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1.
为了高效制备高纯度的抗杀螟硫磷纳米抗体,本研究对一株低表达水平的重组抗杀螟硫磷纳米抗体在大肠杆菌中的表达条件进行优化,以IPTG浓度、温度为自变量,Nb表达量为因变量进行单因素实验,同时对抗体纯化方法进行研究。结果表明,在37℃、无IPTG条件下抗杀螟硫磷纳米抗体表达量最高,达到6 mg/L,并且发现IPTG用量与诱导温度存在交互效应,通过Ni亲和层析与凝胶过滤层析两步纯化法,最终得到了纯度98%以上的抗杀螟硫磷抗体,表明该表达与纯化策略可以高效制备抗杀螟硫磷纳米抗体。利用所获得的纳米抗体,建立了icELISA检测方法,其IC50为5.81 ng/mL,检出限为0.25 ng/mL,检测范围为0.78~43.07 ng/mL。选择生菜和白菜为样品进行添加回收实验,添加回收率在93.3%~111.7%之间,变异系数(CV)值在2.3%~18.2%之间。基于杀螟硫磷纳米抗体所建立的方法灵敏度高,能够满足国标规定的杀螟硫磷监测需求,可用于杀螟硫磷的快速筛查。本研究为开发高效快速的杀螟硫磷免疫检测方法奠定了基础。 相似文献
2.
为了进一步提高城市道路交通网络的通行效率,粒子群优化和神经网络等多种智能优化算法受到越来越多的关注。近年来,深度学习技术的普及与应用大幅提升了城市交通网络的节点识别效率,而交通网络的节点调度又扩展了深度学习技术的应用。文中详细分析了交通节点调度所面临的关键问题,归纳并总结了相关网络节点分配的研究现状。在此基础上,深入研讨了城市交通网络节点调度与深度学习的应用前景,并对交通网络节点分配优化策略的未来研究方向进行了展望。 相似文献
3.
时序网络中的社区搜索问题旨在寻找符合一定时序规律的社区.短时交互特性作为时序网络的一种重要时序特征,相比于长期社区更具研究价值,可用于有效挖掘网络中核心的时序紧密结构.现有工作大多研究了时序社区的持续性、突变性、周期性等现象,尚无法建模时序社区的短时特性.针对现有工作难以满足上述需求的现状,提出top-k短时社区搜索这一新问题,为有效发现复杂网络中短时紧密社区提供新的解决思路.首先,针对时序网络中社区的短时特性,提出了δ-短时社区的形式化定义用以刻画短时社区结构.同时,给出了不同时间交互下形成的时序社区的时间跨度计算方式,为衡量短时社区提供一个具体的量化指标.其次,提出了top-kδ-短时社区搜索算法ShrimeCS,分析并讨论了短时社区的判断条件分别用以判断最小δ-短时社区和top-kδ-短时社区,并提出了δ-基本块结构结合判断条件用以找到最小δ-短时社区.此外,进一步提出了强δ-基本块结构以避免在扩展过程中出现子图冗余,从而降低搜索过程的时间开销.还分析了top-kδ-短时社区搜索过程中基于全局时间跨度上界与渐进时间跨度上界优化的启发式计算方法,以进一步加快算法运行效率,搜索优化率相比原算法提高64.2%以上.然后,在5个真实数据集和3个合成数据集上进行了实验,并提出了聚集因子指标用以评估时序社区中成员交互时间的接近程度.实验结果显示,ShrimeCS找到社区的短时性优于基准方法,基于全局时间跨度和渐进时间跨度上界优化可以降低17.16%以上的时间开销.在真实场景中的案例研究表明,ShrimeCS找到的top-kδ-短时社区可以捕捉到社区中时间跨度的变化,可以用来探索社区随时间的演化情况.最后,验证了所提方法的正确性,并表明ShrimeCS算法具有较好的可扩展性. 相似文献
4.
为了改善选择性激光熔化(selective laser melting,SLM)过程的层间温度分布、降低层间热积累,采用移动热源法和生死单元技术对激光光斑定向移动和金属粉末逐层铺设过程进行数值模拟,研究了不同层间时间间隔和扫描策略对各层扫描路径及其特征点温度的影响.研究结果表明:层间时间间隔越小,各扫描路径层间热积累越多,且高速、高功率条件下的层间热积累要少于低速、低功率条件下的层间热积累;采用层间异向扫描策略时扫描路径末端会出现较明显的局部高温区域,且高速、高功率条件下的局部热积累要少于低速、低功率条件下的局部热积累;层间同向正交扫描策略能够使各扫描路径间的温度分布更均匀,是低搭接率下SLM过程的最优层间扫描策略. 相似文献
5.
矿产资源是维系我国人民正常生活的基本条件之一,所以在矿产的开采上,矿石机械的质量以及功能直接决定着矿产开采的效率。我国已经进入信息化时代,同时我国的科学技术也随之发生了翻天覆地的改变,所以在矿山机械的加工维修与精度的控制上要与信息时代相结合,从而提高矿石机械运行的信息化,达到与时俱进,优化创新。对此,本文将基于矿山机械对于矿产开采的重要性,分析如何对矿山机械进行加工维修与精度控制。 相似文献
6.
车辆共乘可有效提升运输资源利用率,降低出行成本,缓解交通拥堵并降低环境污染.针对动态车辆共乘问题构建了整数规划模型,并提出了一种基于离线匹配和在线匹配的双模式协作匹配算法.在离线匹配阶段,以共乘比率和绕行距离为标准对匹配价值进行评估,设计了基于带权路径搜索树的通用共乘比率生成算法对共乘参与者进行准确高效的预匹配.在在线匹配阶段,提出了基于首尾距离度的实时订单插入算法,并对离线匹配结果中的行驶路径进行修正.通过双模式协作,可有效兼顾算法的实时性和结果质量.基于真实数据的大量实验结果表明,该算法给出的匹配方案在总匹配价值和求解效率上均优于实验中的对比算法,其平均离线匹配率达93.71%、平均双模式协作匹配率达85.53%,增加运输资源利用率82.86%,减少车辆并发数84.86%. 相似文献
7.
GCRO-DR方法是求解一系列连续线性系统常用迭代方法.本文首先提出了simpler GCRODR方法,在单个循环中它的计算成本比GCRO-DR更少.本文为了避免算法的不稳定性问题和内存溢出问题,并提高simpler GGRO-DR算法的收敛性,引入了重启参数自适应策略.另外,在用该方法求解大型连续线性系统需要多次重启次数情形以及相邻系数矩阵之间谱信息相关情形,本文利用重启参数自适应策略提供的学习样本,通过强化学习来选取一个比较好的重启参数.最后,数值实验证明了所提三类算法的有效性. 相似文献
8.
由于难以构造通用的认证结构对图像类型数据的相似度计算过程进行验证,因此对加密图像检索结果的验证面临很大挑战。同时,现有多数加密图像检索方案没有考虑恶意云服务器的问题,可能返回不正确或不完整的检索结果。利用区块链技术的去中心化、不可篡改等特性,提出一种基于区块链可验证的加密图像检索方案BVEIR,确保搜索结果的可靠性与搜索过程的透明性。将加密索引存储在区块链(以太坊)上,通过区块链的共识机制保证在智能合约上完成搜索的功能,确保搜索结果完备性,同时将相应的加密图像数据外包到云服务器以降低存储成本,并在相似图片索引过程中使用基于视觉词袋模型和simhash的双层索引结构,进一步提高检索效率和精度。实验结果表明,BVEIR具有良好的隐私保护效果,其建立索引时间较SEIR方案更少,并且可实现对图像数据的细粒度访问控制,在提高索引效率的同时保证图像检索的精确率。 相似文献
9.
针对无线系统带宽资源有限、基站负载压力大、传输时延长等问题,提出一种基于非正交多址接入技术的D2D系统吞吐量最大化资源分配算法。在不同用户的服务质量约束条件下,建立D2D系统吞吐量最大化资源分配模型。该模型的优化目标是一个混合整数非线性规划问题,将其解耦为信道匹配与功率分配2个子问题并分别进行处理,利用自适应惩罚函数法处理约束条件并提出一种基于爬山策略的自适应遗传算法以对问题进行求解。仿真结果表明,与GA、AGA算法相比,该算法能够有效提高D2D系统的吞吐量,且收敛性能更好。 相似文献
10.
关键词最优路径查询(KOR)查找在满足关键词全覆盖和路径长度约束条件下,时间开销最小的路线常用于旅行规划。现有优化算法虽然采用各种剪枝策略缩小搜索规模,但是本质上是广度优先搜索,在查找长路径时,搜索规模依然过大,执行时间长。针对该问题,提出一种关键词最优路径查询的分段拓展算法(SE-KOR)。SE-KOR算法根据关键词倒排索引表构建关键词顶点路径,将路径划分为多段分别拓展,降低搜索规模,从而缩短执行时间。该算法在路径拓展时给出路径走向,而现有剪枝策略不控制路径拓展方向,因此提出局部代价阈值剪枝,控制路径的走向沿关键词顶点路径拓展,并综合运用近似支配、可行解目标值剪枝和全局优先拓展策略加速拓展。实验结果表明,在不损失精度的情况下,该算法执行时间分别在不同关键词个数、代价阈值与查询图规模下至少缩短8.0%、61.0%和57.7%。 相似文献