燕山中元古界大红峪组微生物席碎片的发现及初步研究

元古代碳酸盐岩沉积孕育了大量与微生物活动有关的沉积构造,但是对于相同时期的碎屑岩沉积环境中微生物引起的沉积构造的研究却很少。在元古代碎屑岩沉积环境中发现的最常晃的与微生物活动有关的沉积构造是皱饰构造和变余波痕,前人研究结果已经证明它们为微生物引起的沉积构造。在华北地台中元古界长城系大红峪组砂岩层面上发育一些与变余波痕和皱饰构造共生的一种特殊的沉积现象,即纺锤状砂质碎片。通过研究证实这些砂质碎片是微生物与物理营力相互作用形成的,也就是微生物席碎片。其发现有益于以后对类似沉积构造的研究;也有助于认识和了解中元古代生物群演化、古生命环境。     

基于Agent的成本估算系统

致力于为产品设计提供快速、正确的成本估算信息反馈 ,设计和实现了合同网组织结构下基于智能体 ( Agent)的成本估算系统 .本文以反射型 Agent模型为指导 ,建立了用于成本估算的 Agent行为模型 ,并进一步用面向对象的方法论设计和实现了系统的 Agent模型库 ,提出并实现了基于消息的 Agent行为组织方法和基于 Agent的 Agent设计方法.     

有机高岭土的制备及对船舶压载水入侵生物的治理

为有效防治船舶压载水外来生物的入侵传播,采用十六烷基三甲基铵(HDTMA )与高岭土湿法合成有机高岭土,以赤潮生物塔马亚历山大藻和天然海水中的异氧细菌、原生动物为目标生物,考察反应温度、反应介质、老化时间和HDTMA 用量等条件对有机高岭土除藻效率的影响.FT-IR、XRD分析表明,HDTMA 与高岭土主要通过离子交换和表面吸附形成稳定的有机-无机复合物.实验结果表明,当有机高岭土的用量为0.030 g.L-1时,24 h内塔马亚历山大藻的去除率大于80%;用量0.10 g.L-1时海水中的异氧细菌无法检出,同时对海水中的部分原生动物也具有较强的灭杀作用.     

稻草还田少免耕对稻田土微生物及酶活性的影响

为探明少免耕和稻草覆盖对土壤生物特征的影响,合理利用稻草覆盖及耕作制度来保障土壤的可持续利用,研究了33％（约2500ks／hm^2）、67％（约5000kg／hm^2）、100％（约7500kg/hm^2）稻草覆盖少免耕对稻田土微生物区系及活性的影响。定位试验2年后,少免耕与稻草覆盖提高了稻田土好气性细菌数量、真菌数量和微生物活度,但厌气性细菌和放线菌的数量则略减少。33％和67％稻草还田时,翻耕土壤的好气性细菌和厌气性细菌数量均高于免耕和少耕土壤。33％稻草还田时,免耕和少耕土壤的放线菌和真菌数量均高于翻耕土壤。同时,少免耕提高了土壤木聚糖酶、纤维素酶、蛋白酶、脲酶、过氧化氢酶的活性,也提高了土壤微生物活度、氨化作用强度和硝化作用强度。少量稻草还田少耕要优于少量稻草还田翻耕和免耕。     

基于嵌套网的对抗模拟模型

为了对多Agent系统中的交互流程、本体(Ontology)语言与通信协议的设计进行可视化的分析和优化,嵌套网(Nested Petri nets)作为建模工具被应用于多Agent系统。使用三层的嵌套网对基于多Agent的对抗模拟模型ISAAC(Irreducible Semi-Autonomous Adaptive Combat)进行层次化建模,其层次的划分为Agent的生存环境(战场)、Agent和Agent的内部推理机。通过实例充分说明了嵌套网表达多Agent系统的可行性与有效性,可以实现多层次、多角度的图形化多Agent系统,并探讨了复杂适应系统理论与嵌套网理论的适应性。     

倾斜转弯导弹三回路鲁棒自动驾驶仪设计

针对倾斜转弯导弹,提出了最优/经典综合设计方法设计自动驾驶仪.该方法应用最优控制设计出俯仰/偏航混合通道三回路自动驾驶仪,设计中同时对开环系统的奇异值频域曲线进行约束,以保证系统具有一定的鲁棒性,获得的三回路自动驾驶仪结构简单,易于工程实现.仿真结果证实了其具有良好的跟踪性能和鲁棒性,也表明该自动驾驶仪能满足倾斜转弯导弹协调倾斜转弯的要求.     

基于适应性Agent图的交通系统脆性研究

针对系统脆性的研究,以复杂适应系统和图论为理论基础,提出了Agent图的概念,其中图的每个顶点被看作一个具有适应性的主体。然后将Agent图应用于交通系统脆性的研究,交通网络组成了一个赋权图,网络中各节点作为顶点;考虑到它们之间的交互作用,建立了系统主体崩溃程度的演化规则,进而对交通系统脆性行为进行仿真。     

How plants recognize pathogens and defend themselves

Plants have an innate immunity system to defend themselves against pathogens. With the primary immune system, plants recognize microbe-associated molecular patterns (MAMPs) of potential pathogens through pattern recognition receptors (PRRs) that mediate a basal defense response. Plant pathogens suppress this basal defense response by means of effectors that enable them to cause disease. With the secondary immune system, plants have gained the ability to recognize effector-induced perturbations of host targets through resistance proteins (RPs) that mediate a strong local defense response that stops pathogen growth. Both primary and secondary immune responses in plants depend on germ line-encoded PRRs and RPs. During induction of local immune responses, systemic immune responses also become activated, which predispose plants to become more resistant to subsequent pathogen attacks. This review gives an update on recent findings that have enhanced our understanding of plant innate immunity and the arms race between plants and their pathogens. Received 24 June 2007; received after revision 18 July 2007; accepted 15 August 2007     

预测支持系统中的人机界面Agent及其机器学习

人机界面 agent是一种具有一定智能性 ,并能增强应用系统与用户间交互的计算机程序 .通过机器学习机制 ,这种 agent能够适应用户的习惯 ,使系统更有效的服务于用户 .本文将界面 agent( Interface agent)技术应用于预测支持系统 ( FSS:Forecasting Support System)中 ,并采用适当的学习方法 ,可以很好地解决其中的复杂人机交互问题     

多Agent诊断系统的几个问题研究

首先建造了一种包括应用Agent和服务Agent的两层多Agent诊断系统结构,并给出了应用Agent和服务Agent的内部结构在此基础上,设计了基于故障模式聚类的应用Agent内部故障求解机制,研究了多Agent模糊关联模型最后,基于多Agent模糊关联模型,探讨了多Agent系统的诊断与决策问题.