矮坨坨内生真菌Fusarium oxysporum代谢产物及其抗肝癌活性的研究

从矮坨坨根部分离得到的一株内生菌,经形态与分子生物学18S rDNA序列分析鉴定为尖孢镰刀菌(Fusarium oxysporum).运用中压柱色谱,高效制备液相色谱方法和现代波谱技术1HNMR、13CNMR以及LC-MS从其发酵液的乙酸乙酯部位分离鉴定了9个单体化合物,分别为4-氨基-2-羟基嘧啶(1),4,5-二氢-3H-吡唑-3-羧酸甲酯(2),4-羟基-7-(2-羟基-丁基)-3-甲基-氧杂环庚烷-2-酮(3),2-氨基-3-甲基戊酸(4),2,5-二氨基戊酸(5),2-氨基-3-甲基丁酸(6)4-羟基苯甲酸(7),脱氢镰刀菌酸(8),镰刀菌酸(9),其中化合物8对肝癌HepG2和Hep3B细胞具有较强的细胞毒活性,IC50值分别为23.9和29.1 μg/mL,而对正常肝细胞L-02未显示细胞毒性.     

两个独立部件并联系统的随机序性质

考虑两个独立且服从指数分布的部件组成的并联系统,研究两个并联系统Σ_1和Σ_2,其中Σ_1和Σ_2有一个部件参数相同,另一个部件参数不同,得到了Σ_1和Σ_2在随机序、似然比序、故障率序和反故障率序意义下的随机比较性质。同时,得到了部件服从成比例故障率模型和韦布尔分布模型的相应结论。     

具有广义Marshall-Olkin分布部件并联系统随机比较性质

研究了具有二维Marshall-Olkin指数分布的两部件组成的并联系统似然比序性质,部分推广了相关文献的结论。同时考虑了具有广义二维Marshall-Olkin分布的两部件组成的并联系统,得到了并联系统的随机比较性质。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

一种新的导音辅助OFDM符号定时算法

提出的算法仅利用一个导音符号来进行符号定时恢复，适合与突发模式的正交频分多路(OFDM)信号，而且OFDM帧同步和符号同步能一次完成，简化同步实现的复杂度，算法采用自相关计算，对载波频率偏移具有较强的鲁棒性。仿真结果表明，即使在频率选择性衰落信道中，提出的算法也能快速地实现符号定时同步。     

一种Eureka-147数字声音广播系统频率捕获算法

提出了一种新的Eureka-147数字声音广播(DAB)系统的频率捕获算法.该算法采用了基于相邻子载波之间差分检测的频率估计,消除了符号定时误差引起的相移影响,根据频率估计测度的最高值与其左右邻近值关系将粗频率估计分辨率提高到0.5,频率捕获残留的载波频率偏移减少到-0.25～0.25,避免了通常的精频率偏差估计算法在±0.5左右时性能严重恶化的问题.     

试论播音主持生态建设

当今播音主持生态研究还处于刚刚起步的阶段。本文首先引入“生态”概念,并介绍了播音主持生态的特点,最后提出了播音主持生态建设措施,希望借此加强播音主持生态建设。     

洲际滑翔飞行器天基红外探测的信噪比分析

洲际滑翔飞行器(IGV)在超高速飞行过程中,由于气动加热严重,红外辐射显著.我们的分析和计算表明,美国正在试验部署的空间探测和监视系统(STSS)对于IGV的红外探测信噪比,在2.7μm附近的短波波段,达到10~3–10~5,而STSS跟踪和识别的红外探测信噪比阈值分别约为3和30,这意味着STSS对于IGV非常有效.在IGV突防能力的公开论述中,"轨道机动难于预测"是核心立足点.但IGV的横向平均加速能力仅约0.15g,而美国导弹防御系统已具备将探测系统获得的目标信息及时传递到其指挥系统和拦截弹的能力.通过定量估计容易证明,利用天基红外探测,IGV轨道机动不仅可预测,而且精度高,故"难于预测"之说不能成立.     

国内外商务智能及大数据分析研究动态和发展趋势分析

利用CiteSpace软件，选取2000—2019年间发表在Web of Science和中国知网（CNKI）的国内外商业智能和大数据分析相关文献，从文献结构特征、研究热点与研究趋势等方面进行可视化分析，以期了解现阶段我国在该领域研究的优势与不足，为后续相关研究提供参考和借鉴，以更好地推动商业智能和大数据分析领域的发展。结果显示，国外相关研究侧重于管理和决策，而国内研究更侧重于技术和应用；商业分析和人工智能将会是未来研究的热点。     

基于增量式学习的海量数据流实时预处理模型

针对海量数据环境下对数据流预处理实时性和高效性的需求,文中提出了一种大规模数据环境下的数据流实时预处理模型,基于MMHC（Max-Min Hill-Climbing）并运用增量式学习的方式改进贝叶斯网络模型的构建过程,提升预处理模型的有效性,同时也减少了因模型更新所消耗的时间,在一定程度上防止了数据的积压,支持网络结构的动态更新,适用于更复杂的数据环境.