多方“互动”实现江苏科技经济跨越式的发展——本刊记者专访江苏省科技厅厅长王永顺

“长江三角洲一体化”是“长三角”地区对于经济发展、适应WTO要求、参与国际竞争的共识,有着巨大的核心作用。 江苏作为“长三角”的重要组成部分,如何考虑科技在“长江三角洲一体化”进程中的地位?作为江苏省的科技工作管理部门,如何去适应经济形势发展所提出的新的、更高的要求? 带着这些问题,本刊记者采访了江苏省科技厅厅长王永顺。王厅长从推进长三角一体化的角度,道出了江苏省科技工作的思路和规划。     

n维具有时滞的Lienard型方程的周期解

本文讨论具有周期扰动项的ｎ维具有时滞的Ｌｉｅａｒｄ型方程ｘ＋δ＾２Ｆ（ｘ）／δｘ＾２ｘ＋ｇ（ｔ，ｘｔ）＝ｐ（ｔ）的周期荽问题，得到了存在周期解的若干充分条件。     

用IAL-CHS反应器降解2,4-DCP和处理啤酒废水的比较

利用IAL-CHS反应器分别吸附单一的微生物Achromobactersp.来降解2,4-二氯酚(2,4-DCP)和吸附复合微生物菌群来处理啤酒废水.通过比较试验表明,单一的微生物和复合微生物菌群均能很容易地在蜂窝陶瓷载体的表面上形成生物膜,并表现出较高的生物活性.在连续降解2,4-DCP时,反应器稳定运行之后,2,4-DCP的去除率达到98％.连续流处理啤酒废水时,在水力停留时间为7h条件下,随着进水的COD浓度逐渐增加,其COD去除率达到95.5％.有机物负荷也逐渐增高,达到3.52kgCOD／(m3·d).     

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。     

微波辐射活性炭负载磷钨酸催化α-蒎烯异构化反应

研究了微波辐射活性炭负载磷钨酸催化α-蒎烯异构化反应,考察了催化剂负载量、催化剂用量、溶剂、微波辐射功率和时间对异构化反应的影响.结果表明:微波辐射对活性炭负载磷钨酸催化α-蒎烯异构化反应具有很大的促进作用.     

离子交换树脂非均相催化酯化合成丙烯酸丁酯

研究了在间歇搅拌釜中以阳离子交换树脂为催化剂，由丙烯酸和丁醇合成丙烯酸丁酯。分别考察了不同类型离子交换树脂的催化酯化作用，并且研究了搅拌速度、催化剂用量以及反应温度对酯化反应的影响。研究结果表明以KNC9型离子交换树脂在373.15-393.15K温度下具有最好的催化酯化作用。     

超长框架结构温度荷载下非线性分析

针对目前超长框架结构温度应力分析多集中于混凝土的线弹性阶段的情况,借助于通用有限元软件Ansys,采用混凝土“分布式”裂缝模型,对一个典型的超长框架结构在承受渐变温度荷载下的柱顶位移及应力变化情况进行了数值模拟。分析表明：温度应力是引起混凝土板开裂的重要因素并且具有明显的非线性;混凝土“分布式”裂缝模型在模拟较长框架结构的整体响应时,能够满足一般的计算精度。     

邻甲代烯丙氧基苯酚合成呋喃酚的环合反应动力学研究

从邻甲代烯丙氧基苯酚反应合成呋喃酚的反应历程出发,建立了邻甲代烯丙氧基苯酚合成呋喃酚的动力学模型.在数值模拟,仿真优化以及实验室工作的基础上,对环合反应的工艺操作条件进行了优化,即反应温度152 ℃,邻甲代烯丙氧基苯酚的初始质量分数为32%,催化剂质量分数为邻甲代烯丙氧基苯酚质量的3.0%,反应时间10 h.在此工艺条件下,反应的转化率可以达到96%以上,收率大于75%.同时环合动力学模型的建立也为呋喃酚的工业生产装置的放大与设计提供了理论基础.     

圆环链焊口缺陷漏磁特性的分析及信号处理的研究

目前,国内已研制出了许多漏触探伤装置。如:钢丝绳探伤仪。但用于圆环链探伤装置还没有。国外有用磁粉检测圆环链的装置,但大量资料表理也没有圆环链漏磁探伤装置,有的只是对形状规则部件(钢管、钢棒)的漏磁探伤。从现场要求看,对于圆环链只有定量探伤,才能真正有效地解决实际问题,这就是研制圆环链焊口缺陷漏磁探伤装置的出发点。     

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.