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1996年 | 177篇 |
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1982年 | 1篇 |
1981年 | 1篇 |
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1.
2.
采用液相色谱-质谱联用技术(LC-MS)检测分析了干酪乳杆菌Zhang的VBNC态和正常态两种细胞的代谢组差异。结果显示,在正离子和负离子模式下分别检测到874个和368个代谢物质,根据P<0.05、差异倍数>2和VIP≥1筛选原则,通过数据库比对鉴定得到干酪乳杆菌Zhang在两种状态下的主要差异代谢物有24种,主要包括氨基酸类、糖类、维生素类等6类,随后按类分析了这些物质在干酪乳杆菌Zhang生存过程中的作用,为探索干酪乳杆菌Zhang VBNC态在逆境条件下的存活机理提供一定的参考。 相似文献
3.
4.
针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法. 该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型. 针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计. 对提出的协同目标跟踪方法进行测试. 仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性. 相似文献
5.
信息技术的发展带动了高校的教学信息化改革,结合线上自主学习和线下翻转课堂的混合式教学模式已经成为教学的一种新选择。针对中国矿业大学(北京)本科生化工原理课程线上线下混合式教学模式下学生学习适应性的问卷调查发现,2/3的学生缺乏参与新教学模式的积极性,但是学习适应性较好;混合式教学模式相对于传统教学模式更有利于提升教学效率和教学效果,也更有利于激发学生的学习积极性,培养学生的自主学习能力。 相似文献
6.
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model, TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm, FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。 相似文献
7.
为了获得乳酸乳球菌(Lactococcus lactis)17M1的高密度培养方法,以菌体密度和活菌数为评价指标,以豆腐乳清为基础培养基,采用响应面法对该菌株的培养基组成进行优化,并研究其培养条件。结果表明,菌株17M1的最佳培养基组成为:在豆腐乳清中加入2.00%大豆蛋白胨、胰酪蛋白胨1.70%、柠檬酸铵2.30%。在此优化培养基中初始pH值6.15,于37 ℃培养15 h,乳酸乳球菌17M1的活菌数达到了1.17×1010 CFU/mL,高于M17肉汤培养基活菌数(1.04×109 CFU/mL)。该研究结果为乳酸乳球菌17M1的工业化应用提供了技术支持。 相似文献
8.
<正>化工专业在很多大学生心目中并不是一个很受欢迎的专业,即使学生选择了化工专业,他们的思想认识也不够清晰,甚至对自己未来前景产生质疑,质疑自己是否可以为国家的繁荣富强献上属于自己的一份力。高校在针对化工专业学生思想教育上要具备独特性,做好引导工作,借助多元化的教学方式使学生对自己所学到的东西给予认可,自己给予自己以信心,才能成为该专业的优质人才。本文集中于目前我国高校化工类专业学生思政教育工作模式创新,思政教育同样要跟随时代步伐,才可以更加使人信服,才可以使知识的接受者真正认可自己,得到全方面的健康发展。 相似文献
9.
“基础学科拔尖学生培养计划2.0”的实施为地方本科高校打破身份壁垒、改善教学环境、提高人才培养质量提供了新的机遇和挑战。文章重点介绍了长春工业大学化学与生命科学学院化学拔尖创新人才培养改革思路和做法,从强化思政教育、优化课程体系、深化“双创”教育、融合教学科研、打造优质团队和完善政策机制六个方面,探索建立了化学专业“六位一体”拔尖创新人才培养体系,并从人才培养质量、专业建设水平和示范辐射作用三个方面总结了改革成效,以期为其他地方本科院校拔尖创新人才培养改革提供参考。 相似文献
10.
目的:为分析榛蘑与菌丝体中化合物差异,本研究以东北野生榛蘑子实体和液态菌丝体为研究对象,探究蜜环菌素的最佳提取工艺条件,并对提取物中化合物进行分析。方法:以提取物得率和蜜环菌素含量为指标,采用超声波细胞破碎辅助石油醚进行萃取,通过单因素实验和正交试验对提取工艺参数进行优化;采用超高效液相色谱-串联质谱(UHPLC-MS/MS)技术,对液态菌丝体和榛蘑子实体中化合物进行分析和鉴定。结果:确定最佳提取工艺条件为料液比1:20 g/mL,超声波功率300 W,超声时间20 min,溶剂回流时间50 min,在该条件下液态菌丝体提取物得率为26.8%,蜜环菌素含量为0.74 mg/g;液态菌丝体和榛蘑子实体中化合物分别为305和592个。解析出16种蜜环菌素类和5种疑似蜜环菌素碎片物质,其中菌丝体中含有15种蜜环菌素和3种碎片,总含量分别为2.551和0.588 μg/mL;子实体中含有7种蜜环菌素和4种碎片,总含量分别为2.413和2.124 μg/mL。两者同有组分有6种蜜环菌素和2种碎片;液态菌丝体独有9种蜜环菌素和1种碎片为:10-dehydroxymelleoloede、蜜环菌辛素、Arnamiol、蜜环菌壬素、A52a、4-dehydroxyarmillarin、蜜环菌丙素、(4R,5S,7R,9S,13R)-2’,5-epoxy-4-dehydroxyarmillarin、4’-demethoxyarmillaribin以及碎片C;榛蘑子实体独有1种蜜环菌素和2种碎片为:Melledonal以及碎片D和E。结论:液态菌丝体蜜环菌素类化合物多于子实体中,为开发辅助功能食品及药物提供参考。 相似文献