反应因素对PEO/PANI复合材料导电性能的影响

采用原位聚合法制备聚氧化乙烯/聚苯胺(PEO/PANI)复合导电材料,研究反应体系中苯胺含量、反应时间、反应温度及引发剂用量对PEO/PANI复合导电材料导电性能的影响,确定最佳的反应条件。采用IR和SEM对PEO/PANI复合导电材料进行结构表征;通过热重分析观察PEO/PANI复合导电材料的热稳定性。研究结果表明:PEO/PANI导电材料为两相复合物,该复合导电材料在250℃以下具有较好的稳定性;反应的最佳条件是:反应时间为5h,反应温度为30℃,引发剂与苯胺单体的物质的量比为1.0,苯胺含量为50%～65%,在此反应条件下制得的PEO/PANI复合导电材料的性能最好,室温下其电子电导率为2.56S/cm。     

N端延长对大肠杆菌铁蛋白结构稳定性及其自组装的影响

【目的】研究延长的N端肽链对铁蛋白结构稳定性及蛋白自组装的影响,为在N端融合生物分子构建功能性纳米材料奠定基础。【方法】在大肠杆菌铁蛋白N端添加6个组氨酸残基,所得重组蛋白采用体积排阻色谱、非变性凝胶电泳和圆二色谱等手段与野生型铁蛋白的聚合态、二级结构及热力学稳定性进行对比分析。【结果】体积排阻色谱表明野生型铁蛋白在溶液中以24聚体和二聚体混合物形式存在,但突变蛋白仅以二聚体的形式存在; 非变性凝胶电泳实验结果与体积排阻色谱结果吻合,即突变蛋白仅显示1条带,且与野生型铁蛋白的2聚体迁移位置基本相同; 圆二色谱结果表明突变蛋白的二级结构与野生型类似,呈典型的α-螺旋结构,突变蛋白的T_m值比野生型降低了1.1 ℃。【结论】在大肠杆菌铁蛋白亚基的N端增加6个组氨酸残基所得突变蛋白的二级结构没有发生明显变化,但却无法形成24聚体壳状结构,在溶液中仅以二聚体的形式存在,且热力学稳定性有所降低。N端的延长可能导致铁蛋白单体构型发生改变,因而无法进一步组装成壳状结构。     

数学问题意识、问题提出能力的调查研究

参照国、内外量表的设计并结合我国的实际情况,编制了数学问题意识、问题提出能力的问卷;通过问卷调查,考察问题意识、问题提出能力的年级差异是否显著,学生之间的数学问题意识、问题提出能力是否存在差异,存在哪些差异。     

商务英语教学之探讨

世界经济扣教育形势的不断变化和发展,要求我国高等教育的模式跟上社会发展变化的新格局。高校毕业生的素质也需要在市场经济条件下符合工作岗位的要求。就大学商务英语教学方面而言,教学的目的不仅仅是提高学生英语水平,更重要的是增强学生英语应用实践能力（交际能力）,只有把语言学习同跨文化交际紧密结合起来,把课堂学习同社会实践紧密联系起来,把提高知识水平同培养人才质量紧紧结合在一起,才能培养出有益于社会的复合型人才。     

基于椭圆曲线密码体制的部分盲签名方案

利用椭圆曲线离散对数问题的难解性,提出了三个基于椭圆曲线密码体制的部分盲签名方案,这三个方案可以看作是Schnorr,DSA,Nyberg-Rueppel签名算法的部分盲签名算法在椭圆曲线上的模拟,并对完备性、部分盲特性、不可伪造性、无关联性进行了分析.该方案具有较高的安全性,较低的复杂性.     

机器人足球决策软件系统研究与实现

在机器人足球比赛中，决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息，进行快速准确的决策，是取得胜利的关键。介绍了一套机器人足球决幕软件系统的设计实现方案，采用六步推理模型，基于敷组对称和按需首次计算的视觉信息预处理方法；提出基于角色的改进多参考点运动轨迹规划方法。通过实际比赛验证，达到了机器人足球比赛要求，比赛效果较好。     

RSA算法的一种简单快速变异算法

介绍了标准RSA算法，在此基础上提出了一种新的RSA算法的变异算法，新算法通过修改RSA算法中的模N=pq的结构为N=pqr，使用较，1、的素数来实现；实验证明，此算法的解密速度比标准算法的速度提高1．7倍，而且其加密强度和安全性不受影响。     

基于Prophet-DeepAR模型的Web流量预测

Web流量预测一直是数据中心网络的热点问题，对于提高网络服务质量具有重要意义。由于Web流量具有非线性、自相关性和周期性等复杂特点，对其准确预测有很大的挑战性。为充分挖掘出Web流量的可预测信息，同时使预测模型具有充分的可解释性和可配置性，本文提出一种基于Prophet和深度自回归(DeepAR)的组合预测模型。其中，Prophet是基于时序分解的加性模型，对Web流量的趋势、季节性周期、节假日信息进行建模。同时，使用基于概率预测的DeepAR模型对Prophet残差隐含的自回归信息建模，捕获长短期依赖关系，以减低Prophet残差的方差，并充分捕获Web流量的自回归信息。在真实的Web流量数据集上进行验证实验，结果表明在RMSE和MAE两项评价指标上均优于对比模型，验证了该组合模型的有效性。     

形状记忆智能织物系统热防护性能评价

为提升热防护服的防护性能，该研究基于形状记忆合金丝，开发了10种形状记忆织物，并构建适用于热防护服的温度响应型智能织物系统，探究相邻合金丝间距、形状记忆织物密度和芳纶纱线种类3个因素对形状记忆智能织物系统热防护性能的影响。结果表明：智能织物系统相较于传统热防护织物系统显著降低了织物内表层的温升速率，延长了温升12℃和温升24℃的时间。当合金丝间距为2 cm且使用芳纶1414织造的形状记忆织物纬密为20根/cm时，形状记忆智能织物系统的热防护性能最优。