生物柴油/柴油乙醇水微乳体系相行为分析

采用化学滴定方法研究了生物柴油/柴油乙醇水微乳体系的相行为;分析比较了生物柴油/柴油混合比改变对其相行为的影响。结果表明:在不添加任何乳化剂的条件下,稳态相图中存在一个各向同性的单相区,单相区内混合液为稳定、透明的生物柴油/柴油乙醇水微乳化油,表明生物柴油可作为有效的表面活性剂;单相区的面积大小与体系中各组分的含量有关。当乙醇含量及生物柴油与柴油的混合比增加时,单相区变宽;在乙醇含量一定时,形成稳定单相微乳化油的最大掺水量随体系中生物柴油的含量增加而增加。最后得到了不同乙醇含量及不同生物柴油与柴油混合比条件下形成生物柴油/柴油乙醇水微乳化油的最大掺水量。     

卫生部药品标准中药成方制剂中含反药药对成方制剂收载情况与分析

"十八反"、"十九畏"作为中医药领域传统的配伍禁忌,一直沿用至今,但由于临床不乏反药同用治疗某些疾病突显奇效的病案,其是否确属绝对配伍禁忌,是众多学者及临床医生关注的热点问题.<中华人民共和国卫生部药品标准·中药成方制剂>是卫生部为解决中药材品种混乱问题,保证人民用药安全有效,颁布的具有权威性的法定标准.据统计,其1～20册共收载成方制剂4052个品种,其中含反药配伍的成方制剂65个,包括含"十八反"药对的品种43个,含"十九畏"药对的品种25个,既含"十八反"又含"十九畏"药对的品种3个.经分析可知,该标准含反药药对的成方中以乌头类与半夏、官桂与赤石脂配伍使用为多;其临床应用特点,含"十八反"药对的成方主要用于风湿痹病、跌打损伤,剂型以丸剂、膏药、橡胶膏剂为主,口服与外用比例相当;含"十九畏"药对的成方主要用于月经不调,以丸剂口服为主.在处方药味数方面,含反药药对的成方以16～30味的处方较多.     

某型末制导炮弹惯导陀螺动力学分析与仿真

目前国内外学者将惯导陀螺连同末制导炮弹弹体视作单刚体来研究,对于惯导陀螺内外框摆动角的确定是通过弹体坐标系、惯导陀螺坐标系和地面坐标系之间的转换关系推导出来的,并不能直接反应惯导陀螺内外框摆动的动力学规律.为了揭示惯导陀螺内外框摆动角变化的内在规律,得到多刚体条件下末制导炮弹角运动模型,首先进行基本假设、建立坐标系,其...     

红壤坡地自然恢复生态系统黄檀叶片蒸腾特性与生理生态因子日变化

为了揭示红壤坡地自然恢复生态系统碳水耦合循环的生理生态机制,采用Licor-6400(LICOR Lincoln USA)便携式光合仪对中国科学院桃源农业生态试验站自然恢复生态系统中重要树种黄檀不同部位叶片的蒸腾速率以及主要生理生态因子进行了测定,分析了黄檀叶片蒸腾速率的日变化规律,估算了其水分利用效率,并对蒸腾速率、水分利用效率与生理生态因子进行了相关分析和回归分析.结果表明:(a)蒸腾速率日变化表现为单峰型曲线,同一生长季节不同部位叶片蒸腾速率的大小不同,6月下旬晴天,蒸腾速率大小排序依次为上层叶、中层叶和下层叶;(b)黄檀蒸腾作用与生理生态因子的关系随着叶片部位不同而有一定的差异,黄檀蒸腾速率与气温、叶温、气孔导度、光合有效辐射和水汽压亏缺呈正相关关系,与胞间CO2浓度和相对湿度呈负相关关系;(c)黄檀上层叶片水分利用效率日变化呈现单峰曲线,最大水分利用效率出现在14:00左右,中、下层叶片水分利用效率日变化都呈现双峰曲线,且各层叶片最大水分利用效率都出现在10:00左右.     

Comprehensive analysis of the chromatin landscape in Drosophila melanogaster

Chromatin is composed of DNA and a variety of modified histones and non-histone proteins, which have an impact on cell differentiation, gene regulation and other key cellular processes. Here we present a genome-wide chromatin landscape for Drosophila melanogaster based on eighteen histone modifications, summarized by nine prevalent combinatorial patterns. Integrative analysis with other data (non-histone chromatin proteins, DNase I hypersensitivity, GRO-Seq reads produced by engaged polymerase, short/long RNA products) reveals discrete characteristics of chromosomes, genes, regulatory elements and other functional domains. We find that active genes display distinct chromatin signatures that are correlated with disparate gene lengths, exon patterns, regulatory functions and genomic contexts. We also demonstrate a diversity of signatures among Polycomb targets that include a subset with paused polymerase. This systematic profiling and integrative analysis of chromatin signatures provides insights into how genomic elements are regulated, and will serve as a resource for future experimental investigations of genome structure and function.     

二氧化钛悬浮液光催化降解二甲基亚砜的性能及反应动力学

采用二氧化钛悬浮液对二甲基亚砜(DMSO)进行光催化氧化降解研究,并考查催化剂的种类和投加量、溶液pH和DMSO初始浓度、添加Na2S2Os对DMSO降解速率的影响,以寻求DMSO的最优降解条件.结果表明,采用P25型TiO2颗粒、TiO2添加量为1.00 g·L-1、在pH为7、DMSO初始浓度50 μmol·L-1...     

吉富罗非鱼不同家系的生长性状差异

以吉富品系尼罗罗非鱼为亲本,采用巢式配对法进行同质随机配对,配对252个家系,繁育获得106个家系,成功率为42.06％;通过标准化培育,构建了86个吉富罗非鱼全同胞家系和10个半同胞家系.选取22个不同家系进行同步的生长比较研究,结果表明:40、90、120及150日龄不同家系间平均体长、平均体质量的差异显著(P＜0...     

密云水库水体富营养化评价与防治

以北京密云水库监测获得的数据为例,按照层次分析法（AHP）的步骤建立适用于密云水库的AHP模型,并结合密云水库的自然地理环境和水文环境,对密云水库的水体富营养化程度进行科学评价。根据评价结果有针对性地对密云水库水体富营养化防治提出建议,为能够有效的遏制水库水体富营养化趋势,制定出合理方案,从而有效的消除污染隐患。     

基于预聚类主动半监督的作战体系效能评估

针对作战仿真实验中体系效能通常依靠专家评估、评估代价较大的问题,提出一种基于预聚类主动半监督学习的作战体系效能评估方法。明确了使用该方法进行作战体系效能评估的基本流程,以及自顶向下的评估模式和二值化的评估标准。重点构建了预聚类主动半监督学习算法,首先,结合作战仿真实验数据的特点,对未评估样本进行预聚类,选择最有价值的样本供专家标注;然后,使用已标注的样本训练主动学习算法和半监督学习算法的公用学习器;最后,利用主动学习算法挑选价值较高的样本交由专家评估,并利用新样本对学习器进行不断更新。作战仿真实验数据表明,该方法在达到预期评估准确度的同时降低了评估代价,能有效应用于大规模作战仿真实验的体系效能评估。     

Micro-expression recognition algorithm based on the combination of spatial and temporal domains

Aiming at the problem of unsatisfactory effects of traditional micro-expression recognition algorithms,an efficient micro-expression recognition algorithm is proposed,which uses convolutional neural networks(CNN) to extract spatial features of micro-expressions,and long short-term memory network(LSTM) to extract time domain features.CNN and LSTM are combined as the basis of micro-expression recognition.In many CNN structures,the visual geometry group(VGG) using a small convolution kernel is finally selected as the pre-network through comparison.Due to the difficulty of deep learning training and over-fitting,the dropout method and batch normalization method are used to solve the problem in the VGG network.Two data sets CASME and CASME II are used for test comparison,in order to solve the problem of insufficient data sets,randomly determine the starting frame,and a fixedlength frame sequence is used as the standard,and repeatedly read all sample frames of the entire data set to achieve trayersal and data amplification.Finallv.a hieh recognition rate of 67.48% is achieved.