海洋枯草芽孢杆菌Bs-1产生多种抗真菌活性物质

从香港清水湾海域中分离到一株能产生抗酵母样真菌和革兰氏阳性菌抗生素的枯草芽孢杆菌菌株Bs—1。对Bs—1产生抗生素条件的研究表明，Bs—1在多种培养基中生长迅速，但只在PDB(马铃薯葡萄糖液体)中产生抗真菌活性物质；活性物质粗提液具有良好的耐热性和酸碱度，121℃加热15min及在pH2和pHl0处理24h仍有相当高的活性；对Bs—1产抗生素的营养条件和影响的理化因子进行了分析；最后用吸附、萃取、离子交换层析和RP-HPLC等技术对此菌的抗菌代谢产物进行纯化，结果发现Bs-1在PDB培养基中发酵时至少产生3种亲水性的抗真菌活性化合物，三在C18反相层析柱上的保留时间差别不大，对HPLC纯化后的其中一种化合物结构的初步分析表明，该化合物含有共轭双键但无任何氨基酸残基，与目前已知的枯草芽孢杆菌产生的抗生素都不相同，很可能是一种新的非肽类抗真菌化合物。     

4′-正-烷氧基联苯-4-甲酸的合成与表征

以对-苯基苯酚为原料，通过醚化，酰化和氧化反应，合成了一系列4′-正-烷氧基联苯-4-甲酸，化合物的结构通过元素分析，红外光谱，核磁共振波谱等方法确证，化合物3的液晶行为用示差扫描量热法（DSC），偏光显微镜（POM）表征，发现化合物3加热至各自的熔点以上都能形成液晶态，在液晶态可以观察到近晶相和向列相的典型织构。随分子中末端烷氧基碳原子数增加，化合物3的熔点（Tm）和液晶态的清亮点（Ti）呈规律性变化，近晶相范围和近晶相-向列相转变温度渐增，而向列相温度范围递减，至十二烷基时，仅呈现近晶性。     

一类新的液晶性芳香羧酸化合物的合成

合成了一系列新的液晶性芳香羧酸化合物，化合物的结构通过元素分析、红外光谱、核磁共振波谱和质谱等方法确证。化合物5的液晶行为用示差扫描量热法(DSC)和偏光显微镜(POM)表征。发现化合物5加热至各自的熔点以上都能形成液晶态，在液晶态可以观察到向列相的丝状织构和纹影织构，随分子中末端烷氧基碳原子数增加，化合物5的熔点(Tm)和液晶态的清亮点(Ti)呈规律性变化，液晶态温度范围变宽。     

Ti（Ⅳ）－Br^－1－HFInBr4悬浮物光度法测定痕量钛（Ⅳ）

基于Ti(Ⅳ)能与曙红、溴离子形成可溶于乙醇的悬浮物,据此建立了悬浮物光度法测定痕量Ti(Ⅳ)的新方法。该悬浮物表观摩尔吸光系数ε530值为2.54×107L·mol-1·cm-1,线性范围为1～100ng/mL,检出限为8.2×10-9g/L。本法用于发样中Ti(Ⅳ)含量的测定,结果满意。     

强中纬力作用下地球板块的运移

以一个块体的理论运动轨迹特殊对象 ,分析在强中纬力作用下 ,地球板块在高纬度带 (6 8°2 7′～ 90°0 0′)、中纬度带 (2 1°33′～ 6 8°2 7′)、低纬度带 (南纬 2 1°33′～北纬 2 1°33′)内等不同地域的受强中纬力作用时的运动方向及其 F- t关系图 ,以及板块在随着地球的自转 ,作跨越赤道的运动情况。结果表明 :地球板块的运动特点随着纬度的变化而变化 ,强中纬力的主要控制因素为地球的黄纬 ;黄纬的变化发生在板块所受强中纬力变化的情况下 ,其外部现象表现为地球纬度的变化。这一结论为由特殊到一般的板块运动分析提供了理论依据     

从三期广西计算机学会专辑看广西计算机技术的发展变化

运用数理统计和文献计量学方法，对广西科学院学报2000年至2002年三期广西计算机学会专辑论文分类统计和分析．根据论文学科分布、论文作者所属单位分布和核心作者分布的现状，讨论广西计算机技术发展水平和专辑核心作者群构成。     

基于多步法绘制理论的抛物线裁剪算法

基于多步法绘制原理和Brensenham算法，提出一种新的关于抛物线的线性化裁剪算法。该算法首先线性化计算，由给定抛物线生成绘制时所需的两个数组，然后考虑到各种裁剪情况，利用两数组实现抛物线与窗口裁剪线的求交运算，得到相应的裁剪数据，最后再绘制出所求的裁剪图形。     

关于模P原根分布的一个推广

利用Kloostermann和估计、三角和估计及其解析方法研究推广的模P原根的分布性质M（p,k,δ，a)=1/2^k∑w1∈A a1…ak=1(p) |ai-ai^-|≤δp∑ak∈A∏j=1^k|aj-a^-j|^a并且给出一个分布的渐近公式。     

论中国古典园林设计思想在室内景观中的运用

以中国古典园林为切入点展开叙述，指出古典园林设计的基本思想，并阐述了中国古典园林艺术在室内景观中的运用。     

人工神经网络预测离子色谱分离条件

 以EDTA为淋洗液,用均匀试验设计法研究了高Cl^-浓度下Cl^-与NO₂^-,NO₃^-的分离条件.将实验条件和实验结果作为BP神经网络的训练集,同时对网络的结构和训练速率进行筛选和优化.经过2567次训练后,网络训练误差达到10^-5.对训练结果的考察表明,人工神经网络以较少的实验数据成功建立了离子色谱分离条件的预测模型,最大相对误差仅为0.85%.