摘要：认知无线电是一种用于提高无线通信频谱利用率的新的智能技术,检测频谱空穴是否存在是实现认知无线电的前提和关键技术之一。首先简述认知无线电的背景和概念,针对认知无线电的频谱感知功能,介绍了基于能量检测的频谱检测方法,并在Matlab环境下进行了仿真实验,比较在相同的虚警概率情况下的检测概率与信噪比的关系。仿真实验结果表明,在相同的虚警概率时,当信噪比大的时候,检测概率越大。

摘要：为了建立精准的水稻芽期耐盐碱评价体系,本研究采用NaCl∶Na2SO4∶NaHCO3∶Na2CO3摩尔比为1∶9∶9∶1的盐碱混合液模拟松嫩平原盐碱地混合盐溶液,采用梯度试验筛选混合盐碱液胁迫浓度范围,确定水稻品种芽期耐盐碱鉴定的最佳浓度。并用确定浓度的盐碱混合液对243份水稻材料进行芽期耐盐碱鉴定。结果表明,盐碱混合液浓度125mmol·L-1是鉴定的最佳浓度。243份水稻材料在该浓度下鉴定获得耐盐碱性极强的品种72份,耐盐碱性强的品种77份,耐盐碱性中等的品种57份,耐盐碱性弱的品种27份,耐盐碱性极弱的品种10份。

摘要：根据液泡膜Na+/H+反转运蛋白基因(NHX1)的保守序列设计引物,通过RT-PCR扩增得到红海榄Na+/H+反转运蛋白基因的cDNA片段,然后采用cDNA末端快速扩增法(RACE)得到RsNHX1基因的全长cDNA序列,GenBank登录号为FJ627273,被命名为RsNHX1。该基因序列的长度为2 094 bp,包含有1个1 614 bp的开放阅读框,编码538个氨基酸。该基因生物信息学分析表明:其氨基酸序列与胡杨PeNHX1(ABY86892)和拟南芥AtNHX1(AAM34759)基因的同源性分别为74%和69%,序列存在较大差异。

摘要：本文主要通过测量不同颜色的天然橡胶薄制品在老化前后的拉伸力学性能的差异,研究有机颜料对天然橡胶力学性能的影响;并用核磁共振(NMR)法测定了不同颜色的天然橡胶制品内部交联密度的差异,验证了不同颜料在硫化过程中对天然橡胶拉伸力学性能的影响。添加了不同颜料的天然橡胶薄制品,其力学性能是不同的。在经历热空气老化后,黄色橡胶产品最为稳定,添加了联苯胺黄的产品具有很好的不褪色特性,且分散在NR中更为均匀,力学性能最佳;添加了红色颜料的橡胶制品褪色最明显,可能是由于颜料红2耐热稳定性最差所致。老化前后,各样品的力学性能大小顺序是:原色>黄色>绿色>红色。结果表明,在天然橡胶力学性能的劣化上,不同颜料的影响是不同的:颜料红2>酞菁绿>联苯胺黄G>原色。

摘要：以寄生疫霉菌多聚半乳糖醛酸酶pppg1～pppg5等5个基因c DNA序列为参考,设计基因编码区特异性引物。利用5对引物分别对剑麻斑马纹病菌进行分子检测以及基因同源克隆。通过此方法首次从剑麻斑马纹病菌中获得了5个多聚半乳糖醛酸酶基因,并分别命名为Szpg1～Szpg5。检测结果表明,Szpg1～Szpg5基因普遍存在于被检测剑麻斑马纹病菌中。序列分析结果表明,Szpg1～Szpg5基因与pppg1～pppg5对应基因之间存在核苷酸序列差异,由此导致个别氨基酸的差异,甚至提前终止。由此推测,Szpg1～Szpg5基因与pppg1～pppg5在功能上可能存在着一定的差异。

摘要：通过查阅文献,发现一点红含有多种有效化学成分,其中黄酮具有抑菌抗炎、降血降脂、预防心血管疾病等药理作用。分析国内外专家对提取一点红成分的方法和研究结果表明,一点红黄酮的提取方法主要有:乙醇回流提取法、纤维素酶提取法、超声波提取法、微波萃取提取法、与超临界流体萃取技术。实验设计拟用纤维素酶提取法辅助HPLC提取一点红黄酮,通过单因素试验、正交试验研究并分析,从而优化纤维素酶提取一点红中黄酮的条件,为一点红的后续研究工作提供可靠的数据依据和借鉴。

摘要：阐述电子鼻的发明和技术发展,以及国际、国内近年来的技术发展形势,提出基于电子鼻技术的基础上,通过对对芒果、香蕉、木瓜等为例进行了农副产品品质检测实验,对比PCA-BP及LDA-BP神经网络的识别效果,设计研究一种专门针对海南热带农产品品质检测的便携式系统的构想方案。

摘要：2018年,荆州市率先在全国试行长江岸线管理员制度,初步建立了长江岸线管理员制度体系和标准,试点运行以来,效果良好。介绍了长江岸线管理员制度框架,包括人员组成、职能定位、管理体制等内容,结合实践分析了长江岸线管理员制度中的实践难点及改善措施。长江岸线管理员制度是一种长江岸线监管的有效方式,具有较强的推广借鉴意义。

摘要：介绍了日本雨水管理的历程、方式、设施及其相关政策。通过对日本雨水管理的深入研究,阐述了雨水管理对城市可持续发展的重要性,是缓解水资源紧张的有效措施。分析详述了日本雨水应用设施的构造及用途,列举了日本雨水管理的成效及其政策措施,从而对我国城市雨水利用的发展提供借鉴。

摘要：基于数据驱动学习模式的深度学习方法已在计算机视觉、语义分析,语音识别以及自然语言处理等众多机器学习相关应用领域取得了成功的应用,并颠覆了这些领域基于"人工特征"的传统范式。受此启发,本文提出了一种基于深度学习的视频帧内帧间编码通用隐写分析方法。由于视频帧内帧间编码信息隐藏本质上都是修改了视频解码帧图像像素值,因此本文从图像域的角度出发,设计了一种视频隐写分析卷积神经网络,将特征提取和分类模块整合到一个可训练的网络模型框架下,以数据驱动的形式自动学习特征并实现分类。实验结果表明,本文方法具有优异的通用隐写检测性能。