EFFECTS OF HIGH HYDROSTATIC PRESSURE AND OTHER FACTORS ON BACILLUS STEAROTHERMOPHILUS *

研究了高静压协同水分活性、热处理工艺和溶菌酶等方法对嗜热脂肪芽孢杆菌的灭菌作用．结果表明,介质的水分活性明显影响芽孢对压力的敏感性,水分活性越高,芽孢残存率越低．采用不同的热处理工艺来增强压力的灭菌作用,发现高压处理前的预热处理（４５℃,２０ｍｉｎ）比高压处理后的热处理有更高的灭菌效果;与其他预处理温度（４５℃,８５℃）相比,６５℃预热处理获得的芽孢残存数更低．微波预热处理比传统热处理有更好的协同灭菌效果．溶菌酶的存在有助于提高芽孢对压力处理的敏感性．观测了压力与溶菌酶对嗜热脂肪芽孢杆菌的协同作用效果．当介质中溶菌酶浓度为３３３４×１０－２ｍｏｌ／（ｓ·Ｌ）时,在３００ＭＰａ下处理１５ｍｉｎ,芽孢残留量大约可下降５个数量级     

乳酸杆菌产胞外多糖培养条件的优化

从自制泡菜汁中提取乳杆菌,经生化鉴定确认其细菌菌属,再从乳酸杆菌中提取EPS并用苯酚-硫酸法进行多糖含量的测定。在温度、pH值、葡萄糖含量和实验时间单因素实验的基础上,采用四因素三水平正交试验对LAB EPS产量的影响进行了研究,最终确定泡菜中乳酸杆菌获得高产胞外多糖的最佳条件和最佳组合为,温度35 ℃,葡萄糖质量分数1.5%,pH值6.5,发酵时间10 h.     

基于PacBio平台的七叶一枝花全长转录组测序

以根状茎、茎、叶、花、果荚及种子6个部位为样品,利用PacBio技术对七叶一枝花进行了全长转录组测序,并对测序数据进行了生物信息学分析.研究共获得52537个平均长度为2607 bp的高质量isoforms,其中40725条isoforms得到注释.GO注释中,4596个isoforms分为生物学过程、细胞组成和分子功...     

美军轻型步兵连火力几何

<正>对于现代战争来说,若没有武器装备技术的突破性发展,要想最终达成作战目的,大多数时候还得依靠步兵。因为直到现在,人类主要的居住、聚集场所还是在陆地城市。在这样建筑林立且电磁环境复杂的情形下,武器装备的精确打击效果难以实现,战场多变的局势依然需要依靠人工进行研判分析。无论是20世纪末的车臣战争,还是2020年的纳卡冲突,即便空中轰炸或无人机侦察打击再引人注目,最终双方依然是在地面进行决战。而在地面作战中,步兵分队的作战能力是影响战争胜败的重要因素。     

稻草浸泡液的抑藻效果与抑藻活性组分的初步分析

通过XAD树脂固相萃取和GC-MS解析,研究了不同降解方式和降解时间的稻草浸泡液中的控藻活性组分与抑藻效果的关系。结果表明,稻草本身存在抑藻活性物质,低温浸泡4天的无菌稻草液在2.5g/L投加量下,对微囊藻的抑制作用达到了69.3%。好氧和厌氧降解稻草浸泡液均可抑藻效果,如厌氧和好氧浸泡15天的稻草液在1.5g/L浓度下对微囊藻的抑制作用分别为83％和81％。通过GC-MS检测,稻草浸泡液的活性物质组分主要有萘胺类、酯类和酚类,其中最为典型的酯类物质为邻苯二甲酸二丁酯以及其衍生物。随着稻草降解时间的延长,浸泡液中存在的有机物组分的种类与含量均有所减少,尤其好氧降解处理方式更为显著。稻草浸泡液抑藻物质和抑藻效果有明显的对应关系。     

"未来战士"长什么模样

一直以来,世界各国为提高士兵的防护力和火力,创新性地设计出了不少装备方案,希望能够将一名普通的士兵打造成为能够在复杂地形、恶劣环境中完成战斗任务的超级战士.那么,当前各国设计的超级战士的能力究竟如何?"未来战士"又会发展成什么模样?我们不妨一起畅想.     

基于双重正则矩阵分解的缺失数据恢复

针对多源时间序列缺失数据恢复问题, 提出一种基于双重正则矩阵分解的恢复方法。该方法在多源时间序列矩阵分解的基础上, 利用时间序列的平滑性构建时间序列隐含因子的二阶差分正则项, 同时引入反映数据内部结构的图拉普拉斯正则项对传感器隐含因子进行约束, 并在图拉普拉斯矩阵获取过程中设计了一种联合数据本身的相似度和数据变化趋势相似度的双重皮尔逊相似策略, 构造数据内部的最相似图。最后，将双正则项统一于矩阵分解的框架中, 利用梯度下降法实现目标函数的优化, 数据实验中分别采用合成数据和真实数据验证了算法的有效性。     

机器人军团"英模榜"

<正>古往今来,任何一场战争都是血腥的。因为在冷兵器的击打、热兵器的穿透下,人类的血肉之躯显得那么脆弱不堪,士兵们的流血牺牲是不可避免的。那么,是否可以研发出不惧怕枪炮或者化学武器的士兵替代品?20世纪80年代以来,随着人工智能、传感器等高科技的飞速发展,军用机器人在各主要强国加速研发下,功能日趋完备,智能化程度越来越高。     

基于结构特征约束两阶段重构的视频压缩感知

针对现有视频压缩感知多假设预测-残差重构方法重构精度不高的问题,提出一种基于结构特征先验约束两阶段重构的多假设预测视频压缩感知方法。该方法从相似图像块非局部相似性和梯度稀疏性出发,将第一阶段多假设预测重构后的当前帧直接作为第二阶段重构的初始重构帧,利用低秩正则化和全变差正则化再次进行重构,其中低秩正则化矩阵是通过欧氏距离-感知哈希算法获取的图像相似块集合,同时包含帧内和帧间的相似图像块,充分利用帧内帧间的结构相似性,有效提高重构性能,为后续残差重构打下基础。仿真实验表明,所提两阶段重构算法较现有几种优秀重构算法更好地保留了视频帧的细节,并具有更高的重构精度。     

谁才是大力神

<正>在硝烟弥漫的战场上,你注意到的可能是猛烈开火的机枪,也可能是纵横沙场的坦克,还可能是火力全开的战斗机,因为它们代表着战争最激烈的正面对抗。然而世界这么大,要在短时间内把人员和武器装备运送到战区,实现跨洲、跨洋的军事部署,就必须使用战场上容易让人忽视的一员大将——军用运输机。