小鼠OB基因的克隆及在大肠杆菌中的高效表达

利用RT-PCR技术从小鼠脂肪组织中扩增了OB基因,并利用定向克隆技术克隆至原核表达载体pTO-T7.将构建好的质粒导入表达型大肠杆菌BL21(DE3),IPTG诱导表达,并对表达产物进行Western-blot检测.表达产物利用亲和层析技术进行纯化.结果显示:表达的带有his标签的小鼠leptin融合蛋白,分子量约为20 ku.0.5 mmol/L的IPTG在37℃诱导2.5 h时,leptin融合蛋白的表达量达到最大,达菌体总蛋白50%以上.表达产物经过纯化,纯度可达90%以上.Western-blot杂交显示,小鼠leptin融合蛋白有很强的抗原特异性.     

2012年秋季北京地区啮齿类实验动物健康状况的病理学调查和分析

随着现代科技的发展,实验动物在多方面起着越来越重要的作用。2012年10月,本实验室参与了北京市实验动物管理办公室组织的北京市啮齿类实验动物健康状况调查。采集心、肝、脾、肺、肾、大肠和小肠进行组织病理学观察,通过石蜡切片HE染色、冰冻切片油红O染色、PAS染色等方法对啮齿类实验动物的健康状况进行鉴定。结果显示,部分动物肝脏表现出不同程度的肝细胞肿胀、轻度肺脏病变,少数表现出肾脏管型、肾小囊腔蛋白样物质渗出和大肠寄生虫感染,但是啮齿类实验动物总体水平属健康状况。以上病变的出现可能与动物的生存环境、饲料营养成分和运输处死过程中的应激有关。     

石河子市社区居民高血压知识、态度、行为调查分析

采用普查的方法对24小区25岁以上居民2674人进行高血压知识、态度、行为（KAB）调查,了解石河子市居民高血压的KAB情况.结果：调查人群高血压知识知晓率为27.1%,男性高于女性,45岁以下者高于45岁及以上者;患者知晓率、行为危险因素水平高于非患者（P＜0.001）,信念形成率低于非患者;居民对心脑血管疾病知识的知晓率与文化程度成正比.表明以社区为基础的健康教育和行为指导是提高全体居民KAB水平的最佳途径.     

石钢马来西亚粉烧结性能

对石钢烧结生产配加马来西亚粉的可行性进行了实验和生产跟踪研究.通过实验梯度为5%的单烧试验,分析其对烧结矿利用系数、烧结矿转鼓强度及返矿率等指标的影响.结果显示其冶金性能有所改善,认为在该公司生产条件下配加马来西亚粉烧结是可行的.通过生产跟踪,发现基本符合实验研究的规律,并取得了一定的经济效益.确定其最佳的配比为10%～15%.     

输电线路杆塔冲击接地电阻特性的模拟试验研究

全面系统地分析输电线路杆塔接地装置的冲击接地电阻特性对于提高电力系统安全运行可靠性起着十分重要的作用。根据相似理论采用模拟试验系统地模拟了各种因素对输电线路杆塔接地装置冲击特性的影响。试验结果表明,冲击接地电阻随冲击电流幅值的增加而减小,随几何尺寸的增加而减小,随土壤电阻率的增加而增加。各种因素的影响规律均与火花区的形成与发展有关,具有非线性特征。本次试验研究的土壤电阻率从１００Ωｍ到５１０３Ωｍ,变化范围大,在国内外文献中没有报导。试验采用的接地装置包括了各种高压输电线路工程中常用的结构,使研究更具有实际应用价值。     

城市雨水流域汇水区自动划分

针对传统汇水区划分方法中存在的问题,利用流域地形分割技术,通过专业的GIS地形处理软件,建立了城市雨水流域汇水区的自动划分方法,其划分过程主要由构建格网DEM、格网点流向定义、汇流网络提取、子汇流区域划分、子汇流区域生成城市流域汇水区和流域汇水区编码6步组成。实验证明,雨水流域汇水区的自动划分方法不仅操作性较强,而且大大提高了汇水区划分的效率和质量。     

一种基于SOA的自律计算模型与实现方法

通过引入面向服务架构技术,提出一种面向服务的自律计算模型,对自律计算环境的架构和自律单元的设计进行了详细论述,并对计算模型的关键问题——服务装载过程做出改进,解决了服务引用、行为不一致性的问题.实验结果表明,提出的模型使Web服务器节省了平均事务响应时间,提高了平均吞吐量,改进的服务装载过程能增加约10个百分点的服务通过率.服务质量得到有效提高.     

基于极限学习机的生化过程软测量建模

针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷，提出一种改进的极限学习机方法。在单隐层前向神经网络的隐层中，增加一类分类神经元，从而形成了一种新的单隐层神经网络结构。针对不同类样本数不相同的问题，提出了处理方法，使得可以利用相同的隐层神经元对不同类的学习样本进行拟合，这使得网络的隐层神经元数目大大降低，从而简化了模型的结构，提高了神经网络的计算速度。将这一方法应用于诺西肽发酵过程，建立了菌体浓度的软测量模型，实现了菌体浓度的在线预估。     

XB-SIM*: A Simulation Framework for Modeling and Exploration of ReRAM-Based CNN Acceleration Design

Resistive Random Access Memory(ReRAM)-based neural network accelerators have potential to surpass their digital counterparts in computational efficiency and performance. However, design of these accelerators faces a number of challenges including imperfections of the Re RAM device and a large amount of calculations required to accurately simulate the former. We present XB-SIM, a simulation framework for Re RAM-crossbar-based Convolutional Neural Network(CNN) accelerators. XB-SIM can be flexibly configured to simulate the accelerator's structure and clock-driven behaviors at the architecture level. This framework also includes an Re RAM-aware Neural Network(NN) training algorithm and a CNN-oriented mapper to train an NN and map it onto the simulated design efficiently. Behavior of the simulator has been verified by the corresponding circuit simulation of a real chip. Furthermore, a batch processing mode of the massive calculations that are required to mimic the behavior of Re RAM-crossbar circuits is proposed to fully apply the computational concurrency of the mapping strategy. On CPU/GPGPU, this batch processing mode can improve the simulation speed by up to 5.02 or 34.29. Within this framework, comprehensive architectural exploration and end-to-end evaluation have been achieved, which provide some insights for systemic optimization.     

2000年以来国外无取向电工钢的研究进展

总结了国外2000年以来在冷轧无取向电工钢研究方面取得的进展,分析了近几年在改善冷轧无取向硅钢磁性能方面的关注点。其中除了新型制造工艺的发展以外,微量元素调整、变形及再结晶规律研究、织构的控制等是无取向电工钢研究开发的重点。