一种路面抑尘高倍吸水树脂的研制

以淀粉和丙烯酸为主要原料，在实验室合成了一种高倍吸水树脂，并对其抑制路面扬尘的性能进行了研究，得出结论：在高含尘路面喷洒这种高倍吸水树脂溶胶，能保持尘土有一定的含水量和粘结性，从而能有效地抑制粉尘飞扬；由于该树脂吸水保水性能好，因此其有效抑尘时间长。     

我国模糊数学及其应用学科的新进展

模糊数学作为一个新兴的数学分支,自1965年诞生以来,由于它突破了传统精确数学绝不允许模棱两可的约束,使过去那些与数学毫不相关或关系不大的学科（如生物学、心理学、语言学、社会科学等）都有可能用定量化和数学化加以描述和处理,从而显示了强大的生命力和渗透力,使数学的应用范围大大扩展,并且对传统的科学方法论产生很大的冲击,特别是在计算机科学与技术的支撑下,更使得模糊数学如虎添翼,飞速发展。为了系统了解模糊数学及其应用学科在我国的最新进展,笔者利用清华大学信息系统工程公司1996年研制开发的“中国学术期刊文献检…     

疫苗研究的新策略

传统的疫苗主要为微生物体经减毒或灭活制备而成,虽较为安全和有效,但仍存在不足。随着生物技术的发展,现代疫苗研究已取得了重大进展。本文从抗原选择与设计、免疫佐剂、疫苗投递系统等方面探讨了疫苗的不同研究策略。     

矿山硫化矿自燃倾向性分级的Bayes判别法及应用

为实现高硫矿床的安全开采,将Bayes判别分析理论应用于矿山硫化矿自燃倾向性的等级判别与分类中。选取反映硫化矿自燃特性的低温氧化质量增加率、自热点温度、自燃点温度这3项指标作为基本判别因子;将硫化矿自燃倾向性分为3个级别作为Bayes判别分析的3个正态总体。以采自典型矿山的20组代表性矿样的实测数据作为训练样本,建立硫化矿自燃倾向性分级的Bayes判别函数。利用交叉确认估计法对训练后的模型进行检验,最后运用该模型对7个待检验矿样的自燃倾向性进行分级。研究结果表明:经训练后的Bayes判别分析模型误判率很低,分类性能良好,可以用于矿山硫化矿自燃倾向性的等级分类。     

以科研优势带动研究型教学的《生物技术制药》教学改革

当前,我国的生物技术制药领域具有自主创新能力的复合型专业人才紧缺,高等教育要以市场需求为导向培养研究型学生.传统教学形式已不能满足研究型人才的培养需求,笔者所在单位借助国家免疫生物制品工程技术研究中心的科研平台,在《生物技术制药》课程实施教学及考核两大环节的教学改革,获得了一些教学心得,力争能开辟出一条适合现代生物技术制药课程的研究型教学改革之路.     

硫酸化茯苓多糖对小鼠腹腔巨噬细胞功能的影响

研究硫酸化茯苓多糖(SP)对脂多糖(LPS)诱导的体内外小鼠巨噬细胞氧化损伤的影响.体外实验中,制备小鼠腹腔巨噬细胞,加入不同质量浓度(0~100mg/mL)的SP和1mg/mL的LPS诱导剂,24h后检测细胞活力、一氧化氮(NO)、超氧阴离子自由基(O-2)及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)含量.体内实验中,42只ICR小鼠随机分为空白组、模型组和预防组,采用腹腔注射法连续给药7天后收集腹腔巨噬细胞,检测多种生化指标.实验结果表明:LPS可降低巨噬细胞的活性,增加O-2的释放和NO、TNF-α的分泌;SP能够显著降低NO的水平,提高巨噬细胞抗O-2的活力,对于TNF-α的含量没有显著影响.SP可有效地改善LPS对小鼠腹腔巨噬细胞的氧化损伤作用.     

蛋白质功能预测的蚁群优化算法

预测蛋白质功能是后基因组时代最具挑战性的问题之一,在大规模数据下采用高性能的功能预测算法能够节省大量的实验时间和成本.利用基于蛋白质相互作用网络的全局优化模型,提出了蛋白质功能预测的蚁群优化算法,算法在考虑全局模型的同时还利用了网络的先验信息,提高了搜索效率,仿真结果表明,蚁群优化算法能够有效对蛋白质功能进行预测,并且对蛋白质相互作用网络中的假阳性、假阴性数据具有较高的容错能力.     

硫化矿石自燃倾向性测试方法研究进展

 金属矿山开采之前开展硫化矿石自燃倾向性测试是预防矿山自燃火灾发生的重要手段之一。本文系统论述了硫化矿石自燃倾向性测试方法的研究成果,着重评述了硫化矿石自燃倾向性判定的吸氧速度法、传统的交叉点温度法、动态自热率测试法、绝热氧化法、金属网篮交叉点温度法、综合测试法、程序升温氧化法,以及TG-DSC联用法等。对其中某些方法的测试原理、操作步骤,以及存在的优缺点进行分析,将各种方法进行归纳分类,并对硫化矿石自燃倾向性测试方法的研究方向进行了展望。     

热轧1580卷取机卷筒抽芯原因探究

本文介绍了1580热轧卷取机卷筒的机械结构和胀缩原理,重点分析了卷筒抽芯的主要原因,并探讨了有效避免抽芯的改善和预防措施。     

基于偏最小二乘回归的焦炭热性质非线性预测模型

针对基于煤质指标预测焦炭热性质建模过程中易出现的多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对焦炭热性质进行预测的建模思路.考虑到煤质指标与焦炭热性质之间复杂的非线性关系,采用拟线性化处理的方法,将煤质指标的一次效应、二次效应及交互效应作为模型输入,建立焦炭热性质预测的偏最小二乘回归模型;基于拟线性化处理的非线性偏最小二乘回归和线性偏最小二乘回归对焦炭热性质预测实例进行分析.研究结果表明:基于偏最小二乘回归方法建立的焦炭热性质预测模型是有效可行的:非线性偏最小二乘回归模型的预测精度明显比线性偏最小二乘回归模犁的预测精度高.