三种大肠杆菌高效感受态的制备及转化

描述了一种改良的高效细菌感受态的制备和感受态细胞的保藏及细菌的转化方法.三种不同的大肠杆菌分别是DH5α,TG1和XL1blue,其中最有效的是XL1blue.每种菌株的感受态细胞制备的最佳光密度(OD600值)不同.对感受态细胞的存储时间及其与转化效率之间的关系也进行了研究,结果显示感受态细胞可以在-20℃存储7d,在-70℃存储15d.将常见的方法做了三种改进:首先是将CaCl2溶液改为TB溶液;其次是将培养基由LB换成S.O.C;再就是在质粒对感受态细胞的转化过程中加入DMSO或PEG8000.改良的细菌转化系统比常见的方法能提高转化效率约1000倍,是一种高效的细菌转化系统.     

科技与管理人才需求模型的建立与应用

首次系统地综合运用了国内外多种测试方法对科技与管理人才的需求进行了测试 ,并结合现代管理科学理论 ,用因子分析法对科技与管理人才的需求特点进行了定量分析 ,在此基础上建立了科技与管理人才的动态需求模型 ,并运用该模型对实际问题进行了分析 .     

基于LightGBM的船舶航速预测模型

针对现有基于机器学习算法的船舶航速预测模型无法兼顾计算精度高、泛化能力强及计算速度快的问题，提出基于LightGBM的船舶航速预测模型，并以一艘安装有能效监测系统的内河船舶为研究对象，运用LightGBM算法建立以实时风速、风向、水深、水流速度、尾轴转速、轴功率和主机油耗为输入的船舶航速预测模型，并同时与RR、SVR、DT、BPNN、RF、GBDT和XGBoost七种机器学习算法的航速预测结果进行比较。结果表明：基于LightGBM建立的船舶航速预测模型的精度、泛化能力、运算速度均排名第二，综合性能最好，可在保证较高预测精度和较强泛化能力前提下，实现对船舶航速的快速预测。     

基于辨识模型的非线性网络故障诊断方法研究

将Volterra级数解的递推算式与方波脉冲函数变换相结合,提出了一种对一类非线性动态网络的数学模型进行辨识的新型混合模型辨识法,导出了相应的混合模型辨识公式和动态响应的求解方法．并根据该法所得到的辨识混合模型,提出采用多重预置模型方法对非线性网络故障进行诊断的方法．该法避免了在线计算系统当前工作模型,易于实现在线故障诊断、     

一流基础学科的科学研究与人才培养

以生物学世界一流学科为样本，对基础学科的科学研究与人才培养的关系进行实证研究。结果表明：科学研究的知识创造数量、高水平成果、国际合作和产学合作都对人才培养质量具有显著的正向影响；在产业发展领先背景下，产学合作和高水平成果对人才培养质量的正向影响显著高于平均水平，要求基础学科研究有更多的产学合作和高水平成果对人才培养形成支撑；我国一流基础学科的短板在于基础研究缺乏需求导向和应用导向，产学合作过低，不利于人才培养与国家战略和产业需求的对接。