紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

恒定非均匀磁场调控下的强制对流传热数值研究

分别对雷诺数、磁场强度和磁纳米流体浓度进行了讨论，并将数字高程模型(DEM)应用到梯度磁场模型的建立，分析了磁场梯度大小和方向对传热效果的影响。结果表明：雷诺数、磁场强度和梯度与传热效果呈正相关，在磁场介入的情况下，磁纳米流体浓度对传热效果的影响存在一个最佳值；磁场梯度方向垂直于流动方向时对传热的强化效果最显著。以平均努塞尔数和压降为目标参数，利用正交试验设计的方法研究了各变量对传热效果影响的权重大小，得到各变量取值范围内的最佳组合。     

DSA、CTA联合MR影像评估AIS患者脑支循环及预后性关系

探讨数字减影血管成像(DSA)、计算机断层扫描血管成像(CTA)联合磁共振(MR)影像评估急性缺血性卒中(AIS)患者脑支循环及预后性关系。选取60例大脑中动脉M1段急性闭塞所致AIS患者为研究对象,根据DSA、CTA与MR影像对其脑侧支循环评估,比较患者基线资料、结局指标等,并分析预后性。结果发现:基于DSA、CTA与MR影像对AIS患者脑侧支循环评估结果一致性良好;3种影像模式下脑侧支循环良好组与不良组结局资料差异显著(P<0.05);多因素分析显示,FVH-ASPECTS评分、rLMC评分、ASITN/SIR分级量表均为AIS患者神经功能预后的独立影响因素。总之,DSA、CTA、MR影像对AIS患者脑侧支循环评估具有一致性,且FVH-ASPECTS评分、rLMC评分、ASITN/SIR分级量表均为AIS患者神经功能预后的独立影响因素。     

几个有趣的课堂引入小实验

物理教学实践表明,采用新颖的、趣味的、生动的、富有悬念的、参与性的实验有利于学生萌发热爱物理学的情感,产生强烈的求知欲.笔者尝试制作了“神奇的滤音电路”“神秘的光电实验”“有趣的电磁琴”“微安表的秘密”等作为新授课的引入实验,取得了不错的教学效果.     

基于数字全息的热透镜效应测量

提出一种数字全息定量测量半导体激光二极管侧面泵浦Nd∶YAG晶体热透镜效应的方法。CCD采集Nd∶YAG晶体在不同泵浦电流下的数字全息图,通过数值重建得到热透镜效应引起的相位分布及其变化过程。再由相位分布计算得到对应的热透镜焦距。实验结果表明,利用数字全息技术可以准确和有效测量热透镜效应及热透镜焦距。     

数字散斑干涉三维变形测量技术研究进展

三维变形可以转换为应力/应变分布，是材料性能测试和结构可靠性分析的关键参数。在众多三维变形测量技术中，数字散斑干涉技术可以高精度地测量三维变形信息，在航空航天、汽车、先进制造、土木工程和生物医学等行业发挥着十分重要的作用。从散斑干涉基本原理出发，详细介绍了几类三维变形散斑干涉测量技术，并分析比较各类方法的优缺点；同时介绍了散斑干涉三维变形测量技术的国内外研究进展和最新应用；最后展望了散斑干涉三维变形测量技术在动态同步测量、测量系统简化以及应用范围扩宽等方面的发展趋势。     

相位可控的核四极矩共振激励脉冲发生器设计

在核四极矩共振（NQR）领域，射频激励脉冲信号的优劣对NQR响应信号有重要影响.针对常规方法中射频激励脉冲参数不可控的问题，本文基于32位闪存微型控制器STM32和直接数字频率合成（DDS）芯片AD9910设计了一种相位可控激励脉冲发生器.采用STM32控制AD9910产生波形参数（脉冲宽度、脉冲间隔、脉冲个数和共振频率等）可控的射频激励脉冲，利用LabVIEW软件平台设计脉冲参数设置界面，并建立计算机与微控制器通信，实现波形参数的精确优化控制.实验结果表明，该方法实现了相位可控的NQR激励脉冲序列，可为后续NQR信号检测提供有效激励源.     

基于深度学习的离轴菲涅耳数字全息非线性重构

针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性.     

电感耦合等离子发射光谱法测定铁基粉末冶金中的钙元素

利用电感耦合等离子发射光谱法（ICP-OES）测定铁基粉末冶金中的钙元素.通过调整酸度配比和消除干扰因素，采用外标法定量消除基体效应的影响，同时共存元素的干扰校正试验表明，样品中共存元素对待测元素无干扰影响.通过对样品消解进行前处理优化，结果表明:在样品中加入王水后在电热板上加热，消解后滴加双氧水，使用ICP-OES测定，能获得良好的定量结果.在0.5~10 mg/L范围内具有较好的线性关系，其线性相关系数为0.999 9，方法精密度的RSD为0.14%（n=10），加标回收率为98%~105%.方法具有经济、快速、简单且重现性好等特点，可以满足日常分析检测要求.