宫廷奶酪中优良乳酸菌菌株的分离与鉴定

利用梯度稀释法和划线纯化法对4种宫廷奶酪中的乳酸菌进行初筛,再通过产酸实验和过氧化氢酶实验进行复筛,得到4株乳酸菌。通过形态学特征观察和16S rDNA序列分子鉴定,确定2株为屎肠球菌(MRSA1、MRSB1),2株为乳明串珠菌(MRSA2、MRSD3)。抑菌实验表明乳明串珠菌MRSA2对大肠杆菌、志贺氏菌、沙门氏菌具有良好的抑菌特性;4株菌均有抗氧化活性,菌悬液的DPPH自由基清除能力和羟自由基清除能力均高于无细胞提取物,其中菌株MRSA2菌悬液DPPH自由基和羟自由基清除能力分别高达60.67%和31.86%。研究筛选出的具有良好抑菌特性和抗氧化活性的乳明串珠菌MRSA2在功能性食品研发中具有潜在的应用价值。     

蒜素对黄瓜种子发芽及胚根生长的作用效应

从植物间的相生相克作用入手，重点研究蒜素对黄瓜种子发芽、胚根生长的影响及生理作用，结果表明：４％以上蒜素浓度显著抑制黄瓜的前期发芽，其它各处理水平对后期无显著影响；２％浓度水平有极显著促进胚根伸长的作用，胚根长高于对照和其它处理２３．７％～４３．１％。８％、６％浓度水平显著抑制胚根伸长和测报发生，比对照降低１４．７％和２１．０％～３９．２％。造成这种相生相克的主要原因是丙氨酸、甘氨酸酶、蛋氨酸等氨基酸，在胚根中含量的减少和升高有关，减少则促进胚根伸长，升高Ｒ４抑制胚根伸长，与天冬氨酸等１０种氨基政的变化关系不大。     

生态旅游与环境保护依存关系的商榷

保护生态环境,寻求人类与生态环境和谐共存,实现旅游事业的可持续发展,是全人类的目标和战略任务。因此,必须正视旅游活动中的各种环境问题,寻求旅游活动与生态环境的和谐,实现旅游事业的可持续发展。正如环境问题促使人们关注环境保护一样,旅游活动中的环境问题也促使人们关注旅游活动中的环境保护。本文阐述了生态旅游与环境保护的关系,并提出在积极保护生态环境的前提下,发展生态旅游业的建议。     

神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络...     

基于GASpy的材料模拟计算框架

随着信息学和数据科学工具的发展,各种计算机科学软件在材料模拟计算领域的应用不断增加.为了加速催化剂的筛选,开展了基于信息工具如何改善和增强材料筛选的研究,介绍一种基于第一性原理的高通量材料集成计算框架GASpy(Generalized Adsorption Simu?lator for Python).该框架支持计算任务的自动化流程管理,可以借助Fireworks调用DFT(Den?sity Functional Theory)计算,并可以将运算结果以及中间步骤保存至MongoDB数据库.平台支持与不同高性能计算集群的动态绑定,支持大批量计算作业的生成、提交.平台同时支持数据的提取、自动存储.利用GASpy在天河一号上对材料网站上获取的晶体结构进行了实验测试,进行晶体结构优化并计算吸附能,结果表明结合各种信息学工具可以更加灵活高效地实现大规模自动化的DFT材料模拟计算,在模拟电催化领域有较好的应用前景.     

黄瓜叶片叶绿素荧光光谱日变化的研究

文中研究了叶绿素荧光光谱的日变化规律,分析了叶片的光合速率与叶绿素荧光光谱之间的关系,通过分析日光温室光合有效辐射的变化规律,建立叶片光合速率与叶绿素荧光光谱强度之间的回归方程.利用激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术实现对叶片光合速率的无损检测,为产量预测的研究奠定了基础,同时也拓宽了可见光波段的研究领域.     

基于碳纳米管的气敏传感器研究进展

碳纳米管（CNTs）具有独特的电学、力学、物理、化学性能。可对许多气体进行选择吸附和快速检测。近年来,碳纳米管在气敏传感领域的研究及应用取得了显著进展。碳纳米管气敏传感器具有体积小、常温下即可检测、灵敏度高、响应速度快等优点。综述了本征碳纳米管气敏传感器、碳纳米管气敏传感器的功能化修饰、碳纳米管气敏传感器在呼吸检测中的应用等研究进展。为提高碳纳米管气敏传感器的气敏性能（灵敏度、选择性、响应时间和可重复性）、增大检测气体种类。目前主要通过使用不同材料（有机聚合物、金属、金属氧化物）对碳纳米管进行合理的功能化修饰。在进一步研究中,应重视发展除加热和紫外光照射之外的新脱附技术、研究复杂气体环境中特定气体的选择性检测、将传感器阵列技术用于CNTs气敏传感器、实现商业化的电子器件等问题及挑战。     

基于BS-TabNet和LSSA的车架智能轻量化设计

为解决传统牵引车车架轻量化设计中设计周期长、设计难度较大和过分依赖工程师经验等问题,提出了一种智能轻量化设计方法.首先,通过试验设计 （Design of Experiments, DOE）联合仿真获取车架性能表格数据.其次,基于TabNet算法、贝叶斯优化算法和沙普利增量解释理论 （SHapley Additive exPlanation, SHAP）构建出BS-TabNet模型,用于学习车架性能表格数据,生成车架代理模型.最后,采用莱维飞行策略对麻雀搜索算法 （Sparrow Search Algorithm,SSA）进行改进,得到莱维麻雀搜索算法 （Levy Sparrow Search Algorithm, LSSA）,用于求解车架轻量化任务,找到最优车架结构参数.相较于传统机器学习算法,BS-TabNet模型在准确性、稳定性和可解释性三个方面都有着更高的评价,其准确度达到了0.98左右,稳定性提高50%以上,而且具有更强的可解释能力,解决了深度学习在表格型数据上表现较差的问题.相较于传统群智能优化算法,LSSA算法能够寻找到更好的优化结果,在满足其他性能要求的同时,实现了车架质量减轻5.64%的轻量化效果.智能轻量化设计方法将人工智能与车架轻量化设计相结合,能够节省大量设计时间,提高设计效率.     

基于多模注意力机制的密集型视频描述

为了解决密集型视频描述(dense video captioning, DVC)任务中视频特征利用不充分,视频定位分段不准确,语义描述效果不丰富的问题,采用多模注意力机制的密集型视频描述方法,提取视频中的视觉特征、音频特征和语音特征.通过多模注意力机制,在编码器中计算不同模态视频帧特征间的关联程度,在解码器中计算描述词序列特征与编码器输出的多模态视频帧特征间的关联程度,并将编码器、解码器输出特征分别作用于视频定位分段模型和语义描述模型获得视频分段和分段描述.提出的方法在ActivityNet Captions数据集上进行了理论分析和实验验证,其中F1-score达到60.09,METEOR指标达到8.78.该方法有效提高了视频定位分段和语义描述的准确性.     

“一带一路”背景下人民币国际化的推进路径

"一带一路"倡议的推进是影响人民币国际化进程的重要因素,利用2004-02—2016-09共152个月度数据,基于结构向量自回归(SVAR)模型,实证分析了"一带一路"倡议背景下币值稳定、贸易实力和经济实力以及人民币自身因素对人民币国际化程度的影响.研究结果表明,币值稳定对于促进人民币国际化程度影响显著;由于进出口规模的变动,贸易实力的增加在短期不利于人民币国际化的推进,在长期将产生促进作用;经济实力对人民币国际化具有正向影响,但效果并不显著;货币惯性及网络外部性是人民币国际化的主要推动力.根据研究结论,基于"一带一路"倡议建设的特点,提出政策建议.