模块化共培养技术在代谢工程领域的应用及研究进展

利用代谢工程方法生物合成目标产物时,需要为设计好的生物合成途径筛选一个合适的微生物宿主,关于此方面的研究在过去十几年中已取得了巨大的成果。随着代谢工程领域的发展,有很多先进的方法被不断地建立与应用,这就对微生物宿主细胞提出了更高的要求。近期的许多科学研究应用共培养体系来减轻细胞压力,从而提高目标产物的产量。模块化共培养体系由多种工程生物菌株组成,可对生物合成进行模块化构建。这种新兴的模块化共培养的工程方法可以广泛地应用于代谢工程领域,具有很高的应用价值。本文总结并讨论了模块化共培养工程方法的优势以及主要面临的挑战,同时对模块化共培养工程的研究进展进行了概述。     

放样时间对航天器总漏率测试结果影响的研究

航天器的总漏率测试一般采用氦质谱大气累积检漏法,为了提高总漏率测试的准确度,对目前航天器总漏率测试过程放样时间对测试结果的影响进行了研究分析,并对总漏率计算公式提出相应的修正.     

基于性能的既有建筑抗震加固方法

分析了既有建筑抗震鉴定与加固中遇到的具有典型性和普遍性的若干问题,引出了基于性能的既有建筑抗震加固方法,最后指出了该方法尚需解决的难题,以确保建筑结构安全可靠.     

经酸水解的预糊化马铃薯淀粉的特性的研究

引言预糊化淀粉能在冷水中吸水膨胀,成为“即席淀粉糊”。因此在不具备蒸煮条件或要求快速水化的许多场合均可直接使用。在食品工业中它主要用于即席食品。生产预糊化淀粉常采用滚筒干燥和挤压蒸煮。后者因用水少,蒸发所需热费用极低,是经济的方法。它广泛用来改变淀粉的功能性质,例如冷水溶解性、吸水性和淀粉糊的粘度等。马铃薯淀粉的糊化温度低,糊很透明,有很好的成膜性和胶粘力,因此是一种制作预糊     

基于EFM32的温室监控系统的设计与研究

针对农业大棚智能化发展的趋势和应用需求,本文以EFM32TG110基于Cortex-M3内核的单片机及CC2530 ZigBee模块为核心硬件,通过数据采集、数据融合算法及通信的相应软硬件设计,实现一个温室智能监控系统。实验结果表明,该系统能够有效地对大棚的温度、湿度及光照等因子进行远程智能检测并控制温室中的灯光,具有成本低、耗能少和实用性强等特点。     

异构数据库的连接

文章在研究异构数据库联合使用技术的基础上,从异构数据库信息交换和共享的基本问题出发,讨论了异构数据库连接的关键理论与技术,提出了异构数据库的连接方法,设计并实现了异构数据库通信系统。     

碳二前脱丙烷前加氢催化剂工艺条件试验

采用浸渍法制备Pd-Ag/α-Al2O3催化剂,采用碳二前脱丙烷前加氢工艺系统考察反应器入口温度、空速和反应压力对催化剂性能的影响。结果表明,随着反应器入口温度升高,乙炔和丙炔+丙二烯转化率提高,乙烯选择性提高至一定值后趋于稳定,丙烯选择性波动不大,正丁烯生成量增加,较为适宜的反应器入口温度为(60~70)℃;随着空速升高,乙炔和丙炔+丙二烯转化率降低,乙烯选择性提高,丙烯选择性变化不大,正丁烯生成量降低,较为适宜的空速为(12 000~14 000)h-1;随着反应压力升高,乙炔转化率和丙炔+丙二烯转化率略增,乙烯选择性降低,较为适宜的反应压力为3.6 MPa。     

改性小晶粒Y分子筛对加氢裂化催化剂性能的影响

对小晶粒Y分子筛进行组合改性,并对改性后的小晶粒Y分子筛进行了XRD,BET,SEM,NH3-TPD,27Al NMR,29Si NMR表征。以改性小晶粒Y分子筛为主要裂化组分、金属W-Ni为加氢组分,采用浸渍法制备新型加氢裂化催化剂。表征结果显示,改性后小晶粒Y分子筛试样的结晶度明显提高,晶胞参数呈明显变化规律,硅铝比明显提高,比表面积和孔体积大幅提高,形成了二次孔。实验结果表明,以改性分子筛GX-2为酸性组分,通过等体积浸渍法制得的Cat-2为催化剂,在反应温度360℃、反应压力11 MPa、氢油体积比1 000:1、液态空速1.0 h-1的条件下,柴油中硫含量为26.91 mg/L,十六烷指数56.8,凝点-30℃。     

一种新颖的虹膜图像预处理方法

本文提出了一种新颖的虹膜图像预处理方法,该方法打破了传统的定位思想,并且将噪声检测的过程由空间域转到频域来完成.首先,在原始图像上填充瞳孔内的光斑;其次,将人眼图像展开成矩形,在矩形图像上以点线检测代替传统的圆检测确定虹膜的内外边界,并进行归一化;最后在归一化后的虹膜图像上利用2D-Galbor滤波器的方向选择性检测眼毛和眼睑,标记干扰区域.实验证明,该方法可以解决内边界不是理想圆造成的瞳孔遗留或纹理损失问题,而且显著降低了虹膜定位时间,提高了虹膜识别的准确性.     

基于混合注意力机制的目标跟踪算法

针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siam FC)在目标形变、遮挡和快速运动等复杂场景中易导致跟踪失败的问题,提出一种利用混合注意力机制增强网络识别能力的算法(SiamM A).首先,在训练阶段提出堆叠裁剪法构建自对抗训练样本对,以模拟实际跟踪时的复杂场景,使训练的网络模型具有更强的泛化性.其次提出混合注意力机制,在网络...