P2P网络关键技术与安全性探讨

详细介绍了现有的各种P2P网络安全模型,阐述了典型的P2P模型的技术特点,并对未来进行了展望。     

高压快速冷冻技术在两种培养细胞超微结构中的应用

高压快速冷冻(high-pressure freezing,HPF)能使样品在高压下毫秒内从室温降到液氮温度,所有分子瞬间固定在原位,随后启用冷冻置换(freeze substitution,FS),在低温下缓慢固定的同时用有机溶剂替代样品中的水分,从而保存样品的细微结构接近自然状态.本文使用高压快速冷冻/冷冻置换方法对草地贪夜蛾细胞(sf9细胞)和感染沙眼衣原体的小鼠成纤维细胞(McCoy细胞)进行电镜制样观察,同时对比传统化学固定两种细胞超微结构的差异.结果发现,利用HPF/FS技术,两种细胞中的膜结构、细胞骨架结构更能良好地保存,核膜、高尔基体和囊泡膜平滑完整,无皱缩或断裂,细胞形态更接近自然状态.     

KRL到Java翻译器KtoJ的设计与实现

提出了一种将农业知识表示语言KRL(Knowledge Representation Language of Agriculture)转换到Java代码的设计方法,给出了一组从KRL到Java的转换规则。通过设计一个KtoJ翻译器完成自动转换功能,使得KRL表示的知识库能够跨平台,并具有一定的软件重用和面向对象特性,其中有些研究观点和结论适用于相关程序语言转化的工作,并对面向对象语言转换问题有所启示。     

基于oracle数据库的气温&雨量显示查询系统——以广州(59287)为例

近年来,气象灾害日益频繁,给国民经济带来了严重影响,由此导致的经济损失无法估计,因此越来越引起公众和各级政府的关注,尤其是像电力、海上石油(勘探、开发、生产)、造船、港口码头、海事、渔政、铁路运输等企事业高管的高度重视.因此,开发快速、便捷的气象信息发布、查询系统,有利于用户及时了解气象信息、掌握天气状况,为及早做好气...     

冷冻电镜单颗粒重构中病毒三维显示的校正

利用冷冻电镜电子显微技术和单颗粒三维重建方法获得家蚕质多角体(BmCPV,分辨率:1.3 nm)、中蜂囊状幼虫病病毒(CSBV,分辨率:2.5 nm)、C6/36浓核病毒(C6/36DNV,分辨率:1.4 nm)的三维结构体数据,用空间低通滤波对体数据矢量场进行处理并进行三维显示,较之原来的显示方法,提高了信噪比(SNR),增强了显示稳定性与显示质量.病毒每个表面细节和轴上突起更加清晰可见.     

一种用于标记蓝宝石盘的高压冷冻制样辅助装置

高压冷冻技术(high pressure freezing,HPF)是近年来出现的一种可以更有效保存样品原始结构的制样方法.本文介绍了针对高压冷冻制样过程中,无法区分用于培养细胞的蓝宝石盘正反两面的问题,使用3D打印技术制作模具进行喷涂特殊样式的碳膜标记,从而得以区分蓝宝石盘正反面,提高制样成功率.     

冷冻电镜单颗粒重构中的病毒三维显示

利用冷冻电镜显微技术和单颗粒三维重建方法获得BmCPV（家蚕质多角体）;CSBV（中蜂囊状幼虫病痛毒）;C6／36DNV（C6／36浓核病毒）的三维结构体数据,用空间低通滤波对体数据矢量场进行处理并进行三维显示,较之原来的显示,提高了信噪比,增强了显示稳定性与显示质量、病毒每个表面细节和轴上突起更加清晰可见。     

含水纳米材料冷冻电镜直接成像研究

对细菌、聚合物胶束、载药脂质体和脂质体立方晶等含水纳米材料进行冷冻电镜直接成像研究.结果表明,与负染色技术相比,文中利用冷冻电镜技术观察到了保存更完整的细菌膜结构和细菌的部分内部结构、精细的多层聚合物胶束结构、包裹在脂质体内的纳米药物以及脂质体立方晶的晶格结构.与负染色技术相比,冷冻电镜技术能避免染色假象、真空变形等缺陷,更真实地反映了有关纳米材料的原有结构特点.     

电子断层成像技术在两种纳米材料中的应用

本文通过使用电子断层成像技术,分别对纳米金样品和纳米囊泡药物两种材料进行多角度成像研究,发现纳米金样品为圆盘状,并没有棒状结构,同时还测量了纳米金盘的厚度。纳米囊泡拟包含药物为膜状结构而非针状或棒状。多角度成像排除了二维电镜图片的假象,显示电子断层成像技术在纳米材料的应用前景。     

改进K近邻和支持向量机相融合的天气识别

天气受到多种因素综合影响,具有时变性和不确定性,单一模型难以获得较高的识别正确率,为此,提出一种改进K近邻和支持向量机相融合的天气识别模型（IKNN-SVM）。首先计算待识别样本与超平面间距离,然后将距离与预设阈值进行比较,如果大于阈值,则采用支持向量机对天气进行识别,否则利用K近邻算法对天气进行识别,并引入样本密度对K近邻算法进行改进,最后采用仿真实验对模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于单一的KNN或SVM,IKNN-SVM提高了天气识别正确率,较好地克服单一模型存在的缺陷。