步被加工；酶的亲水性和疏水性的相互作用表面有利于配体向下转移，进而从疏水性通道释放产物到的酶表面。结论:产羧酸酯酶的菌株为贝莱斯芽胞杆菌，并为羧酸酯酶水解三丁酸甘油酯类物质的底物识别、转移和催化机理提供了新的见解。     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

The effect of charge on the dihydrogen storage capacity of Sc2–C6H6

The effect of charge on the dihydrogen storage capacity of Sc₂–C₆H₆ has been investigated at B3LYP-D3/6-311G(d,p) level. The neutral system Sc₂–C₆H₆ can store 8H₂ with gravimetric density of 8.76 wt %, and one H₂ dissociates and bonds atomically on the scandium atom. The adsorption of 8H₂ on Sc₂–C₆H₆ is energetically favorable below 155 K. The atom-centered density matrix propagation (ADMP) molecular dynamics simulations show that Sc₂–C₆H₆ can adsorb 3H₂ within 1000 fs at 300K. Compared with Sc₂–C₆H₆, the charged systems can adsorb more hydrogen molecules with higher gravimetric density, and all the H₂ are adsorbed in the molecular form. The gravimetric densities of Sc₂–C₆H₆⁺ and Sc₂–C₆H₆²⁺ are 9.75 and 10.71 wt%. Moreover, the maximum adsorption of charged systems are favorable in wider temperature range. Most importantly, the ADMP-MD simulations indicate that Sc₂–C₆H₆²⁺ can adsorb 6 hydrogen molecules within 1000 fs at 300K. It can be found that the gravimetric density (6.72 wt%) of Sc₂–C₆H₆²⁺ still exceeds the target of US Department of Energy (DOE) under ambient conditions.     

面向草莓抓取的气动四叶片软体抓手研制

农林业中果蔬的自动化采摘需求日趋强烈,末端抓手是实现无损采摘的关键。传统的末端抓手以刚性结构居多,现有的各种柔性抓手也存在抓取力不足、包覆性不佳等缺点。本文以草莓的无损采摘为研究对象,提出将草莓外部轮廓曲线作为设计曲线,设计了一种新型气动四叶片软体抓手。首先,对软体抓手的结构做仿真优化,提出一种安全地附着在目标物表面的设想。然后,在进行草莓表面的最小破坏应力试验的基础上,测试了软体抓手的末端力,验证了其实现无损抓取的可行性。再次,利用动态捕捉技术,研究了软体抓手叶面的弯曲变形规律。最后,选择使用弧线型气体通道的软体抓手进行了草莓抓取测试,结果证明了气动四叶片软体抓手可以实现草莓的无损抓取,抓取成功率达90%,破损率为2%,表明所研制的四叶片软体抓手用于草莓抓取时具有良好的稳定性和实用性,可用于草莓采摘的末端执行器。本研究也可为其他易损果蔬的采摘技术提供理论基础和技术支撑。     

An end-to-end denoising autoencoder-based deep neural network approach for fault diagnosis of analog circuit

Analog Integrated Circuits and Signal Processing - Fault diagnosis of analog circuit is critical to improve safety and reliability in electrical systems and reduce losses. Traditional fault...     

Understanding trust in ms-commerce: The roles of reported experience,linguistic style,profile photo,emotional, and cognitive trust

This paper examines what influences trust in mobile social commerce environment. Drawing on trust-based acceptance model (i.e. cognitive and emotional trust) and online review features (i.e. profile photo, linguistic style, and reported experience), we examine how these factors affect trust in mobile social commerce. Hypotheses were tested using survey data. The results of our model showed that there are significant influences of profile photo, reported experience, cognitive, and emotional trust towards trust in ms-commerce. This work contributes to existing literature by examining the roles of previous trust in mobile payments and online reviews on trust in mobile social commerce.     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

基于Isograph的FMECA分析在潜孔钻机中的应用

为提高潜孔钻机的可靠性,利用FMECA分析方法并结合Isograph软件对潜孔钻机进行FMECA分析。通过对潜孔钻机FMECA分析,确定了潜孔钻机危害性最高的组成结构,提出了预防维护的措施,为提高潜孔钻机的可靠性提供了依据。