流动注射测氟仪测定尿氟含量

本文提出了用F—1型流动注射测氟仪测定尿氟含量的方法。此方法具有分析速度快、准确度高和使用试剂少等优点。测定样品含氟浓度为0.319mg/L时,回收率为98.2％,变异系数为1.6％,进样量为100μL,分析速度60次/h,线性范围0.05～10mg/L。     

乳酸杆菌产胞外多糖培养条件的优化

从自制泡菜汁中提取乳杆菌,经生化鉴定确认其细菌菌属,再从乳酸杆菌中提取EPS并用苯酚-硫酸法进行多糖含量的测定。在温度、pH值、葡萄糖含量和实验时间单因素实验的基础上,采用四因素三水平正交试验对LAB EPS产量的影响进行了研究,最终确定泡菜中乳酸杆菌获得高产胞外多糖的最佳条件和最佳组合为,温度35 ℃,葡萄糖质量分数1.5%,pH值6.5,发酵时间10 h.     

不完全共因失效系统可靠性预测贝叶斯更新

利用泊松过程描述了系统共因失效(common cause failures, CCF)的发生规律,证明了共因发生可表示为所有多重失效过程的叠加。给出了共因发生率和多重失效率的数学关系,并利用Jeffreys原则求解多重失效率的贝叶斯估计值。解析了不完全CCF机制,并推导出系统可靠度表达式。以一种飞行数据记录系统为例,基于独立失效和不完全CCF建立了可靠度函数,并与完全CCF和不考虑CCF的假设结果进行对比,说明了该模型能更合理地对系统可靠性进行预测。另外,通过参数的贝叶斯更新,动态地反映了系统可靠性的变化规律,为系统检修周期的确定等问题提供了依据。     

试论周恩来反对官僚主义的思想及其当代价值

官僚主义是领导机关最容易犯的政治病症,周恩来对此一向深恶痛绝,提出了丰富的反官僚主义思想。周恩来不仅详细列举了官僚主义的表现,深刻分析了官僚主义产生的原因,还正确指出了克服官僚主义的途径和方法。这些珍贵的思想是我们党和国家宝贵的精神财富,对促进当前党风和廉政建设具有重要的理论和现实意义。     

超视距目标指示系统的电子对抗能力研究

论述了舰载直升机超视距目标（ＯｖｅｒｔｈｅＨｏｒｉｚｏｎｔａｌＴａｒｇｅｔ,ＯＴＨＴ）指示系统的组成及工作原理,并提出受电磁干扰后的系统功能丧失标准。在此基础上,得出系统的电子对抗模型及我方应采取的策略,对提高超视距目标指示系统的电子对抗能力有一定意义。     

稻草浸泡液的抑藻效果与抑藻活性组分的初步分析

通过XAD树脂固相萃取和GC-MS解析,研究了不同降解方式和降解时间的稻草浸泡液中的控藻活性组分与抑藻效果的关系。结果表明,稻草本身存在抑藻活性物质,低温浸泡4天的无菌稻草液在2.5g/L投加量下,对微囊藻的抑制作用达到了69.3%。好氧和厌氧降解稻草浸泡液均可抑藻效果,如厌氧和好氧浸泡15天的稻草液在1.5g/L浓度下对微囊藻的抑制作用分别为83％和81％。通过GC-MS检测,稻草浸泡液的活性物质组分主要有萘胺类、酯类和酚类,其中最为典型的酯类物质为邻苯二甲酸二丁酯以及其衍生物。随着稻草降解时间的延长,浸泡液中存在的有机物组分的种类与含量均有所减少,尤其好氧降解处理方式更为显著。稻草浸泡液抑藻物质和抑藻效果有明显的对应关系。     

基于PacBio平台的七叶一枝花全长转录组测序

以根状茎、茎、叶、花、果荚及种子6个部位为样品,利用PacBio技术对七叶一枝花进行了全长转录组测序,并对测序数据进行了生物信息学分析.研究共获得52537个平均长度为2607 bp的高质量isoforms,其中40725条isoforms得到注释.GO注释中,4596个isoforms分为生物学过程、细胞组成和分子功...     

美军轻型步兵连火力几何

<正>对于现代战争来说,若没有武器装备技术的突破性发展,要想最终达成作战目的,大多数时候还得依靠步兵。因为直到现在,人类主要的居住、聚集场所还是在陆地城市。在这样建筑林立且电磁环境复杂的情形下,武器装备的精确打击效果难以实现,战场多变的局势依然需要依靠人工进行研判分析。无论是20世纪末的车臣战争,还是2020年的纳卡冲突,即便空中轰炸或无人机侦察打击再引人注目,最终双方依然是在地面进行决战。而在地面作战中,步兵分队的作战能力是影响战争胜败的重要因素。     

"未来战士"长什么模样

一直以来,世界各国为提高士兵的防护力和火力,创新性地设计出了不少装备方案,希望能够将一名普通的士兵打造成为能够在复杂地形、恶劣环境中完成战斗任务的超级战士.那么,当前各国设计的超级战士的能力究竟如何?"未来战士"又会发展成什么模样?我们不妨一起畅想.     

基于双重正则矩阵分解的缺失数据恢复

针对多源时间序列缺失数据恢复问题, 提出一种基于双重正则矩阵分解的恢复方法。该方法在多源时间序列矩阵分解的基础上, 利用时间序列的平滑性构建时间序列隐含因子的二阶差分正则项, 同时引入反映数据内部结构的图拉普拉斯正则项对传感器隐含因子进行约束, 并在图拉普拉斯矩阵获取过程中设计了一种联合数据本身的相似度和数据变化趋势相似度的双重皮尔逊相似策略, 构造数据内部的最相似图。最后，将双正则项统一于矩阵分解的框架中, 利用梯度下降法实现目标函数的优化, 数据实验中分别采用合成数据和真实数据验证了算法的有效性。