北戴河旅游环境承载力实证研究

以可持续发展思想为指导研究北戴河旅游环境承载力的限制因子,通过测算其生态环境承载力、资源空间承载力、居民心理承载力和经济设施承载力来对旅游环境承载力进行定量分析。结果表明,北戴河生态环境承载力和资源空间承载力比较大,而居民心里承载力和经济承载力相对不足,综合各项分析结果可知,北戴河旅游接待已经出现严重超载。针对这些问题,文章提出一些具有针对性的建议,以此为旅游景区合理规划、有效管理,最终实现可持续发展提供理论依据和科学指导。     

胶莱盆地止凤庄组、红土崖组微量元素地球化学特征及古环境分析

微量元素对沉积环境变化具有较高的敏感度,微量元素分析是研究沉积环境的有效方法.胶莱盆地止凤庄组和红土崖组分别属莱阳群和王氏群,多以砂岩和砂砾岩为主,见泥岩夹层.通过实测剖面和现场取样,采用ICP-MS测定样品的微量元素,根据微量元素、比值等地球化学指标,探讨止凤庄组、红土崖组的沉积环境.Sr/Ba、Rb/K值及剖面地质...     

多弧离子镀沉积TiAlN/TiN多层膜的结构与性能

为研究调制周期对薄膜结构和性能的影响,采用多弧离子镀技术在高速钢上制备TiAlN/TiN多层膜,通过改变调制周期制备了不同层数的TiAlN/TiN多层膜,使用扫描电子显微镜(SEM)、XP-2台阶仪、X线衍射仪(XRD)和维氏硬度计对薄膜的表面形貌、厚度、物相结构和硬度进行测量,并对实验结果进行分析和讨论.结果表明:TiAlN/TiN多层薄膜中膜层的择优生长方向主要表现为Ti Al N相的(0010)取向;调制周期的改变对薄膜的沉积速率基本没有影响;随着调制周期的减小,样品的表面质量提高,显微硬度明显变大.     

瑞士乳杆菌发酵制备牦牛乳酪蛋白源性降血压肽的工艺研究

目的:以牦牛乳源酪蛋白为原料,利用瑞士乳杆菌,对发酵法制备降血压肽的工艺进行初步探讨.方法:试验首先采用凝乳酶沉淀法从耗牛乳中提取酪蛋白,依据瑞士乳杆菌的发酵特点,按5％(体积比)接菌量进行发酵制备降血压肽.然后并以降血压肽对血管紧张素转换酶(ACE)的抑制率为指标,主要探讨了底物浓度、pH值、发酵时间三因素对瑞士乳杆菌发酵法制备降血压肽工艺的影响.结果:在接菌量为5％,其他三因素各设置五个水平进行工艺优化,最优工艺条件为:底物浓度4％、发酵pH值8.0、发酵时间16 h.此工艺条件下ACE抑制率可达约68％.结论:通过实验说明底物浓度、pH值、发酵时间等参数的控制对发酵酪蛋白制备抑制肤很重要,此试验数据为后续进一步完善制备降血 压肤的实验奠定了重要的基础.     

电针对5月龄APP/PS1转基因小鼠海马组织及组织间液可溶性Aβ1-42水平短时作用的影响

目的探讨电针干预对早期阿尔茨海默病小鼠脑组织间液(brain interstitial fluid,ISF)及海马组织中可溶性Aβ_(1-42)水平的影响.方法将16只雄性5月龄APP/PS1转基因阳性小鼠随机分为模型组和针刺组,将8只同窝、同性别转基因阴性小鼠设为正常对照组,采用电针"百会"、"涌泉"或同等条件束缚作为干预手段,以脑微透析技术获取小鼠海马组织间液,应用ELISA法检测3组小鼠海马组织以及海马ISFβ淀粉样蛋白1-42水平,分别在干预后的6,7,8,9 h观察其是否发生改变.结果与正常对照组相比,模型组海马组织以及ISF中可溶性Aβ_(1-42)明显升高(P0.01);与模型组相比,针刺组小鼠ISF可溶性Aβ_(1-42)降低(P0.05),海马组织Aβ_(1-42)水平对比差异无统计学意义(P0.05).针刺组在电针治疗后6~9 h样品ISF中Aβ_(1-42)含量的检测结果没有随时间变化而变化(P0.05).结论电针可降低AD模型小鼠海马ISF可溶性Aβ_(1-42)水平.     

电子回旋共振等离子体静电探针诊断技术研究

采用Langmuir静电单探针和双探针诊断技术对微波电子回旋共振(ECR)装置产生的低温低气压氮气等离子体进行诊断.测量了等离子体密度随微波功率,轴向距离,径向距离的变化关系以及电子温度随轴向距离的变化关系.采用3种不同理论计算等离子体密度;分别采用单探针与双探针测量电子温度.结果表明,由饱和电子电流计算得到的电子密度与由受限轨道理论计算得到的电子密度相一致,约为1×1010/cm3,而由饱和离子电流计算得到的电子密度在2×1010/cm3左右;由单探针测量的轴向电子温度最高可达7 e V,而双探针的测量值最大仅为4.5 e V.越靠近离子源处,这一差异性越明显.然后引入Langmuir受限轨道理论对这些差异现象进行分析,提出电流分离的思想,将电子电流与离子电流分离,证明了受限轨道理论在ECR等离子体中的适用性.通过利用电流分离思想除去离子电流的方法得到负偏压部分的电子电流,解决了使用单探针测量电子温度时直线部分不明显的问题.     

基于Nash-Stackelberg分层博弈模型的路网交通控制强化学习算法

为了解决多交叉口博弈引发的Nash均衡计算复杂度问题，考虑路网中不同交叉口的重要程度和博弈关系，兼顾路网中子区之间及子区内部的交通控制策略，以2个子区内的重要交叉口作为上层博弈主体，次要交叉口作为下层博弈主体，构建了一种Nash-Stackelberg分层博弈(NSHG)模型.然后，提出2种多Agent强化学习算法，即基于NSHG的Q学习(NSHG-QL)算法和基于NSHG的深度Q网络(NSHG-DQN)算法.在实验中，使用NSHG-QL和NSHG-DQN算法在SUMO仿真软件搭建的路网环境中对信号灯进行控制，并与基础博弈模型求解算法进行比较.实验结果表明：NSHG-QL算法和NSHG-DQN算法减少了交叉口内车辆的平均旅行时间和平均时间损失，提高了平均速度；NSHG模型在满足重要交叉口间上层博弈的基础上协调次要交叉口，做出最优策略选择，而且基于分层博弈模型的多Agent强化学习算法能明显提高学习性能和收敛性.