蛋白质自组装研究进展

在生物体内，大多数蛋白质通过非共价相互作用以有序组织的自组装形式发挥作用。受大自然启发，人工设计蛋白质自组装正如火如荼的展开。近二十年来，蛋白质自组装领域快速发展，成功构建了各式各样，具有广泛结构和功能特性的蛋白质组装体。文章总结了用于调控蛋白质自组装的设计策略和工具，以及构建蛋白质组装体的最新进展，并描述了这些组装体的自然属性和功能。     

可自修复的高延性混凝土(ECC)在机场道面的适用性分析

在飞机荷载与环境荷载长期共同作用下,机场道面易出现裂缝、接缝和竖向位移类病害,使运营阶段维修成本高.提出将具有自修复功能的高延性水泥基材料(ECC)用于机场道面,以控制裂缝发展、实现无缝连接;并利用ECC因二次反应而使微裂缝愈合的特性,减少路面维护工作,延长使用寿命.通过试验手段研究了ECC材料应用于机场道面的力学行为、自修复行为和早期开裂潜能.试验结果表明:机场道面用ECC材料在拉伸荷载作用下,其拉伸应变可达3.67％(约为普遍混凝土的400倍);在弯曲荷载作用下,其竖向弯曲变形可达6.33 mm;抗压强度与弯曲强度分别为43.9 MPa和12.68 MPa,可满足机场道面的使用要求.在受约束条件下,ECC表现出较低的早期开裂潜能.由于自修复能力,裂损ECC的拉伸刚度、拉伸应变与拉伸强度几乎可恢复至未裂时的程度;其水渗透系数随自修复进程逐渐降低,最终达到未裂时的渗透水平.研究结果表明ECC材料用于无缝机场道面具有较高适用性.     

自供电旋转轴系监测系统设计

针对旋转轴系监测系统中传感器相关电路需要外部电能输入的问题,设计了一种基于自供电轴系的监测系统.基于电磁感应原理设计自供电系统结构,给出理论模型,设计整流稳压电路,测试数据测量模块和无线传输模块.结果表明:在不同转速下,该旋转轴系监测系统可以在无须外界电能输入的情况下,将轴系参数发送至上位机.测试数据符合实际值,可以实现旋转轴系监测系统的自供电.     

基于科技查新数据的用户拓展及其关联聚类

科技查新用户数据是查新业务积累的真实而宝贵的资源,其充分利用不仅是查新业务管理的需要,可提升查新服务水平,同时还能用于挖掘更多的情报价值.调研发现,当前对科技查新用户数据的挖掘利用仍以基础性的业务管理分析为主,而增值情报价值的挖掘较少.为拓展成都文献情报中心科技查新客户群体和增值服务范围,做大做强查新业务,立足成都中心查新服务实践,依托于积累查新用户及其服务记录,在挖掘发现潜在服务对象的基础上,通过多维用户关联聚类,探讨了后期信息情报服务的精准营销与推送,分析了基于用户聚类的服务推荐存在的不足,展望了挖掘更多需求信息的推荐路径.     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

自媒体时代青少年价值观研究述评

随着信息技术的不断发展和媒介形态的变革,以因特网、QQ、微信、微博、博客等为代表的自媒体应运而生。自媒体以即时性、互动性、个性化、娱乐性和碎片化的传播特点深受广大青少年的喜爱,影响其信息获取、生活方式、思维习惯、人际交往等众多方面。近年来自媒体时代青少年价值观的研究成果,主要集中在青少年价值观的概念、研究现状,自媒体对青少年价值观的影响,青少年价值观的引导路径等,有所局限和偏颇。应拓展研究思路,更新研究方法,以期取得更大成效。     

基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.     

基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用"测量不确定度的标准指南"(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.