摘要：设计单因素试验考察海藻酸钠、氯化钙浓度、硬化时间、戊二醛浓度和交联时间对海藻酸钠包埋固定几丁质脱乙酰酶的影响,并通过响应面法优化固定条件。得到最佳固定条件为:海藻酸钠浓度27.8 g/L,氯化钙浓度为31.0 g/L,硬化1.84 h,戊二醛浓度0.025%,交联30 min。对固定化酶的酶学性质进行研究,结果表明相较于游离酶,固定化酶的热稳定性和pH稳定性都有明显提高。固定化酶在循环操作6次后,酶活仍然保持初次酶活性的63.15%,为几丁质脱乙酰酶的工业化应用提供理论基础。

摘要：目的基于深度卷积神经网络的目标检测模型易受复杂环境(遮挡、光照、远距离、小目标等)影响导致漏检、误检和目标轮廓特征模糊的问题,现有模型难以直接泛化到航拍场景下的小目标检测任务。为有效解决上述问题,提出一种融合非临近跳连与多尺度残差结构的小目标车辆检测算法(non-adjacent hop network you only look once version 5s multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,NHN-YOLOv5s-MREFE)。方法首先,设计4种不同尺度的检测层,根据自身感受野大小,针对性地负责不同尺寸车辆的检测。其次,借鉴DenseNet密集跳连的思想,构建一种非临近跳连特征金字塔结构(non-adjacent hop network,NHN),通过跳连相加策略,在强化非临近层次信息交互的同时融合更多未被影响的原始信息,解决位置信息在传递过程中被逐渐稀释的问题,有效降低了模型的误检率。然后,以减少特征丢失为前提,引入反卷积和并行策略,通过参数学习实现像素填充和突破每1维度信息量的方式扩充小目标细节信息。接着,设计一种多尺度残差边缘轮廓特征提取策略(multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,MREFE),遵循特征逐渐细化的原则,构建多尺度残差结构,采用双分支并行的方法捕获不同层级的多尺度信息,通过多尺度下的高语义信息与初始浅层信息的逐像素作差实现图像边缘特征提取,进而辅助网络模型完成目标分类。最后,采用K-Means++算法使聚类中心分散化,促使结果达到全局最优,加速模型收敛。结果实验结果表明,非临近跳连的特征金字塔与多尺度残差结构的多模态融合策略,在提升模型运行效率,降低模型计算资源消耗的同时,有效提升了小目标检测的准确性和鲁棒性。通过多场景、多时段、多角度的样本数据增强,强化了模型在不同场景下的泛化能力。最后,在十字路口、沿途车道双场景下包含多种车辆类型的航拍图像数据集上,对比分析4种主流的目标检测方法,本文算法的综合性能最优。相较于基准模型(YOLOv5s),精确率、召回率和平均精度均值分别提升了13.7%、1.6%和8.1%。结论本文算法可以较好地平衡检测速度与精度,以增加极小的参数量为代价,显著地提升了检测精度,并能够自适应复杂的交通环境,满足航拍场景下小目标车辆检测的实时性需求,在交通流量、密度等参数的测量和统计,车辆定位与跟踪等场景下有较高的应用价值。

摘要：Aspergillus nidulans几丁质脱乙酰酶可催化不溶性几丁质和几丁寡糖脱乙酰基生成壳聚糖,极具工业应用价值。在对***几丁质脱乙酰酶进行基因优化的基础上,合成该基因,构建含有组氨酸标签的酵母菌重组表达载体ppicZalphaA-AnCDA。将质粒线性化,电转化到Pichia pastoris GS115,获得重组菌GS115-AnCDA。通过甲醇诱导几丁质脱乙酰基因分泌表达,利用镍柱对重组酶进行纯化,重组酶分子质量约26 ku,纯化倍数13.96。重组酶最适温度50℃,最适pH8.0,在温度为20~50℃条件下孵育2 h,保持80%以上的酶活,在pH6.0~8.0条件下孵育12 h,保持80%以上酶活。Ca2+、Mg2+对酶活具有显著激活作用,Zn2+、Ba2+、EDTA对酶有显著抑制作用,β-几丁质作为底物脱乙酰效率高于α-几丁质。研究结果为*** CDA的理性设计、定向进化及应用奠定实验基础。

摘要：本研究旨在建立一种快速、敏感和高特异性检测鸭坦布苏病毒(DTMUV)、鸭肠炎病毒(DEV)和番鸭细小病毒(MDPV)的TaqMan三重实时荧光定量PCR(q-PCR)的诊断方法并应用于临床疑似样品检测。根据DTMUV的E基因、DEV的UL2基因和MDPV的VP3基因保守区域,分别设计合成了3对特异性引物和探针,在建立单重q-PCR方法的基础上建立了三重q-PCR方法。运用三重q-PCR方法对198份来自江苏和安徽的鸭组织疑似病料进行检测,结果表明,建立的TaqMan三重q-PCR可同时检测这3种病毒,检测灵敏度至少达100个拷贝,相关系数(R2)均在0.99以上,扩增效率为90%~110%。同时,该方法对H9亚型禽流感病毒(H9N2 AIV)、鸭甲肝病毒Ⅰ型(DHAV-1)、番鸭呼肠孤病毒(MDRV)、鸭呼肠孤病毒(DRV)、新城疫病毒(NDV)、鹅细小病毒(GPV)的检测均为阴性,表明该方法具备特异性强、灵敏度高、重复性好和快速等优点。与常规PCR检测方法相比,三重q-PCR方法灵敏度大约高100倍。临床疑似样品检测结果表明DTMUV的检出率最高,3种病毒混合感染亦常见。建立的TaqMan三重q-PCR检测方法为DTMUV、DEV和MDPV的临床样品检测提供了快速、有效、特异和灵敏的工具,也为临床分子流行病学调查及定量分析奠定了基础。

摘要：背景:随着血管疾病发病率的逐年上升,采用血管支架配合微创手术在血管疾病治疗中的临床应用越来越普遍。目的:阐述血管支架的研究背景、性能要求、种类、原材料、制备和后加工技术,分析血管支架植入人体后所出现的并发症及改善方法。方法:应用计算机检索中国知网、Web of Science数据库,检索时间期限为2005至2020年,中文检索关键词为“血管支架、动脉瘤、腔内隔绝术、研究现状”,英文检索关键词为“vascular stent;aneurysm;endovascular exclusion;research status”。结果与结论:采用血管支架配合微创手术治疗动脉瘤具有重要的临床研究和应用价值,然而传统血管支架不能同时具备良好的远期畅通率、抗疲劳性、抗血栓和抗肿瘤功能,应该从结构设计、血管内皮化和高效药物缓释功能改性等方面进行系统设计和改进。血管支架研究是涉及多学科交叉的前沿研究,需要生物材料、工程技术和医学临床的多学科人才团队协同创新,才能开发出相容性更好、性能更稳定和价格更低的血管支架,为人类的医疗事业做贡献。

摘要：采用两大类模型,对应用射流涡流燃烧结构方案的高压涡轮导向器性能进行数值模拟研究。利用基于压力的隐式稳态求解器以及尺度适应模拟湍流模型(SAS),完成了涡轮内增燃燃烧室内的流动与燃烧过程的数值模拟。研究结果表明:无论是在高压涡轮导向器顶部还是在底部耦合驻涡凹腔,对导向器叶间流场形态、流体流动转折角、导向器叶间静压力场的形态以及分布、总压损失均无明显影响,维持了原有导向器的基本性能;高压涡轮导向器耦合射流涡流燃烧结构,增加了涡轮叶片叶间的平均温度以及涡轮导向器出口的平均温度。

摘要：以液压挖掘机工作装置为研究对象,建立其运动学和动力学理论模型。采用多体机械系统仿真软件对工作装置进行运动学和动力学仿真分析,得到各杆件之间铰接点的位移与速度曲线,以及各杆件上各铰接点的受力变化曲线。通过分析铰接点的受力变化曲线,得出各铰接点的受力变化规律,为液压挖掘机工作装置的设计和研究提供理论依据,对提升挖掘机的工作效能和可靠性具有实际意义。

摘要：为了分析坑中坑对基坑稳定性的影响,以工程实例为依托建立了数值模型,分析了坑中坑开挖深度、坡度、平台宽度对支护桩顶位移的影响。分析结果显示:随着开挖深度及坡度的增加及平台宽度的减小,支护桩顶位移呈增大趋势;在不同的平台宽度及开挖坡度下,坑中坑开挖存在临界深度,在确定了开挖深度后又存在临界平台宽度;随着面积比的增大,支护桩顶位移逐渐减小,面积比达一定数值时,支护桩顶位移不再减小,即只要预留足够的平台宽度,坑中坑对基坑稳定性几乎无影响。分析成果可为坑中坑的稳定性设计提供参考。

摘要：机器人教育具有丰富的教育价值,但如何实现其丰富的教育价值还需要深入探索。越来越多的研究者关注合作学习模式在机器人教育中的应用。在与机器人教育密切相关的程序设计教育领域,两人配对学习编程(配对编程)已经有比较广泛和成熟的应用。将配对编程模式迁移于机器人教育是否具有可行性?课题组在无锡市某学校学生中开展了为期一个学期的教学实验。实验随机选择3个班级,分别以驾驶员-导航员模式(驾导配对模式),软件-硬件分配模式(软硬配对模式)以及独立学习三种不同的学习模式进行机器人课程的学习。实验结果表明,配对学习尤其是软硬配对学习模式在机器人教育中具有重要意义,可以促进学生制作更优秀的作品;但与独立学习相比,其在学习态度和学习沉浸度方面并没有显著差异。而直接从程序设计领域迁移而来的驾导配对学习模式并未产生预期的成绩,学习效果略差。机器人教育还需进一步研究影响配对学习效果的因素和改进办法。

摘要：某软土基坑采用桩锚支护结构,在基坑开挖完毕后坑体变形突然增至数十厘米,随后经过坑底处砂袋堆载和钢管支撑使得工程顺利完成。通过现场监测数据分析,认为其原因一是施工速度过快,使得变形无法收敛,二是软土中桩锚支护结构容易发生转动,特别是在锚索锚固角度较大和桩体嵌固深度较浅时,因此在软土基坑中采用桩锚支护结构应加强设计,如减小锚固角度、增大桩长等。