小盐芥(Thellungiella salsuginea)CBF1基因的克隆

CBFs （ CRT/DRE-binding factor ）是结合DNA顺式元件CCGAC的转录因子．拟南芥中CBFs由一个小的基因家族编码,包括3个成员：CBF1、CBF2和CBF3,它们在植物抗逆性调控中起重要作用．为了获得高度耐盐耐旱的转基因植物,我们以盐生植物小盐芥为材料,依据拟南芥中CBF1的序列信息设计引物,扩增出小盐芥中CBF1的部分序列,然后使用SMART^TM RACE等方法,从小盐芥中克隆到全长的CBF1 cDNA序列,进而重组到植物表达载体中,为植物抗逆基因工程提供了有用基因．     

叶片排序的逐步调优模拟搜索算法

文章根据叶片重量和频率的工艺要求,讨论了压气机叶片的排序算法问题,该问题是一个NP难题,直接求解很困难。建立了一个组合优化模型,给出了逐步调整优化的模拟搜索算法,并利用MATLAB软件实现算法,且进行了实现的时间复杂度检验,最后求得了最优的结果。     

兰州盆地第三系磁性地层年代与古环境记录

对兰州盆地永登剖面第三系沉积物进行了磁性地层学研究,建立了古新世～中新世磁性地层序列,并对比ＢＫＳＡ９５古地磁年表为相应地层及所含哺乳动物群建立了时间标尺,讨论了盆地古环境及与青藏高原隆升关系。结果表明：西柳沟组顶界年龄约５１Ｍａ。时代为始新世。野狐城组顶界年龄大约为３１．５Ｍａ底界年龄为５１Ｍａ,时代为早始新世晚期～早渐新世早期。咸水河组顶界年龄大约为１５Ｍａ,底界年龄约为３１．５Ｍａ,时代为早     

基于结构元方法的矿井机械模糊可靠性分析

应用模糊结构元理论,对矿井可修复机械设备可靠性中的有效度进行研究.首先,定义了模糊可靠度、模糊维修度和模糊有效度,并应用结构元理论对其进行表示.提出了相关的运算定理,在此基础上,再运用结构元理论对模糊有效度进行表示.之后,提出了正序,该序为全序.最后,用算例计算模糊有效度,通过正序对有效度进行比较.结果表明,运用模糊有...     

原料及其挤压条件对高水分挤压植物蛋白肉品质调控的研究进展

随着经济社会的发展和世界人口的不断增长,资源的有限性和短缺性日益凸显,植物蛋白肉作为传统动物源性食品的“替代品”,通常被认为是“更健康”(比肉类)和可持续发展的新食品。高水分挤压技术是新兴的植物蛋白重组技术,该技术制成的产品质地紧密、口感细腻,具有类似于动物肌肉的纤维组织,因而逐渐成为人们关注及研究的焦点。在高水分挤压过程中,螺杆的转动将物料输送至高温的封闭腔体内,而物料分子构象的复杂变化对挤出物品质特性影响显著。综述了在高水分挤压过程中,原料的组成成分(蛋白质、碳水化合物、油脂、风味物质、着色剂)和挤压条件(挤压温度、水分含量、螺杆转速)对植物蛋白肉品质特性的影响,为植物蛋白肉制品的发展提供了理论参考。     

海洋蓝细菌(聚球菌属,Synechococcus)的生态学意义及研究方法

综述了海洋蓝细菌(聚球菌属,Synechococcus)的生态学意义和国际上研究海洋蓝细菌的方法和技术, 以及我国研究海洋蓝细菌的现状和我们的一些研究工作。     

借助脑科学走出抑郁症

<正>抑郁症不是一种矫情的病,而是大脑发生了变化。抑郁症患者不仅丧失了积极的情绪、好奇心、行动力,连痛苦、忧伤、悲痛这种负面的情绪也是不受控制的,就像是在一片情绪的沙漠,内心的荒凉常常让人觉得像坠入深渊。可是这些只是一段时间外在的反应,还有更多看不到的大脑的变化在悄然发生。希望看到这篇专题的你,可以给予抑郁症患者更多的理解或帮助。     

旋转机械故障诊断中的改进型RBF神经网络算法研究

为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于最近邻聚类学习算法的改进型RBF神经网络模型,并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中.应用结果表明,改进型RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性.     

基于改进区域生长和小波变换的非结构化道路检测

针对在复杂场景的非结构化道路中,由于众多的环境干扰因素从而不能准确检测车道线的问题,提出了一种基于改进区域生长法和小波变换相结合的非结构化道路检测算法。根据大多数情况下道路区域在车载摄像头的正下前方及道路区域与道路两旁背景灰度值的一定差异,来有效地选取区域生长的种子点及生长原则进行区域生长道路初分割。同时结合基于小波变换的边缘检测来修正由于初分割道路受复杂环境导致道路检测不准确的情况。实验结果表明,该算法能够较准确地检测出受光照等因素影响的道路区域,且具有较高的准确性。     

改进的BP小波神经网络预测模型应用研究

针对BP小波神经网络模型易陷入局部极小和收敛速度慢等问题,结合Morlet小波函数、训练样本数量进行权值和阈值设置,引进隐含层饱和度并构建新的误差函数,以此提高模型收敛速度和预测效果。从模型精度、后验差比值和训练次数这三个指标进行对比分析。结果表明,改进的模型预测效果更满意。