复合益生菌在乳酸菌饮料中的发酵特性和功能性质研究

使用8株分离源明确、有良好功能特性的益生菌制备乳酸菌饮料,探究复合益生菌的发酵特性及其对不同基料乳酸菌饮料的抗氧化、抑制致病菌及降血压能力等功能特性的影响,并采用主成分分析法对贮藏期内乳酸菌饮料的功能特性进行综合评价。结果表明：复合益生菌在脱脂乳中生长速率最快,到达稳定期时活菌数最多,其酸度变化情况与生长曲线一致;在乳酸菌饮料具体功能特性的比较中,以脱脂乳粉为基料的乳酸菌饮料整体功能特性最强,以大豆分离蛋白粉为基料的乳酸菌饮料抑制致病菌能力较强,以乳清蛋白粉为基料的乳酸菌饮料抗氧化及降血压能力较强。应用主成分分析提取到3个主成分反映原变量的信息,累计贡献率达95.589%,能够较好地反映9项功能指标的变化趋势,其结果表明：贮藏时间影响乳酸菌饮料的功能特性。比较不同基料乳酸菌饮料贮藏期内功能特性的综合得分,结果：脱脂乳粉>大豆分离蛋白粉>乳清蛋白粉。     

红曲霉界面生长动力学模型的建立

采用界面培养系统，模拟红曲霉固态发酵过程。将红曲霉发酵过程分为快速期，减速期和衰退期，进而建立了界面上红曲霉生长的动力学模型。模型较好地吻合了界面上红曲霉生长的动力学曲线，反映了红曲霉固态发酵过程中微环境下的生长过程。     

热采吞吐井堵调技术研究与应用

河南稠油油田经过多年的蒸汽吞吐,汽窜井次增多,汽窜加剧热能利用率低,油井吞吐效果变差。着重从新型高温调剖剂研制、油井汽窜特点及规律研究、油藏汽窜通道描述、最优化堵调参数设计入手,研究总结出一套稠油井汽窜治理技术。热采吞吐井堵调技术在河南稠油油田共计现场应用40多个井组,措施增油达到17 116 t,效果良好。     

中国要对环境污染展开“人民战争”

中国计划今年将投入上百万人力，调查各地污染物排放情况，并建立国家污染源信息数据库。中央财政已安排相关经费人民币7.37亿元展开调查。据《中国青年报》报道，工业污染源是这次普查重点，调查对象包括冶金、化工、建材、火电、造纸、医药、采矿等39个行业。     

行政管理体制改革将是2008年改革的重头戏

根据十七大报告的精神，未来政府机构改革将逐步向“宽职能、少机构”的方向发展，以去除目前机构重重、职责不清的弊病。国务院所下属机构及部门将进一步整合，逐步向“大部委制” 过渡。据悉，有关部门正抓紧研究组建“大部门”，新一轮机构改革将整合现有29个部委，酝酿整合能源，交通，金融的“超级大部委”。     

国产零排放凹印机助力环保

正从市场情况看,国产高速凹版印刷机逐渐成为外国品牌凹版印刷机的有力竞争者。博斯特(BOBST)公司1997年开发出全球第一台电子轴凹印机,共有400多台博斯特软包装电子轴凹印机在世界各地运行,在中国市场有70多台博斯特软包装凹印机运行。我国有一批优秀的凹印机生产企业,比较突出的有:陕西北人、中山松德、汕樟轻工、西安华阳、宁波欣达等。陕西北人上世纪八十年代不生产胶印机,而是全力生产凹印机,被国家机械工业部的有些人讥笑为不务正业。但凹印机成就了陕西北人。自2012     

NSST框架下结合局部自适应亮度与DCAPCNN的双波段图像融合

针对现有红外与可见光图像融合后,易出现边缘平滑严重、纹理细节恢复不足、对比度低、显著目标不突出、部分信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)的红外与可见光双波段图像融合算法。首先,采用基于自适应引导滤波(adaptive guided filter,AGF)的方法对源红外、可见光图像增强。其次,利用NSST正变换分别对源红外与可见光图像分解,得到红外、可见光图像的低、高频子带分量。然后,分别通过基于局部自适应亮度(local adaptive intensity,LAI)与双通道自适应脉冲耦合神经网络(dual channel adaptive pulse coupled neural network,DCAPCNN)规则融合低、高频子带分量。最后,通过NSST逆变换得到最终融合图像。实验结果表明,本文算法整体对比度更适宜,对红外热目标及可见光背景的边缘与纹理的细节恢复性更好,融合图像信噪比高,有效结合了红外及可见光图像的各自优势,与现有传统图像融合与深度学习融合算法相比,本文算法达到了更好的实验效果,在主观视觉感知和客观指标评价中均具有更好的融合性能。     

众核阵列非满配时的并行编程方法

研究众核阵列非满配时逻辑线程映射到物理线程的方法.在此基础上提出应用于非满配众核阵列的并行编程方法,此方法也可以与MPI并行编程相结合,应用于大规模并行集群系统.     

EDS法分析离子交换膜金属复合材料的铂电极厚度

通过聚乙烯-乙烯醇(EVOH)的磺化反应得到EVOH磺化离子聚合物(EVOH-g-SO3H),采用溶液铸膜,浸渍-还原、电极化、离子交换等工艺制备了Pt/EVOH-g-SO3H离子聚合物金属复合材料(IPMC).利用扫描电子显微镜(SEM)及其附件能谱分析(EDS)分别对IPMC微观形貌、电极厚度进行了分析研究.最后,利用EDS对IPMC横截面的元素分析,建立了IPMC电极厚度估算方法.结果表明:Pt在EVOH-g-SO3H膜内部呈梯度分散,在膜表面致密沉积,并且铂金属电极分布较为均匀;通过平均值方法估算出电极的厚度为20.94μm.     

多尺度特征融合的双判别器残差生成对抗网络

生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs)作为一类基于深度学习的无监督生成模型,无需对数据分布进行建模便可以生成真实且质量较高的图像。标准的GANs往往训练困难,常出现梯度消失、梯度爆炸或者模式崩溃等问题,限制模型的性能。为解决模式崩溃问题,本文提出一种双判别器结构来提高模型生成图像的多样性。另外,本文改进了生成器模型和判别器模型,提出一种基于残差网络和多尺度特征融合的生成器和基于多尺度特征融合的判别器,在提高生成图像质量的前提下解决深层网络出现的梯度消失、梯度爆炸的问题。将其应用于MNIST、LSUN、CelebA数据集上,训练结果稳定且生成图像质量较高,取得了令人满意的FID和IS值。