靶标模板引导的动态组合化学及其应用

动态组合化学(dynamic combinatorial chemistry)利用分子自我组装的新方法形成动态组合库(dynamic combinatorial library). 与传统组合化学技术相比, 动态组合化学增加了靶标模板(target template)方法, 模板的加入诱导了组合库内的分子组分的持续可逆的化学转化, 产生新的组合库. 该库的成分具有与模板相互作用的功能, 有的成分是模板的最佳结合伙伴. 如果建立的模板是为了筛选药物, 这一技术可以应用于先导化合物(lead compounds)的发现过程.     

水稻含隐性抗白叶枯病基因xa5的24 kb片段的鉴定与基因预测

水稻xa5基因是具有重要研究和育种价值的隐性广谱抗白叶枯病基因. 利用水稻品系IR24及其近等基因系IRBB5(含xa5基因)杂交组合, 构建了含4892个单株的F₂定位群体. 同时, 利用与xa5连锁的RFLP标记筛查含xa5基因的水稻抗性品系IRBB56的BAC文库, 构建了一个覆盖目标基因位点的长约213 kb的跨叠克隆群. 根据国际水稻基因组和中国超级杂交稻基因组序列, 以及跨叠克隆群的部分亚克隆测序, 设计了一系列SSLP和CAPS标记对目标基因进行精细遗传定位. xa5基因定位在2个CAPS标记K5和T4之间且与T2共分离, 标记K5和T4之间的遗传距离为0.3 cM, 物理距离约为24 kb. 对xa5基因所在的24 kb片段DNA序列进行基因预测, 揭示出可能编码ABC转运蛋白和转录因子TFIIA小亚基的2个基因. 对这一区段及其编码基因的功能研究将阐明xa5抗白叶枯病的分子机制.     

基于角色的访问控制管理模型的分析与比较

RBAC(Role-Based Access Control)是实现访问控制的最有效的技术，它易于管理、方便灵活，越来越引起人们的重视．文章介绍了基于角色的访问控制RBAC策略．对两种管理模型ARBAC97和ARBAC02模型分别进行了重点描述．通过对两者的比较，分析了ARBAC97模型存在的不足之处以及ARBAC02模型所作的相应的改进．然后在ARBAC02模型的基础上给出了一个设计实例，并简要叙述了以后的研究方向．     

水下机器人作业系统工具库的控制软件设计

SIWR-Ⅱ型水下机械手的工具库，是水下作业系统中用来装载作业工具的装置．设计了一个控制软件，以实现此工具库的控制．本控制系统将采取由PC机和MCS-51单片机组成的上、下位机结构的二级计算机控制系统．主要介绍了工具库的基于上下位机的控制系统的软件设计，并最终以该软件实现对工具库的控制．     

UAP计划与期刊资源共享的障碍排除

实现期刊资源共享是推行UAP计划的重要内容。本讨论了期刊资源共建共享的主要障碍，并提出排除障碍的有关措施。     

广西科技查新的实践与探索

从1999年至2002年，广西科技情报所科技查新的查新课题完成量由每年400多项提高到800多项，工作效率提高近1倍。查新项目反映了广西经济发展的重点和热点，为广西的支柱行业、高新技术和新兴产业提供了查新服务。同时，科技查新工作也出现了一些问题：查新人员的素质有待进一步提高、国外信息资源不足、查新人员与客户有时缺乏必要的沟通。随着新技术的不断采用，要进一步提高广西的科技查新质量，必须提高科技查新人员的素质；规范科技查新服务；提高查全率和查全率；补充必要的手工检索；避免检索结果相关文献为零；充分利用网上信息；充分利用Dialog系统的跨文档索引。     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

基于XML的信息发布与检索模型

互联网应用广泛,Web上数据库信息发布和检索量迅速增加,而传统的数据模式不能满足Web的需求.为此,针对XML的优点,结合关系数据库的成熟技术,将XML数据模型映射到关系数据模型;此外,研究了存储策略及查询方式,提出了基于这种存储和查询方式下的Web信息发布和搜索模型.实践结果表明,该模型统一了存储和查询方式,实现了互联网上资源的统一,较好地解决了目前web检索结果准确性和相关性不高的问题.     

提高Web信息检索精度的多步策略

Internet的普及和发展 ,使互联网中的信息量与日俱增 ,人们普遍采用搜索引擎进行各种信息检索 ,但效率及精确度偏低 .从用户的角度及检索机制上 ,比较客观地分析了目前造成这种现象的原因 ,并从多方面给出了提高信息检索精度的几种策略 .实验结果表明 ,检索效果有一定的提高     

大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型

影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂，且具有不确定性，仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性，针对这种情况，本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型，并用试验数据进行了验证．结果表明，这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性，相比之下，改进的BP神经网络稳定性较好，但逼近速度慢，精度也不高；而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点，其稳定性好，逼近速度快，且精度高，这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径，在结构风工程中具有广阔的应用前景。