试论技术价值的"双螺旋结构"--从技术价值的形成看技术的基本价值形态

技术的价值伴随着它的设计、发明而诞生，伴随着它的开发、生产而增长，伴随着它的应用、普及而实现。作为其“自然编码”，技术从设计到发明形成它的“内在价值”；作为其“社会编码”，技术从开发到生产形成它的“潜在价值”；作为其“社会表达”，技术从应用到普及形成它的“现实价值”。     

硅藻土-聚丙烯酰胺系高吸水性复合材料的研制

以丙烯酸和硅藻土为原料，用溶液法合成复合高吸水性树脂，同时对影响聚合产物吸水量的各种因素进行了研究．结果表明，当硅藻土、淀粉、NaOH、引发剂和交联剂的加入量的质量分数分别为30％、30％、60％、1．5％及0．03％时，制得的超吸水性复合材料的吸水量最高，可达611g/g．硅藻土作为一种功能填料，改善了复合材料的综合吸水性能．     

苹果褪绿叶斑病毒库尔勒香梨分离物外壳蛋白基因在大肠杆菌中的表达

将ACLSV CP基因克隆到表达载体ρET-28a( )中，转化大肠杆菌BL21，筛选得到阳性克隆pET-ACP，用IPTG诱导使其表达，SDS-PAGE电泳分析表明，预期的22kD外壳蛋白在大肠杆菌中得到大量表达，并加以纯化，用于制备抗血清。     

显色基质法定量测定质粒DNA中的细菌内毒素

探讨使用显色基质法定量测定质粒DNA中细菌内毒素含量的可行性。结果表明,质粒DNA溶液经2倍稀释,对内毒素检测不存在干扰作用,用显色基质法可以定量测定质粒DNA中内毒素含量。显色基质法与家兔热源法比较,有敏捷、快速、定量、稳定可行的优点,其测定结果同家兔热源法结果一致。     

BOPPPS在“大学英语”混合教学模式中的创新应用

“大学英语”教学应积极构建混合教学模式,有效设计和组织参与式学习活动,增强教师、学生、同伴之间的沟通交流,对学生学习效果及时进行有效测评,在共同学习中强化英语语言技能,实现英语学习的高阶目标。     

三叶青两个肌动蛋白基因片段的克隆及其分析

根据GenBank中登录的植物肌动蛋白保守序列设计1对引物,对三叶青的块根进行RT‐PCR ,在1次扩增中得到2个不同的肌动蛋白基因片段,分别命名为 ThAct1和 ThAct2．测序结果显示：ThAct1基因片段长度为867 bp ,编码252个氨基酸;ThAct2基因片段长度为1079 bp ,编码152个氨基酸．经Blast分析,ThAct1和ThAct2基因均属于NBD＿sugar‐kinase＿HSP70＿actin superfamily家族,与其它物种Actin基因序列和编码的蛋白质均具有同源性．RT‐PCR结果初步表明：在茎、普通根和块根中 ThAct1和 ThAct2基因的表达未见差异;但在叶中,ThAct1的表达稍强,而 ThAct2的表达稍弱．另外,在茎、普通根和块根中,ThAct1表达比ThAct2强;但在叶中 ThAct1表达比ThAct2弱．结果为分析肌动蛋白基因在三叶青块根发育中的功能奠定了基础;获得的肌动蛋白也可以作为内参基因,在三叶青功能基因组的研究中用于其它基因的定量表达分析．     

云香巴斯玛一号原种鉴定和种子繁育试验初报

为促进攀枝花市香料烟产业发展,解决香料烟种源,利用自繁的云香巴斯玛一号进行了品种特性鉴定。结果显示,所繁育的种子符合该品种在原产地的特征特性,完全可通过自繁自育满足攀枝花市香料烟产业的种子需求。     

微小流量旋转直驱伺服阀传控特性分析与优化

针对无人机、战术弹、支线民航等小型飞行器航空发动机燃油计量系统与推力矢量系统微小流量的伺服控制需求,就旋转直驱伺服阀偏心球副传动接口与非全周节流阀口等关键结构进行了尺寸约束设计分析,并就节流阀口宽度、球副偏心距以及驱动电机转动惯量等重要参数进行了优化分析,给出了伺服阀结构设计的优化区间。在此基础上,研究提出了电机转角与电流双闭环控制方法,幅频响应实测结果与理论分析较为一致,200 Hz以上高频响应满足实际需求,且双闭环控制方法大幅降低了伺服阀响应超调并提升了稳定性。     

D3DQN-CAA:一种基于DRL的自适应边缘计算任务调度方法

为解决已有基于深度强化学习的边缘计算任务调度面临的动作空间探索度固定不变、样本效率低、内存需求量大、稳定性差等问题,更好地在计算资源相对有限的边缘计算系统中进行有效的任务调度,在改进深度强化学习模型D3DQN（Dueling Double DQN）的基础上,提出了自适应边缘计算任务调度方法D3DQN-CAA.在任务卸载决策时,将任务与处理器的对应关系看作一个多维背包问题,根据当前调度任务与计算节点的状态信息,为任务选择与其匹配度最高的计算节点进行任务处理;为提高评估网络的参数更新效率,降低过估计的影响,提出一种综合性Q值计算方法;为进一步加快神经网络的收敛速度,提出了一种自适应动作空间动态探索度调整策略;为减少系统所需的存储资源,提高样本效率,提出一种自适应轻量优先级回放机制.实验结果表明,和多种基准算法相比,D3DQN-CAA方法能够有效地降低深度强化学习网络的训练步数,能充分利用边缘计算资源提升任务处理的实时性,降低系统能耗.