CuBr激光放电管声波共振现象的研究

为了使有广泛应用的CuBr激光器能稳定和高效运行,针对实验中出现的激光输出功率随放电频率起伏的情况,给出CuBr激光放电管内声波振动的数学模型。该模型选取圆柱形放电管轴为柱坐标轴对波动方程求解,通过数值计算,获得了放电管内声压分布的解析表达式。通过分析放电频率与激光管固有声振动频率的关系,明确了声共振会导致激光介质重新分布,它对激光输出功率有影响,理论计算结果和实验结果完全符合。     

ESTIMATION OF RELATIVE BLOOD VOLUME IN HEAD AND NECK TUMORS

Introduction: The calculation of relative blood volume in head and neck tumor with MR imaging is anew approach that may provide additional hemodynamic information relevant to both untreated and treated tumors. This hemodynamic information is especially usefu l for the differentiation between viable tumor and post surgical changes or rad iation induced scar, and is also beneficial for tumor staging and tumor biopsy.     

债务偿还匹配的二分法研究

在文献［１］的基础上,对资产收入流与债务序列匹配的二分法给出了一个理论证明。     

昆虫细胞凋亡蛋白酶caspase-1的表达纯化及活性分析

依赖于天冬氨酸的半胱氨酸蛋白酶(caspase)在细胞凋亡途径中起着不可替代的关键酶作用.本研究采用原核表达载体pET32a表达和纯化了家蚕细胞Bm-caspase-1及粉纹夜蛾细胞Tni-caspase-1蛋白酶,序列分析表明二者具有相同的内部剪切识别序列,且酶活性位点均为QACQ↓G.纯化获得大量可溶性蛋白酶,Western-blotting分析表明Bm-caspase-1在大肠杆菌中已自我剪切活化,而Tni-caspase-1没有自我剪切,无酶活性;活性Bm-caspase-1蛋白酶对caspase-3特异性底物Ac-DEVD-AMC的降解酶活性可被Z-VAD-FMK呈剂量依赖性抑制,半抑制浓度约20nmol/L.此外,活性Bm-caspase-1蛋白酶能够转活化无活性的Tni-caspase-1蛋白酶原.结果揭示了昆虫细胞caspase同样具有与哺乳动物细胞caspase相似的底物降解活性并可相互剪切激活,为进一步研究昆虫细胞凋亡的分子途径奠定了基础.     

温度和流速对齐口裂腹鱼幼鱼呼吸代谢的影响

通过流水式呼吸仪研究了齐口裂腹鱼(Schizothorax prenanti)幼鱼在不同水温(11,15,20,23℃)和流速(0.00,0.10,0.30,0.50m/s)环境下的呼吸代谢.研究发现,齐口裂腹鱼幼鱼呼吸代谢率(MR)和单位体重呼吸代谢率(MR′)都随着温度的升高而增大.在11～23℃之间,代谢率的变幅为0.85～7.21mg/h,单位体重代谢率的变幅为350.81～1858.16mg/(kg·h).回归方程MR=a.mb能够较好的描述4个温度水平的幼鱼代谢率与体重之间的关系(p<0.05),体重指数b随着温度的升高而降低.并且在11～23℃之间,幼鱼的代谢率与温度、体重间的关系可通过模型MR=0.525m0.788.e0.033T(R2=0.907,p<0.05,n=32)较好地表征.在0.00,0.10,0.30,0.50m/s4个流速下裂腹鱼幼鱼呼吸代谢率的波动范围为0.59～2.35mg/h,单位体重代谢率波动范围为469.93～1281.56mg/(kg.h).各流速平均代谢率的大小顺序为0.937mg/h(0.10m/s)<1.089mg/h(0.00m/s)<1.104mg/h(...     

凡纳滨对虾基因组fosmid文库的构建及钙离子通道基因的筛选

本研究构建了凡纳滨对虾的基因组fosmid文库,该文库包含大约1.1×105个克隆,插入片段平均长度大于35 kb.根据和果蝇钙离子通道基因同源的凡纳滨对虾EST序列设计引物,对文库进行了PCR筛选,得到1个阳性克隆,测序结果显示该克隆包含有钙离子通道基因.研究结果为凡纳滨对虾的基因克隆和分子选育等研究奠定了基础.     

关于粗糙核奇异积分算子交换子的一点注记

证明了核函数满足相对较弱的尺寸条件下,带粗糙核的奇异积分算子的交换子[b,T]是Lp(Rn)上的有界算子,那么b∈BMO(Rn)。     

一种基于卷积神经网络的恒星光谱快速分类法

恒星光谱数据的分类是天体光谱自动识别的最基本任务之一,光谱分类的研究能够为恒星的演化提供线索。随着科技的发展,天文数据也向大数据时代迈进,需要处理的恒星光谱数量越来越多,如何对其进行自动而精准地分类成为了天文学家要解决的难题之一。当前恒星光谱自动分类问题的解决方法相对较少,为此本文使用了一种基于卷积神经网络的方法对恒星光谱MK系统进行分类。该网络由数据输入层、四个卷积层、四个池化层、全连接层、输出层构成,与传统网络相比具有局部感知、参数共享等优点实验。在Python3.5的环境下编程,利用Tensorflow构建了一个简单高效的具有四个卷积层的卷积神经网络,并将Dropout作用于全连接层之后以防止过度拟合。Dropout的基本思想：当网络模型进行训练时,把一些神经网络节点按一定的比例丢弃,使其暂时不发挥作用。Dropout可以理解成是一种十分高效的神经网络模型平均方法,由于它不依赖于某些局部特征所以能够让网络模型更加鲁棒。实验中使用的一维恒星光谱图是取自LAMOST DR3数据库,首先进行预处理截取光谱3 600~7 300 Å的部分,均匀采样后使用min-max标准化法对其进行初始化。实验包括两部分：第一部分为依据恒星光谱MK系统对光谱进行分类,每一类的训练样本包含1 000条光谱数据,测试样本为400条光谱数据,首先通过训练样本对CNN网络进行训练,进行3 000次的迭代,用训练后的网络将测试样本进行分类以验证网络的准确性;第二部分为相邻两类的恒星光谱的分类,其中O型星数据集样本为250条光谱,其余类别恒星样本数据集均为4 000条光谱,将数据5等分,每次选取当中的一份当作测试集,其余部分当作训练集,采用5折交叉验证法求得模型准确率,用BP神经网络进行对比实验。选择对网络模型进行评估的指标包括精确率P、召回率R、F-score、准确率A。实验结果显示CNN在对六类恒星光谱进行分类时其准确率都在95%以上,在对相邻类别的恒星进行分类时,由于O型星样本量较少,所以得到的分类结果不太理想,对其余类别的恒星分类准确率都高于98%,以上结果都证明了CNN算法能够很好地解决恒星光谱的分类问题。     

微穿孔板几何参数估算及其对吸声性能的影响

不规则孔微穿孔板几何参数无法直接获知,造成吸声性能计算困难,故提出一种微穿孔板几何参数估算方法。将不规则孔等效处理为圆孔,利用马氏理论关于圆孔微穿孔板的基本理论,建立了微穿孔板几何参数估算模型;将参数估算结果用于吸声性能预测,理论计算与实验结果吻合。根据微穿孔板几何参数对高吸声性能区域的影响,探讨了马氏理论适用极限与微穿孔板几何参数的关系,以及微穿孔板受粉尘污染后吸声性能演变规律。将微穿孔板参数点取在面积较大的高吸声性能区域中间部位,可获得较大的马氏理论适用极限;微穿孔板参数点位于高吸声性能区域右上部位时,一定程度的粉尘污染不会降低吸声性能.