斜纹夜蛾核型多角体病毒多角体蛋白和病毒粒子的血清学研究

斜纹夜蛾核型多角体病毒多角体蛋白的抗血清与其同源抗原,在双向免疫扩散和免疫电泳中产生一条沉淀线和一条沉淀弧,病毒粒子的抗血清与其同源抗原,在双向免疫扩散和免疫电泳中形成两条沉淀线和三条沉淀弧。异源系统之间无交叉反应。凝胶内吸收试验表明多角体蛋白与病毒粒子之间不存在共同抗原,两种组分无血清学关系。     

松香胺扩大试验设备和工艺条件的探讨

<正>在松香胺制备试验初报的基础上,本文进一步阐述了松香胺制备扩大试验的工艺流程、反应原理、主要设备及操作方法。对松香胺制备的工艺条件进行了探讨。对松香腈的加氢工艺流程,即釜式加氢与带氢气循环的管式加氢作了对比。结果表明:采用带氢气循环的管式加氢,吸收效率高,生产能力大,适合于松香胺的工业化生产。     

中太平洋富钴结壳剖面的锇同位素组成

对中太平洋莱恩海山富钴结壳MP5D17的各壳层样品进行了系统的锇同位素组成测定. 研究表明, 结壳中¹⁸⁷Os/¹⁸⁸Os比值变化较大, 变化范围在0.4262~1.0155之间. 从底部到顶部, 结壳剖面中锇同位素组成呈有规律的变化趋势, 并与结壳的垂直剖面结构构造的变化相关联. 对比研究表明, 结壳MP5D17剖面的锇同位素组成曲线, 具有与80 Ma以来海水锇同位素演化曲线相似的演化趋势. 初步推测富钴结壳MP5D17的生长起始时间为72 Ma, 该结壳的生长过程中存在三次生长间断, 其时间分别为64, 53和37 Ma.     

有限注意、盯市与投资者财富动态——基于agent的计算模拟北大核心CSCDCSSCI

借助基于agent的计算模拟,考察有限注意、盯市策略对agent财富动态与生存状况的影响,通过模拟微观的投资者行为从而得到宏观的市场运行结果。基于一个资产定价模型引入了两类投资者,即趋势交易者和基础交易者,通过调整交易费用及初始财富值进行模拟,以对比不同前提条件下,投资策略对投资者财富和生存情况的影响。模拟结果发现:当设置的交易费用与现实一致时,对两类投资者来说,有限注意策略优于盯市策略。     

关于溃变理论在湖北省春季短期强对流天气预报中的应用

依据溃变理论将非均匀信息在突发性、强烈天气过程预报中进行了应用．使用不连续参数把湖北省春季发生的强天气过程（如暴雨、强对流）划定出来,再结合强对流预报判据分辨出强对流天气,用于湖北省春季短期强对流天气预报．其效果经过了１９９５．０３．１５～１９９５．０５．１５连续试验的检验     

镉离子在N235为载体的液膜体系中的传输

研究了Ｃｄ（Ⅱ）在Ｎ２３５－ＣＣｌ４大块液膜体系中的迁移规律。实验表明,温度升高、Ｎ２３５浓度和料液酸度增加,料液相添加少量Ｉ＾－,均使Ｃｄ（Ⅱ）的迁移速率加快。醋酸铵作反萃剂比氢氧化钠好,在同向偶合传输实验中观察到镉在膜中的滞留现象。用支撑液膜测定了载体浓度较高时镉的渗透系数Ｐ。     

基于格兰杰因果关系检验模型的道路建设规模与交通需求关系研究

解决城市道路交通拥挤的办法是降低道路交通负荷度,使道路通行能力能适应交通流的要求,一个常用方法就是道路交通基础设施建设.但新建的道路设施会诱发新的交通量,而需求总是倾向于超过交通供给.利用计量经济学理论,选择最具代表性的市区通车里程和民用车辆拥有量两个变量,介绍了利用相关性分析、平稳性检验、格兰杰因果检验研究变量问关系的方法,并以广州市市区为背景的算例对道路建设规模与交通需求关系进行了验证说明,它们之间只是单向格兰杰因果关系,而不是互为因果关系,从而影响交通管理方法的选择.     

基于MPC860的嵌入式通信处理卡系统开发

为了缩减嵌入式系统的开发时间,节省开发成本,设计了基于 MPC860 的通用嵌入式通信处理卡系统,通过加载嵌入式实时操作系统 pSOS ,使设计的通信处理卡系统作为一通用的模块,广泛应用于数据采集、数字通信、数据交换等领域.     

从触觉感知到触觉智能——漫谈2021年度诺贝尔生理学或医学奖

超灵敏的感官是许多动物在大自然中能够生存的利器,例如鹰的视觉、蝙蝠的听觉、熊的嗅觉等.人类不但拥有视觉、听觉、嗅觉感知能力,还拥有高度发达的触觉.早有研究表明,人类皮肤能够感知振幅小至10 nm的振动刺激[1].之后又有科学家发现,人类触觉感知的极限还不止于此.Car-penter等人[2]在近原子级光滑硅片表面上分别...     

基于Involution算子和交叉注意力机制的合成语音检测方法

随着科学技术的迅速发展,基于深度学习生成的合成语音给语音认证系统和网络空间安全带来了新的挑战。针对现有检测模型准确率较低和语音特征挖掘不够充分的问题,提出了一种基于Involution算子和交叉注意力机制改进的合成语音检测方法。前端将语音数据提取线性频率倒谱系数(LFCC)特征和恒定Q变换(CQT)谱图特征,两个特征分别输入到后端的双分支网络中。后端网络使用ResNet18作为主干网络先进行浅层的特征学习,并将Involution算子嵌入主干网络,扩大特征图像学习区域,增强在空间范围内学习到的频谱图像特征信息。同时在训练分支之后引入cross-attention交叉注意力机制,使LFCC特征和CQT谱图特征构建交互的全局信息,强化模型对特征的深层挖掘。所提模型在ASVspoof 2019 LA测试集上取得了0.84%的等错误率和0.026的最小归一化串联检测代价函数的实验结果,展现了优于主流的检测模型。结果表明,改进的模型能够有效融合不同的频谱特征,提高模型的特征学习能力,从而强化模型的检测能力。