RH株弓形虫抗原及高效价多克隆抗体的制备

通过制备和分析弓形虫抗原蛋白，并以此抗原制备高效价的兔抗弓形虫多克隆抗体，为弓形虫的免疫检测和诊断提供有效的方法和途径，同时也为基因工程产物的鉴定提供方便有效的检测手段．速殖子主要来源于感染后72～74h获得的腹水，通过常规方法制备和提纯弓形虫可溶性抗原，采用SDS-AGE方法分析抗原蛋白的分子量．以抗原和福氏佐剂制备成完全和不完全福氏佐剂通过脊柱两旁皮下多点免疫的途径免疫新西兰大白兔，制备兔抗弓形体多克隆抗体，间接ELISA法检测血清中抗体的效价．经过观察所获得的虫体阶段主要处在宿主细胞巨噬细胞内而尚未逸出阶段，通过对结果的分析，所制备的弓形体抗原的分子量主要集中在17～156ku之间，与文献报道有差异，兔抗弓形体抗体效价在60000以上．该研究结果将为弓形体的蛋白质研究，免疫诊断、预防及有效治疗奠定基础．     

古陶瓷的XRF熔融玻璃片法测定

针对古陶瓷测试标本一般较小,而测量精度要求较高的特点,将熔融玻璃片法应用于古陶瓷样品的分析之中,探讨了合适的实验条件.XRF面扫描分析的数据表明,熔片样品不同部位的Si、Al等主量元素,其分析线强度相对标准偏差均小于0.3%.4个商代原始瓷样品XRF测试结果与ICP-AES分析相应的数据颇为吻合.玻璃熔片均匀度好、试样用量少、保存时间长.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,提出了一种新的变步长LMS算法。新算法用误差信号的自相关及均方误差的时域平均来调节自适应滤波算法的步长。由于不需要指数运算,新算法的运算量大大降低,收敛速度快,且消除了不相关噪声的干扰。将该算法用于码间干扰比较严重的大气激光通信系统中,仿真结果验证了算法的优越性。     

柴油机燃用二甲醚排放实验研究

在ZS195直喷式柴油机实验台上进行了二甲醚的燃烧与排放试验,着重研究了甲醛及甲酸甲酯等非常规污染物的排放,并同时进行了常规排放物的研究．实验表明,DME燃烧物中HC的排放与甲醛的排放具有基本相同的规律：随平均有效压力的增加排放浓度下降．甲醛排放浓度与HC的排放浓度密切相关,实验数据表明,除少量数据外,HC的排放浓度与甲醛排放浓度呈线性关系．甲酸甲酯的排放与甲醛及HC无直接关系．同时,在DME的燃烧排放物中发现有微量甲酸甲酯的排放,但尚未发现DME燃烧排放物中有蚁酸存在．     

实时联机计费数据采集系统的实现方案探讨

计费数据采集系统是电信运营支撑系统的重要组成部分。随着电信技术的发展,实时争联机成为当前计费数据采集系统的主要特征。介绍了实时联机的计费数据采集系统的架构、工作流程和特点以及对未来系统的展望。     

Hilbert空间中φ-强伪压缩映像不动点的迭代逼近

在Hilbert空间中研究了一类未必连续，甚至未必有界的φ-强伪压缩映像的不动点的迭代逼近问题，获得了一个大范围收敛定理．     

补食增加达乌尔黄鼠(Spermophilus dauricus)越冬存活率并减少冬眠表达（英文）

近年来,可利用能量对哺乳动物冬眠表达的影响受到极大关注。有研究证据支持"最小蛰眠假说",即储食类冬眠动物,可以利用储存的食物补充能量,减少冬眠表达。以典型贮脂类冬眠的达乌尔黄鼠为研究对象,将动物分为2组,在冬眠期分别进行补充食物(FP)和剥夺食物(FD)处理,并探讨食物和身体脂肪是否影响、如何影响该物种的冬眠模式。结果表明,FP组17.6%的个体在冬眠季节连续摄入食物,29.4%的个体在冬眠的初始和结束期间摄入少量食物,半数以上的个体冬眠季节未摄取食物。与不取食黄鼠相比,持续取食的个体冬眠阵的持续时间较短,阵间觉醒持续时间较长。冬眠期间的体重降低与入眠时的体重呈正相关。食物补充可减少冬眠季节的长度和冬眠季节异温时长的比例。这些结果支持了可利用能量影响达乌尔黄鼠冬眠表达的假说。     

二茂铁修饰碳电极应用于钙钛矿太阳能电池的研究

二茂铁是一种具有良好氧化还原能力的金属有机化合物.近几年,二茂铁及其衍生物的光伏性能受到了极大的关注.本文将二茂铁引入钙钛矿太阳能电池,并成功组装了钙钛矿太阳能电池FTO/bl-TiO_2/mp-TiO_2/CH_3NH_3PbI_3/spiroOMeTAD/C/二茂铁(FC).二茂铁的HOMO能级(-4.8 eV)和碳电极的能级(-5.0 eV)与空穴传输相匹配.二茂铁层是将10 mg mL-1二茂铁氯苯溶液通过旋涂成膜制成,并覆盖在碳电极上.钙钛矿太阳能电池的能量转换效率由5.8%提升到6.2%.     

现代学徒制模式下跨企业培训中心建设的实践探索

现代学徒制有利于促进行业、企业参与到职业教育人才培养全过程,是一种切实可行的职业人才培养形式。苏州健雄职业技术学院在推进现代学徒制培养体系上进行了十年探索,建立了连接学校和企业间的人才培养平台——跨企业培训中心。实践表明,依托跨学校跨企业的"双跨"培训中心,实现了校企协同、平台互通、资源共享,为现代学徒制人才培养提供了有效路径。     

基于特征图叠加的脱机手写体汉字识别

采用深度学习方法处理脱机手写体汉字识别问题,提出一种改进的卷积神经网络结构.不同于传统的层与层依次连接的方式,新的结构中将当前层与前一层的特征图进行叠加后共同作为输入进入下一层.与以往结构相比,该卷积神经网络结构缓解了梯度消失的问题,减少了参数数量,且更有效地保留了汉字的细微结构特征.在ICDAR-2013脱机手写体汉字识别竞赛测试集上的实验结果表明,该结构可以在减少模型参数的情况下得到较高的识别准确率.