小白鼠脑及肝细胞中RNA连接酶的研究

本文利用小白鼠脑或肝全细胞抽提液为酶源,Oligo A为底物,对真核哺乳动物细胞中的RNA连接酶进行研究.经测定,其抗碱性磷酸单醋酶的活性为16—49mU标准/ml.另外,还利用小白鼠脑或肝细胞核抽提液为酶源,人工合成的UpCpU和~(32)pNp为底物,用同系层析和放射自显影技术进行检测,得到清晰的连接产物自显影点.使用 DEAE-Sephadex A_(25)柱将连接产物进行了分离,并用同系层析法对连接产物做了进一步鉴定.用KOH或碱性磷酸单酯酶水解法,证明了连接方式为:3′-P→5′-OH.实验初步发现:在小白鼠脑或肝细胞核中有一与 T_4RNA连接酶不同的新酶。     

六年制重点中学高中数学课本《代数》第一册第三章简介

六年制重点中学高中数学课本《代数》(试用本,以下简称新教材)第一册的第三章是“幂函数、指数函数和对数函数”,分为三大节:一、映射与函数;二、幂函数;三、指数函数和对数函数。本章内容在编写过程中,曾参考了原来的全日制十年制学校高中课本(试用本,以下简称原教材)《数学》第一册第一章中的相应内容,但新教材吸取了各地三年来使用原教材的意见,对一些概念的阐述和定理的证明作了修改,在例、习题的配备上也有所充实。下面对本章教材作一简介,主要谈谈与原教材不同的地方。     

六年制重点中学高中数学课本《代数》第二册第二章简介

六年制重点中学高中数学课本《代数》(试用本,以下简称新教材)第二册第二章是“数列与数学归纳法”,它与原全日制十年制学校高中课本(试用本,以下简称原教材)《数学》第三、四册中的相应内容基本一致。现对这一章内容的变动情况以及我们的想法作一简单介绍。 “数列”在原教材中是安排在第四册(最后一册)、与极限合在一起的,这主要是考虑到数列与极     

基于CAN总线的电车漏电检测装置的研制

针对大型电动车在下雨天偶然出现漏电的现象,设计一套基于CAN总线与单片机(MCU)技术相结合的电车漏电电压实时检测装置.该装置能够实时检测出电车车皮与大地之间的电压值,并进行判别是否达到报警状态,通过CAN总线把检测数据与报警信号发送给前台数字仪表显示系统.司乘人员可以实时了解到本车漏电状态并作出合理判断,以防乘客被漏电所击.经过试验和实际运行证明此方案设计是合理的.     

避免DC-DC电源输出端带大电容满载启动时发生过流保护的方法

DC-DC开关电源在输出端带大电容满载启动时,如果电流检测电路设计不当很容易发生因输出端采取过流保护而不能正常启动的现象.就该问题,本文提出了一种简单的方法,仅增加数个元件就可以避免在输出端带大电容满载起动时出现过流保护,从而保证了DC-DC开关电源即使输出端带大电容也可以实现正常的满载启动.     

无限缓存下自相似网络通信量复用策略

研究了自相似网络通信量的统计复用策略。首先讨论了在采用FIFO(First In First Out)服务策略且缓存趋于无限大时,满足一定溢出概率要求的统计复用带宽要求,然后对这种情况进行了仿真分析。研究表明网络通信量的自相似特性对复用增益有较大的影响,并且自相似性越强、复用通信量数量越大,所取得的复用增益越大,这对于网络设计是很重要的。     

双向HFC＋CM网络模式是西部地区县级广电运营商开展双向增值业务的最佳选择

本文以西部地区县级广电网络的现状为出发点,指出以双向HFC＋CM的网络模式是支持西部地区县级广电网络运营商开展双向增值业务、实现可持续发展的主要网络技术模式。     

采用生理响度感知机制的车内噪声声品质预测

现有车内噪声声品质预测的响度计算中没有考虑真实人耳生理解剖结构的传声特性,因此提出了一种基于生理响度感知模型的车内噪声声品质预估方法。首先,采集两款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价试验得到车内噪声的主观评价烦恼度。之后,整合中耳集总参数模型与耳蜗传输线模型,构建生理响度模型。然后,以生理响度模型的响度计算值为主要参数,结合尖锐度、粗糙度与车内噪声的主观评价值,通过TabNet模型构建了车辆声品质预测模型。最终,对比分析了所构建声品质模型与基于现有标准响度模型所构建的声品质模型的预测效果。结果表明,采用生理响度模型的声品质预测平均误差百分比仅有4.73%,优于采用Moore响度(6.13%)与Zwicker响度(6.94%)的声品质预测结果。此外,所构建的TabNet声品质预测模型的平均误差百分比也低于基于BP神经网络模型的平均误差百分比(7.60%)。采用生理响度模型的TabNet声品质预测能够提高车内噪声声品质客观评价的准确率。     

数据库云化部署技术研究

云计算虚拟化技术具备弹性可扩展、自动迁移(高可用)、自动恢复(高可靠)等特征,然而数据库系统自身技术的复杂性对在云计算环境中部署工作提出了调整.在研究与分析私有云计算环境中数据库系统部署模式的基础上,在实际应用系统环境中重点验证了不同数据库系统采用单虚拟机部署模式时事务性能基准测试中的性能表现,通过与数据库在物理服务器部署方式下的性能对比,验证了数据库系统云化部署的可行性.