荸荠的资源开发与综合利用

介绍了荸荠的营养特性，总结了荸荠果实的民间贮藏、常温贮藏、鲜切保鲜及病虫害等的研究现状及荸荠加工研究现状，对荸荠资源的综合利用研究方向进行了讨论．     

国际粒子物理和核物理讨论会在北京召开

国际粒子物理和核物理讨论会于1985年9月2日～7日在北京大学召开,38名国外代表和一百多名国内代表参加了会议,近百名国内外代表在会上进行了学术交流,会议分粒子物理和核物理两组进行,涉及的内容,粒子物理有:①强子动力学和强子过程,②标     

热处理结合壳聚糖涂膜对板栗贮藏效应的影响

将经过 50℃热处理 6 0min的“青扎”板栗浸渍于商品壳聚糖涂膜剂中浸渍 15s,与 50℃热处理 6 0min的果实及未处理果实进行对照 ,样品均置于 0± 1℃的冷柜中冷藏 ,观察不同贮藏时期SOD活性、呼吸强度及腐烂率和失重率变化 .结果表明 :热处理结合壳聚糖处理在贮藏过程中控制了板栗果实的呼吸强度和失重 ,并保持较高的SOD活性 ,随着贮藏时间的延长 ,SOD活性呈现逐渐下降趋势 ,腐烂率均显著低于CK ,也低于单独进行热处理的果实 .     

离子液体在金属离子萃取中的研究进展

介绍了离子液体的定义,发展历史,性质等,重点阐述用于金属离子萃取的离子液体的性质、合成方 法和发展方向。     

建筑企业机械设备管理的问题及对策探讨

近年来建筑企业机械设备管理的诸多问题已严重制约了其参与市场竞争的能力和可持续发展的能力。机械设备管理组织机构日渐弱化、管理制度不完善、制度不落实等问题是一些建筑企业机械设备管理落后的主要原因。本文以分析建筑企业机械设备管理现状入手,提出问题并探讨解决问题的对策。     

γ辐照降解HCB的机理及动力学研究

研究了1.2%的H2O2以及10-2mol/L的NaNO3溶液体系中,γ辐照技术降解六氯苯的降解效果的差异,分析研究了其反应动力学方程;反应前后溶液体系的Cl-浓度;另外对γ辐照降解HCB的降解产物进行了研究.研究结果表明,5%的异丙醇和10-2mol/L的NaNO3溶液体系对γ辐照降解HCB具有抑制作用,而在低剂量下1.2%的H2O2对γ辐照降解HCB具有促进作用,空白采用一级动力学方程拟合效果最佳,异丙醇溶液体系拟合效果最差;γ辐照降解HCB的降解产物主要为氯苯类化合物,且反应体系中Cl-浓度是随着辐照剂量的增加而增加的,γ辐照技术能够有效地对六氯苯进行脱氯.     

Mi基因过表达载体和16D10基因RNAi载体的构建及转化

文中采用PCR技术从番茄中克隆获得了Mi基因,采用反转录PCR(RT-PCR)技术从来源于红橘（Citus reticulate）的根结线虫中克隆获得了16D10基因,采用DNA重组技术构建了Mi基因的过表达载体和16D10基因的RNAi载体,分别命名为pB-Mi和pB-16DR. 通过根瘤农杆菌介导的遗传转化,获得了经PCR检测为阳性的沙田柚转基因植株. 这一结果将为研究Mi基因过表达和16D10基因的RNA干扰对柑橘根结线虫病的抗性影响提供试材和技术支持.     

基于记录对比的关联规则挖掘算法设计

介绍了数据挖掘及关联规则的基本概念、数据挖掘算法设计的基本方法、现在流行的基于“支持-可信度”的经典关联规则挖掘算法，有针对性地指出了基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法的诸多不足之处，在此基础上提出了基于记录对比的关联规则算法设计思想。该算法不再认为数据源中的备条记录是独立的，而认为可以通过记录对比，从记录与记录的差异中，找出某种潜在的关系。最后对基于记录对比的关联规则挖掘算法和基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法进行了对比分析。     

NPR1和Defensin双价抗病基因过量表达载体的构建及其对沙田柚的遗传转化

柑橘黄龙病是一种严重危害柑橘生产上的毁灭性病害,目前对该病尚无有效的防治方法.为了培育柑橘黄龙病抗性育种材料,本文分别从克里曼丁橘和荔枝品种三月红叶片中提取总DNA,根据已公布于NCBI中的基因序列设计引物,克隆获得了NPR1和Defensin基因序列。以pbi-121作为载体骨架,构建了NPR1和Defensin双价抗病基因过量表达载体（命名为ND-pbi121）.通过根癌农杆菌介导的遗传转化,获得了6株PCR检测为阳性的导入了NPR1和Defensin基因的沙田柚植株.这一结果将为探究NPR1和Defensin基因的过量表达对柑橘黄龙病的抗性影响提供试材和技术基础.     

基于骨架的自适应尺度图卷积动作识别

基于骨架的动作识别任务中,一般将骨骼序列表示为预定义的时空拓扑图.然而,由于样本的多样性,固定尺度的拓扑图往往不是最优结构,针对样本特性构建自适应尺度的骨骼拓扑图能够更好地捕捉时空特征;另外,不同尺度的骨骼图能够表达不同粒度的人体结构特征,因此对多个不同尺度的拓扑图进行特征提取与融合是有必要的.针对这些问题,提出了一种自适应尺度的图卷积动作识别模型.该模型包含自适应尺度图卷积模块和多尺度融合模块两部分.自适应尺度图卷积模块基于先验与空间注意力机制,构建关键点的活跃度判决器,将活跃点细化为小尺度结构、非活跃点聚合为大尺度结构,在加速节点间特征传递的同时最小化特征损耗;多尺度融合模块基于通道注意力机制,动态融合不同尺度的特征,进一步提升网络的灵活性;最后,综合关键点、骨骼、运动信息实现多路特征聚合的动作判别,丰富模型的特征表达.结果表明:该算法在NTU-RGBD数据集的CS和CV子集上分别取得了89.7%和96.1%的分类准确率,显著提高了动作识别的准确性.