P-糖蛋白的核酸适配体筛选及应用研究

基于SELEX技术筛选P-糖蛋白（permeability glycoprotein,P-gp）的特异性核酸适配体（aptamer,Apt）,并用酶联免疫吸附测定（ELISA）法、表面等离子体共振（SPR）法表征了Apt与P-gp的结合能力,采用与P-gp结合能力最强的Apt5在人结直肠腺癌细胞（Caco-2）、人脑微管内皮细胞（hCMEC/D3）两种细胞系上考察了对P-gp外排功能的抑制效果.筛选得到10条长度为81 bp的P-gp核酸适配体,结合能力大小顺序为:Apt5>Apt8>Apt1>Apt4>Apt6>Apt10>Apt7>Apt2>Apt9>Apt3.Apt5使hCMEC/D3及Caco-2细胞内罗丹明123的蓄积量分别增加了40.77%（P<0.01）,32.39%（P<0.05）,能潜在抑制P-gp的外排功能.本研究首次报道了P-gp的多条核酸适配体,与P-gp有较强的结合能力,并能抑制P-gp的外排功能,有望成为P-gp的潜在新型抑制剂.      

NaClO/Fe2+强化含藻污泥脱水性能与机理研究

次氯酸钠强化二价铁盐混凝能够有效提升含藻污泥的脱水性能与效果。当NaClO质量浓度为1.5～2.0 mg·L^-1时,含藻污泥的脱水性能达到最佳。过量NaClO的氧化作用使得藻细胞完整性受损,胞内物质外溢,阻碍了细胞间水分的释放,导致脱水性能下降。Fe²⁺被NaClO氧化后原位生成Fe³⁺,继而形成Fe(OH)₃,强化了高藻水的混凝效果;NaClO使得部分亲水性胞外聚合物降解,其中蛋白质和多糖等组分含量降低,有利于藻细胞间水分释放,从而提高了含藻污泥的脱水性能。此外,NaClO强化二价铁盐混凝对溶解性有机物的去除率由74%上升至90%,腐殖质类大分子和芳香族化合物的含量也有所下降,提升了水质净化效果。     

模拟舰载环境对2124铝合金耐蚀及疲劳性能的影响

 采用酸性盐雾试验模拟舰载环境，研究了舰载环境对典型航空铝合金2124铬酸阳极氧化、硼硫酸阳极氧化和苹果酸硫酸阳极氧化耐蚀和疲劳性能的影响，采用电化学阻抗谱（EIS）分析了膜层结构的变化规律，采用轴向疲劳检测不同腐蚀时间后的疲劳寿命，并对疲劳断口进行分析。结果显示，阳极氧化处理能够有效提高其耐蚀性能，铬酸阳极氧化试样经过4个循环酸性盐雾后出现腐蚀，硼硫酸阳极氧化和苹果酸硫酸阳极氧化从第6周期开始出现腐蚀；阳极氧化试样的疲劳寿命随酸性盐雾循环次数而衰减，衰减趋势与出现腐蚀的规律相吻合；苹果酸硫酸阳极氧化试样的疲劳寿命衰减最为缓慢。     

侧扫声纳检测沉船目标的轻量化DETR-YOLO法

基于YOLOv5算法的侧扫声纳海底沉船目标检测方法虽然在检测精度和速度上取得了不错的成绩, 但是如何在复杂海洋噪声背景下进一步提高小目标检测的准确性、降低重叠目标漏警和虚警率的同时实现模型的轻量化是一个亟需解决的课题。为此, 本文创新融合DETR(end-to-end object detection with transformers)与YOLOv5结构, 提出了基于DETR-YOLO模型的轻量化侧扫声纳沉船目标检测模型。首先, 加入多尺度特征复融合模块, 提高小目标检测能力。然后, 融入注意力机制SENet(squeeze-and-excitation networks), 强化对重要通道特征的敏感性。最后, 采用加权融合框(weighted boxes fusion, WBF)策略, 提升检测框的定位精度和置信度。实验结果表明, 本文模型在测试集AP_0.5和AP_0.5∶0.95值分别达到84.5%和57.7%, 较Transformer和YOLOv5a模型大幅度提高, 以较小的效率损失和权重增加为代价取得了更高的检测精度, 在提升全场景理解能力和小尺度重叠目标处理能力的同时满足轻量化工程部署需求。     

中温煤沥青悬浮法制备球形活性炭的研究

以软化点为85 ℃、0.30～0.45 mm的中温煤沥青颗粒为原料，采用悬浮法制备沥青球，采用混合氧化法（HNO3液相氧化和O2气相氧化）对沥青球进行不熔化处理. 不熔化沥青球经过炭化、CO2活化法制备沥青基球形活性炭. 采用SEM、TG/DTG、FT-IR对沥青球进行表征. 结果表明，采用悬浮法制备的沥青球表面光滑、平均球形度0.981、粒径分布集中，0.30～0.45 mm的沥青球质量占比超93%. 活化温度940 ℃，保温6 h制得的沥青基球形活性炭的BET比表面积为1 545 m2/g、微孔率为75.30%.     

基于改进DCGAN轮胎缺陷图像生成方法

针对深度卷积生成对抗网络的数据扩充方法存在生成图像质量差、模型框架不稳定、模型收敛速度慢等问题，提出一种改进DCGAN轮胎缺陷图像生成模型。将残差网络和注意力机制嵌入到DCGAN模型中，提升模型特征的提取能力；同时摒弃DCGAN损失函数JS散度，使用带有梯度惩罚项的Wasserstein距离，提高模型训练的稳定性。实验结果表明，使用给定模型生成的轮胎缺陷图像质量优于使用DCGAN，WGAN，CGAN与SAGAN所生成图像，其平均FID值可以达到116.28，最小FID值可以达到84.94。所提出的模型可以稳定生成质量更好的轮胎缺陷图像，为轮胎缺陷样本数据集的扩充提供了一种有效途径，有助于有效解决深度学习在缺陷检测领域发展所面临的小样本问题。     

基于天气聚类的光伏电站辐照度预测

太阳辐照度是影响光伏输出功率最直接、最显著的因素,其预测精度关系到电力系统部门的调度以及规划.受到地理纬度、海拔高度、气候复杂性的影响,传统地表辐照度预测模型精度较低.基于辐照度的天文学模型结合天气类型进行辐照度预测,通过建立太阳光照与地球大气层的几何模型,求解地外辐照度计算公式并修正晴天透明度系数,然后依据天气类型与...