细胞色素P450花生四烯酸表氧化酶BM3F87V上调内皮一氧化氮合酶基因的表达

血管内皮细胞富含细胞色素P450表氧化酶,它代谢花生四烯酸产生内皮源性超极化因子,(EDHF,即EETs),它与血管内皮细胞产生的一氧化氮(NO)之间的关系尚不清楚.经转基因技术在原代培养的牛主动脉内皮细胞中产生内源性EDHF,并研究了EDHF对NO合成的关键酶---内皮NO合酶(eNOS)基因表达的调节作用.将表氧化酶基因CYP BM 3 F87V克隆于真核表达载体pCB 6 ,转染了经3～4代培养的牛主动脉内皮细胞,产生高浓度的内源性14,15-EET.采用Western blot和Northern blot分别从蛋白质水平和RNA水平判断内源性14,15-EET对eNOS基因表达和转录的影响,同时根据[ 3 H] L-精氨酸转变为[ 3 H] L-瓜氨酸的水平来判断其对eNOS活性的影响.结果显示:与转染pCB 6 的对照细胞相比,转染的pCB 6 -BM 3 F87V在内皮细胞中过度表达后能显著上调eNOS的蛋白质表达和eNOS的mRNA水平,明显增加了eNOS的活性.因此,转染表氧化酶BM 3 F87V对eNOS基因有显著上调作用.这提示细胞色素P450表氧化酶能够通过促进内皮细胞内EDHF的产生来调节NO生成,进而改善内皮细胞功能,这可能为治疗心血管疾病提供了一种新思路.     

基于ASP技术的Web数据库安全机制分析

WWW的迅速发展,使得Web技术与数据库枝术紧密结合,因此研究基于Web的数据库安全机制对于信息系统的安全保护有着很重要的实际意义。分析了目前常见的几种Web数据库的连接技术,详细阐述了利用ASP相关技术实现基于Web数据库安全机制的一种方法。     

基于IDM法与CRI推理机制的应用研究

模糊知识表示及处理技术是人工智能中的重要研究课题之一.内接圆直径匹配法IDM(In-scribed Diameter Matching)是一种新的模糊知识匹配方法,该方法在合成推理规ompositionalRule of Inference)方案下,根据应用领域选取合理的蕴涵算子与合成算子能提高模糊推理的效率和准确性.通过营养学领域内疾病诊断及治疗专家系统的实例验证了该方法是有效的.     

基于自定义聚类的水稻剑叶夹角测量

针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶节点的模糊定位进行量化,经过实验验证,具有较好的鲁棒性和准确性;自定义的K-means方法基于样本统计信息,解决了散岔穗叶夹角测量问题.实验表明,该算法误差为1.89%,与现有算法相比,局限性低,鲁棒性强,更准确高效.     

碳化铬金属陶瓷熔覆层的组织及性能研究

利用自蔓延高温合成（ＳＨＳ）熔铸技术将碳化铬的高温熔体铺展在平面样品的钢表面上，从而形成厚度为几毫米的熔覆层。为克服碳化铬与底材的润湿问题，采用与Ｆｅ有良好互溶性的Ｃｒ作为润湿功能层。在此基础上，使Ｃｒ－Ｃ合金层中的碳作阶梯改变，从而获得了梯度熔覆层结构，采用氮气加压（１００ＭＰａ）和预热工艺（３００℃）等措施，控制反应燃烧温度，改善熔体流动性，增大熔渣分离速度，有利于提高熔覆层表面平滑程度。以９５０℃盐水循环激冷实验评价熔覆层与底材结合强度。结果表明，循环次数大于４０次时仍未出现剥落迹象。研究认为，良好的结合强度来源于界面间强烈的治金作用以及梯度成分分布。     

基于物联网的草牧业管理决策系统在呼伦贝尔农垦的应用

我国大中型草牧场目前普遍存在三方面的问题:管理粗放,无法科学合理地进行农牧业生产安排;缺乏市场信息指导生产计划,不能适应市场实际需求;市场信息不对称、高品质产品卖不出高价格、无法定向定量生产和销售.本文以呼伦贝尔农垦集团现代草牧业生产过程为案例,设计了基于物联网的现代草牧业精准生产管理指挥决策系统解决方案.该方案由大数据云计算平台、草牧业生产管理决策信息系统、草牧业精准作业技术与装备系统、电子商务和全程追溯系统四部分组成.从优化草牧业种植结构,实施"减施增效"施肥方案,确定产品销售品种与区域,协调调度人员、设备、物资、农机等生产要素等方面指导草牧业生产全过程,从而全面提升呼伦贝尔农垦集团信息化水平,最终助力现代草牧业生产模式转型升级.该管理决策系统对全国草牧业的生产管理均有借鉴作用.     

基于反馈线性化的非线性气动伺服系统跟踪控制

针对气动位置伺服系统跟踪控制中系统受压力波动、摩擦力扰动等非线性因素影响较大的特点，提出基于压力反馈线性化、摩擦力补偿的内外双环型控制算法。仿真与实验结果表明，该算法结构简便又宜于实用、跟踪精度较高，控制效果较好。     

典型底部结构对轿车侧风稳定性的影响及作用机理

凹凸底部和光滑底部是进行轿车车身设计与布置时2种典型的设计方案,但底部结构对轿车侧风稳定性的作用机理尚不明确,厘清其影响不仅可为底部结构设计与布置提供参考数据,而且是进行轿车侧风稳定性评价的关键技术问题。通过建立典型底部结构轿车的数值计算模型,分析了不同侧风风速对轿车气动力和气动力矩的影响规律;采用汽车空气动力学与汽车系统动力学耦合方法建立了典型底部结构轿车的侧风稳定性分析与评价模型,研究了底部结构对轿车侧偏运动、横摆运动以及侧滑运动的影响规律及作用机理。研究表明：凹凸底部结构会增加轿车的气动升力、气动俯仰力矩、气动阻力以及气动侧力,加剧轿车的侧偏运动和横摆运动,增加轿车侧滑的风险;路面附着系数越低,凹凸底部结构对轿车侧偏运动和横摆运动的影响越大、对侧滑临界风速的影响越小。     

中国交通碳排放与经济发展脱钩研究

采用“自下而上”的交通碳排放计算方法统计全国及各省的铁路、航空、水运和道路的年度交通碳排放,分析了2000—2020年中国交通碳排放的时空变化,并使用Tapio脱钩模型探究中国交通碳排放脱钩状态。研究发现：（1）2000—2020年,中国交通碳排放总量从23774.41万t增长至139051.47万t,2004—2011年为高速增长期,2012年以后增速开始放缓;（2）2000—2020年,道路碳排放一直是中国交通碳排放的主要来源,航空交通碳排放的占比小幅增加,铁路和水运碳排放的占比则出现较大幅度的减少;（3）2000—2020年,中国东部、中部、西部和东北4大地区的交通碳排放量持续存在明显的区域差异;（4）2000—2020年间,中国交通行业碳排放和经济发展呈现出“相对脱钩”的总体态势,北京、上海等省份已进入“强脱钩”状态。     

基于深度学习的藻类混凝去除率预测方法

针对目前水厂应对藻类爆发时混凝剂投加量难以确定的问题,提出一种基于深度学习的藻类混凝去除率预测方法,利用DenseNet卷积神经网络和絮体图像对藻类混凝去除率进行预测,从而对投药量进行调整 . 具体做法是,在实验室条件下对高藻水进行混凝处理,记录混凝处理后的絮体图像和对应的去除率 . 以去除率区间为标签构建絮体图像数据集,利用此数据集对 DenseNet-121模型进行训练 . 结果显示,训练后的模型对测试集的预测准确度达到了 89.5%,与 VGG 和 ResNet模型相比,利用 DenseNet模型对本文建立的数据集进行识别的精确度更高,且在识别去除率在 60%~90% 区间的絮体图像相较于其他两种模型具有明显优势. 同时通过对数据集外的铜绿微囊藻絮体图像进行识别,验证了模型具有良好的泛化性.