花生AhNCED1重组蛋白原核表达与二级结构初步分析

9-顺式环氧类胡萝卜素双加氧酶(NCED)是调控ABA生物合成的关键限速酶.根据花生叶片中克隆得到基因AhNCED1,构建融合蛋白重组表达载体,将重组质粒转化到大肠杆菌DH5a中诱导表达,SDS-PAGE分析显示在0.2 mmol/L IPTG、4 h、28 ℃的条件,目的蛋白以可溶形式高效表达,分子质量在66.0 ku左右.AhNCED1重组蛋白可与制备抗体特异性结合,呈现典型的不规则卷曲结构.     

广义线性模型中拟似然估计的弱相合性及渐近正态性

对于多维广义线性模型,q×1响应变量yi是可观测的,协变量Xi是已知的p×q固定设计的情形,研究了在自然联系情形下的拟似然方程∑ni=1Xi(yi-h(XTiβ))=0的解(β)n.用压缩映射,证明了拟似然方程的解(β)n在(λ)n=O((λ)n)及其它正则条件下的弱相合性;在独立的情形下对于t＞0利用ψ(t)为正的非降函数,使得limt→∞[ψ(t)]=∞以及tΨ(t)为凸函数时,证明了拟似然估计(β)n的渐近正态性.     

本科生毕业论文质量保障体系的构建——本科生撰写毕业论文辅助软件的研究

分析了本科生毕业论文质量滑坡的原因,阐述了研发本科生撰写毕业论文辅助软件的必要性以及毕业论文辅助软件各模块的功能,并分析了毕业论文辅助软件的实用价值。     

智能循迹电动小车的设计

通过研发实现了一种以光电传感器为敏感元件,以AT89C51单片机为控制核心的电动循迹小车的智能控制系统,该系统还包括直流电机、L9110芯片和LM324比较器等。文章详细介绍了系统的硬件设计及软件流程图,通过实测表明,该智能小车在没有人为干预的情况下,能够自主运行,稳定地跟踪目标。该技术可用于智能机器人及自动停车控制系统的设计。     

基于Holland’s测验等的研究生心理素质调查及干预对策

采用卡特尔16PF、SCL-90和Holland’s职业倾向测试对1 455名师范类硕士研究生进行测试,研究师范类硕士研究生群体的心理综合素质现状,包括人格特质、心理健康及职业倾向.调查结果显示师范类硕士研究生在16项人格因素上的水平与全国不同类学校基本一致.师范类硕士研究生心理健康状况较好,高于全国平均水平.师范类学生更适合于社会型职业,其次是调研型、艺术型、企业型、常规型、实际型.师范类硕士研究生科研能力、创新能力有待于进一步提高.     

基于顾客选择行为的移动资费套餐优化模型

移动资费套餐是电信企业通过移动资费产品的多样化来满足市场中不同顾客需求的一种有效手段.在移动资费套餐的设计过程中,如何合理设计套餐的数量和定位细分市场,并选择套餐分档的属性值,是电信企业管理部门的一项重要任务,也是一项复杂的管理决策问题.文中提出了一种基于顾客选择行为分析的移动资费套餐优化模型,在模型中首次引入了新产品定位中的顾客选择行为分析的思路和方法,并采用多项式分对数规则来模拟顾客的选择购买行为.同时,在优化模型中考虑了移动资费套餐的收入长期性、未来收益和资金折现率的影响,强调以最大化顾客终身价值为目标来进行移动资费套餐方案的优化选择.最后给出了某电信公司套餐的一个实例,对所提的模型和方法进行了计算和验证.     

变形小曲尾藓、短肋残齿藓和拟扁枝藓：山西省藓类植物新记录

报道了3种山西省藓类植物新记录，分别是变形小曲尾藓（Dicranella varia Schimp.）、短肋残齿藓（Forsstroemia goughiana S. Olsson, Enroth et D. Quandt）和拟扁枝藓（Homaliadelphus targionianus Dixon et P. de la Varde）。其中，短肋残齿藓为太行山新记录种，拟扁枝藓属（Homaliadelphus Dixon et P. de la Vard.）为山西省新记录属。文章提供了3种藓类植物的形态描述、形态解剖图以及变形小曲尾藓孢子体的超显微结构图，此外还提供了短肋残齿藓rps4的序列信息。     

浅析旧沥青路面的再生利用

文章介绍了旧沥青路面的铣刨、就地冷再生、厂拌冷再生的施工程序及注意事项.     

抽油井清防蜡技术应用分析

结蜡是采油管理中一个普遍的现象和问题,该项工作必须常抓不懈。本文介绍了防蜡块在南堡2-3平台油井应用情况,实践摸索出"微生物+防蜡块"组合使用效果理想。     

基于S变换与PNN的电磁环境复杂度评估

针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数,分析了各参数的物理意义,并给出了各评估参数的计算公式.同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数,利用获取的参数训练PNN,并进行分类.仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数,并对电磁环境复杂度进行有效合理评估.