摘要：介绍了近几年代谢工程在降解氟氟烃等环境污染物、生产古龙酸、抗生素、丙二醇、聚羟基链烷酸及紫杉醇等重要化合物和中间体、木糖等生物质再生资源的利用、工业发酵及植物改良方面的最新进展以及基本的设计思想。

摘要：本文主要综述有机化学在建立核酸的顺序测定法和自动顺序仪,在破译遗传密码,在建立核酸片段的化学合成方法,固相合成法及DNA合成仪的设计,在合成许多有生物活力的核酸分子,在发展并完善遗传工程以及新近发现酶RNA(Ribozyme)等方面的卓越贡献。最后简要地展望有机化学将对生物学发展作出进一步贡献的几个方面。

摘要：根据认知无线电网络的特点,提出一种将鱼群算法与图论中极小独立支配集相结合的最大化网络寿命的认知无线电网络自组网算法.该算法分为鱼群大小确定阶段和簇头选举阶段,前者以极小的能量完成节点配置和确定受影响的认知用户范围,后者确保以极小的能量进行通信,极大化网络寿命和簇头选举的公平性.仿真结果表明,该算法的整体消息复杂度为O(n),最坏时间复杂度为O(lg(D+n)),性能优于极大权极小独立支配集MWM IDS算法,可应用于认知无线电网络协议的设计中,以延长网络寿命.

摘要：涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。

摘要：应用博弈论方法,建立了基于纳什讨价还价解的服务选择模型,提出了一种增强Web服务可信性的服务选择方法。设计了完全理性的服务双方的讨价还价算法,对服务的价格进行调整,以达到服务请求者与服务提供者双方效用最大化,从而提高交易的成功率和服务的可信性。实验结果表明,在服务提供者与请求者之间就服务质量、信誉、安全等属性进行博弈的基础上作服务选择,能够促进可信服务计算环境的建立,增强服务的可信性。

摘要：使用计算机视觉方法进行的发动机极性自动化测试是火箭地面测试中重要的测试环节,该环节存在进一步改进和提升的空间。将递归全对场变换(Recurrent All-pairs Field Transforms, RAFT)光流算法替代传统光流法检测技术用于发动机喷管实时运动监测,并根据现场测试场景对光流算法进行了优化,提升了运动检测速度与测量精确度,使自动测试系统具备了摆角的估测能力;在软件系统设计层面,引入差异图像直方图法监听法辅助喷管动作识别,避免了光流法对于未处在监测流程中的摄像头的冗余监听资源消耗,降低了系统硬件设备的负载,同时实现了一种可视化在线判读软件的设计。提出的软件与算法方面的改进在当前已投入使用的极性自动化测试系统上实现了进一步的优化。

摘要：认证信誉是目前信任模型的一个重要组成部分,它使Agent利用很小的开销就可以跟合作伙伴建立起信任关系。然而,由于在评价的计算过程中忽略了交易金额这个重要因素,使得认证信誉不能够很好的处理虚假信息所造成的影响。因此,提出了基于交易金额的认证信誉来解决这个问题,实验表明基于交易金额的认证信誉能够帮助Agent选择更合适的交易伙伴。

摘要：见证人信誉是目前信任和信誉模型的一个重要组成部分,它使agent利用很小的开销就可以跟合作伙伴建立起信任关系。然而,由于在评价的计算过程中忽略了agent的忠诚度这个重要因素,使得见证人信誉不能够很好的处理虚假信息所造成的影响。因此,提出了基于忠诚度的见证人信誉模型来解决这个问题。实验表明,基于忠诚度的见证人信誉模型能够帮助agent选择更合适的交易伙伴。

摘要：P2P系统中许多现有的信任评价模型在计算直接信任时,只把过去好/坏的评价数目简单的相加,这使得很难对合作伙伴的可信性做出准确的判断。为了弥补此类方法存在的缺陷,提出了一种新的基于关系强度的交互信任计算模型。通过引入在关系强度的计算过程中忽略的交易金额这个重要因素,改进了原有关系强度的计算方法。实验结果表明,P2P系统中基于关系强度的交互信任计算模型能够帮助peer选择更合适的交易伙伴。

摘要：在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要依赖庞大的计算和存储能力,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器的实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。