Enhancement of monacolin K production via intergeneric protoplast fusion between Aspergillus terreus and Monascus anka

Intergenric protoplast fusion between Aspergillus terreus CA99 and Monascus anka M-3, the high and low producers of monacolin K respectively，was performed for enhancement of monacolin K production. The 24-hour-old mycelia of A. terreus CA99 and M. anka M-3 were treated with 0.5% lywallzyme, 0.3% snailase and 0.3% cellulase at 34℃ for 5 h and at 30℃ for 3.5 h, and their protoplasts formation reached 1.76×10⁷/mL and 1.68×10⁷/mL respectively. Parental protoplasts were irradiated with a 30 W UV light away from 30 cm for 3 min and then mixed. The mixture was incubated with 30% PEG 6000 for 15 min. The reviving fusants were isolated on the regeneration plates. Of the 363 fusants isolated, over 100 showed enhanced monacolin K production compared with the parental strain M. anka M-3. Ten of them produced monacolin K about 1.6-fold of that M.anka M-3 does and the monacolin K titer of two fusants (F49 and F104) increased by about 1-fold. The monacolin K yields of F49 and F104 were 460 μg/mL and 457 μg/mL respectively. In optimized fermentation medium, the monacolin K titer of F49 reached 1216 μg/mL.     

自动驾驶中基于深度学习的3D目标检测方法综述

随着激光雷达传感器和深度学习技术的快速发展,针对自动驾驶3D目标检测算法的研究呈现爆发式增长。为了探究3D目标检测技术的发展和演变,对该领域中基于深度学习的3D检测算法进行了综述。根据车载传感器的不同,将当前基于深度学习的自动驾驶3D目标检测算法分为基于相机RGB图像、基于激光雷达点云、基于RGB图像–激光雷达点云融合的3D目标检测3种类型。在此基础上,分析了各类算法的技术原理及其发展历程,并根据平均检测精度（mAP）指标,对比了它们的性能差异与模型优缺点。最后,总结和展望了当前自动驾驶3D目标检测中仍然面临的技术挑战及未来发展趋势。     

基于惯性测量器件的无线步态分析平台

步态定量测量方法应用于许多领域,如临床医学、双足机器人控制等.采用惯性测量单元结合无线传感器网络建立了一个步态分析平台,将两个无线惯性测量单元传感器节点分别绑定在左右双侧脚踝,以同时采集双脚运动过程中的加速度和角速度信号,并将其通过无线方式发送到远程终端.通过模式识别、时间序列分析、阈值检测和零速修正等多种数据融合方法计算步态参数,并通过融合双足传感器数据得到双支撑相、双脚步行周期等重要的双足步态参数,其中双支撑相参数对人体日常动作的识别有重要意义.实验结果显示该研究具有较高的计算精度.     

高碱煤中NaCl与水冷壁吸附作用的量子化学研究

利用量子化学理论,采用广义梯度近似(GGA)及Perdew-Burke-Ernzerhof(PBE)算法,分别对NaCl(110)在Fe2O3(110),Al2O3(110),NiO(110)的吸附作用进行计算.结果表明Fe2O3(110)与NaCl(110)的吸附能为-1 592.576 9eV,Al2O3(110)与NaCl(110)的吸附能为-348.856eV,NiO(110)与NaCl(110)的吸附能为-16.022 9eV.由吸附能越大,吸附结构越稳定,结渣、沾污情况越严重可知,吸附能的大小与煤结渣量的多少呈正相关,说明可以通过量子化学的理论计算,对煤的熔融结渣性能进行有效预测.     

结合低秩分解与多流融合的行为识别方法

运动信息对行为识别任务至关重要。现有方法仅利用了局部运动信息,忽略了全局运动信息的重要作用。为解决该问题,提出了一种基于低秩分解与多流融合的行为识别方法。通过3条支路分别提取视频的特征,第1条支路利用低秩分解提取全局运动信息;第2条支路提取视频的光流特征以得到局部运动信息;第3条支路利用原始视频作为输入,以保留完整的空域信息。将3条支路的预测结果进行后融合,得到最终的行为识别结果。通过多流融合,充分利用视频的多尺度时域运动信息和丰富的空域信息,提高现有模型的行为识别能力。实验结果表明,提出的方法优于现有模型的多流融合行为识别方法。     

基于Howell designs的完备秘密共享方案

在完备秘密共享方案中,非授权集得不到有关秘密的任何信息.1998年,Chaudhry等提出了一种由Room方的临界集产生的完备秘密共享方案.基于此,提出一种从Howell designs的临界集得到的完备秘密共享方案.将一个Howell design的一个临界集作为秘密,秘密分发者按照Karnin-Greene-Hellman算法计算出伪部分依次发给每个参与者.授权集中每个参与者得到的伪部分合在一起,就能重构此Howell design的临界集即秘密.     

系数优化在改善时间步进算法稳定性中的应用

隐式时间步进算法在求解二维物体的散射时,随着时间的推移,也会出现后时不稳定性的问题.文章在先五步后三步平均公式的基础上利用误差公式对系数进行筛选,改善了原公式在隐式时间步进算法中计算二维物体时产生的后时震荡情况;采用基于时域电场积分方程的隐式时间步进算法,分别计算了TM高斯脉冲入射到无限长导体圆柱和导体方柱时的导体表面...     

基于自举法小波变换的零树量化编码方法

随着信息技术的发展，探索有效的图像编码方法，进一步压缩信息的带宽，以便利用现有的网络实现更优质的信息传输是一个极富挑战性的课题，小波变换和传统的正交变换相比有很大的优越性，小波变换的多分辨率牧场生使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。为进一步去除图像中的冗余信息提供了便利，提出了一种基于自举法小波变换的零树量化编码方法，通过自举法与整数滤波器的结合来实现快速的小波变换，在图像编码过程中充分利用了图像小波变换系数的分布特征，采用了嵌入式零树量化编码方法，实验结果表明，该算法实现简单，可以达到很好的压缩效果。     

基于扩展Kalman滤波的声阵列定位数据融合算法

利用各阵元和目标相对于一中心阵元的几何关系建立目标运动方程，坐标变换方程和声阵列测量方程，并以此建立了声阵列目标定位模型。在此基础上提出了基于扩展Kalman滤波算法的目标定位数据融合算法。通过地面目标和空中目标的计算机仿真表明，本算法能够有效地克服由于智能雷布阵的随机性给智能雷定位数据估计带来的困难，对声阵列定位数据也能进行较好的融合，对提高定位精度有一定效果。     

静态特征和动态特征融合的步态识别

提出一种融合步态运动中的人体形状静态特征和动态特征的步态识别算法:使用改进的Hu矩表达人体轮廓特征,用于描述步态序列的静态特征;依据人体解剖学的知识定位下肢关节点,并提取两脚间的步幅,用于描述步态序列的动态特征;最后,将这两种特征进行组合处理。实验结果表明本文的算法具有不错的识别效能。