葡萄球菌肠毒素B基因的膜片电极支撑双层类脂膜核酸传感器的研究

本研究用膜片电极支撑双层类脂膜(BLMs)核酸传感器,检测葡萄球菌肠毒素B(SEB)基因。BLMs在膜片钳尖端形成后,传感器的检测电流大小和施加的电压成正比。通过在BLMs上固定针对SEB基因特异的直链十二烷烃链(0～273.65μg/L)修饰的单链寡核苷酸(C12-ssDNA)探针与膜片钳系统一同构建成膜片电极支撑BLMs核酸传感器。电流大小与探针的浓度呈正相关,线性回归方程I=5.49 2.94C;相关系数r=0.9962。SEB基因浓度在20～5000μg/L范围时,检测的电流信号与SEB基因浓度的自然对数呈负相关,线性回归方程I=1103.26-103.62lnC,相关系数r=0.9977;同时,核酸传感器有很好的特异性,与不产SEB的金葡菌属、其它食物中毒菌的基因组DNA和空白对照组反应无明显电信号响应。应用原子力显微镜对BLMs表面微观结构、ssDNA固定于BLMs上和BLMs上杂交洗脱后的表面微观结构进行观察。本研究构建的膜片电极支撑BLMs核酸传感器为SEB基因的检测提供了一种快速、灵敏、特异性强的方法。     

吉林大学化学学科国际化人才培养模式的探索与实践

吉林大学化学学科作为国家“双一流”建设学科,始终将一流人才的培养作为不懈追求发展的根本目标。充分利用海外优质教育资源,建设与实施多元化、特色化的海外优质课程和国际交流项目,通过搭建外延式实践平台,支持能力阶梯式增长,为培养具有创新意识、实践能力、国际竞争力和家国情怀的高素质人才构建了多层次、国际化的创新人才培养模式,培养了大批化学领域的杰出人才。     

光学移相干涉仪抗振系统的鲁棒控制系统仿真分析

将被动抗振和主动抗振相结合的混合控制技术应用于解决光学移相干涉仪抗振系统的不确定性问题,其中主动抗振采用鲁棒控制策略.该方法克服了由模型和干扰所引起的不确定性,使得控制系统能够有效地抑制抗振模型的不确定性和外部振动的干扰.仿真结果表明,该方法使光学移相干涉仪在振动的干扰下具有较好的鲁棒稳定性和控制准确度.     

基于云计算数据中心的传输基础资源运营规划方法研究

随着5G+AICDE时代快速临近,云计算数据中心的建设进入了高速发展阶段,且逐渐成为重要的战略资源.数据中心的海量数据传输及互通依托于管道光缆等基础传输网络,传输规划就显得尤为重要.本文以某云计算中心管道光缆等传输基础资源运营规划为案例,阐明了前期规划相应的原则,提出了地下管廊和环形无递减交接配线等技术在云计算数据中心...     

缓存区工位和调度系统在CMP设备中的应用

介绍了一种半导体专用设备用的缓存装置及其调度方法,此调度方法适用于晶圆的多种工艺加工过程,针对设备在晶圆传输过程中遇到模块故障或者模块超时问题,合理的启用缓存区工位将有受损风险的晶圆收纳到缓存区,并在故障消除后将晶圆恢复至正常工艺流程的方法。该系统方法最大限度地保护晶圆的安全,同时也为快速恢复正常加工提供了保障。     

微结构显微光学无损检测方法（特邀）

微纳尺度的微结构可调制光场,提高传感器的灵敏度,是新一代功能器件或传感器件中广泛使用的重要结构特征。包含微细加工在内的先进制造技术的快速发展,对多种型式微纳尺度微结构的无损测量技术提出了紧迫的需求。本文从多维视角论述了国内外行业发展中出现的微结构种类、型式,围绕具有高精度无损检测特质的光学显微技术,阐述了国内外仍在继续发展的微结构无损检测四种主流方法,分析了这些方法的技术特点、适用对象,给出了典型样品的检测结果,其中部分结果是首次发表。结果表明,暗场显微机器视觉法,是振幅型颗粒、凹坑、划痕等有害微结构的有效检测方法,可以实现大尺度样品的快速检测;共焦显微成像和低相干显微干涉法是“相位”型微结构的最佳检测方法,可以得到微结构的三维形貌;光谱反演-过焦扫描法与近红外显微干涉法,是应高深宽比微结构无损检测需求而发展起来的新方法,前者可以快速测得线宽和深度,后者可以测得物镜视场范围内高深宽比微结构的三维形貌,二者可以相互验证与补充。     

基于单通道反射型电光调制器实现不同路光同时调制的方法

提出了一种利用单通道反射型聚合物电光调制器同时调制不同路光的方法。衰减全反射结构的电光调制器,其每一个衰减全反射(ATR)峰的位置分别对应于一个导波共振模式。实验系统中利用衰减全反射导膜峰作为调制通道,使其每一路光路的入射角分别对应于不同导波共振模式的工作角,就可以实现利用单通道的电光调制器同时调制不同路光。提出了三种实现两路光同时调制的模式,并给出了三种模式的调制结果。结果表明,作为调制通道的导模阶数越低,调制效率越高。在832 nm光波波长下,采用最低阶导模进行调制时可以获得42.9%的调制效率。     

考虑设备状态转移的配电网检修优化建模与仿真

针对设备状态转移对电网运行风险影响的问题,深入研究了电网设备状态转移的过程,并提出了计及该因素的配电网检修优化模型。通过分析包括正常、轻度劣化、重度劣化与劣化故障四个状态在内的设备状态转移马尔科夫过程,构建了基于四状态马尔科夫过程的状态转移矩阵。同时,考虑到不同设备状态转移对电网运行方式的影响,还设计了检修计划最优前瞻时间及配电网检修优化模型。基于某地区电网数据构造的仿真算例表明,文中所提优化方法可有效防控执行期间因设备故障而造成的电网运行风险增大问题,进而提升电网供电的可靠性。     

碱性介质中Ni–Fe层状双氢氧化物析氧催化剂的研究进展

电催化水裂解被广泛认为是一种非常有前景的制氢路线之一,这一反应过程包括析氢反应和析氧反应.与析氢反应相比,析氧反应涉及多步质子耦合–电子转移过程,需要较大的活化能垒和过电势,因此是水裂解反应的瓶颈. Ni–Fe层状双氢氧化物因其独特的层状结构和优异的析氧反应性能而备受关注.本文首先介绍了电催化析氧反应的机理以及评价电催化剂性能的关键参数和标准,讨论了Ni–Fe层状双氢氧化物催化剂的制备方法,随后重点综述了析氧反应性能优化策略,如构筑纳米结构、掺杂异原子、构建异质结构、负载单原子、调控缺陷位、扩大层间距等方法.最后,对Ni–Fe LDH催化剂未来发展提出了展望和挑战.     

深度卷积神经网络语义分割综述

得益于深度卷积神经网络在特征提取和语义理解的强大能力,基于深度神经网络的语义分割技术逐渐成为计算机视觉研究的热点课题.在无人驾驶、医学图像,甚至是虚拟交互、增强现实等领域都需要精确高效的语义分割技术.语义分割从图像像素级理解出发,为每个像素分配单独的类别标签.针对基于深度神经网络的语义分割技术,根据技术特性的差异,从编码-解码架构、多尺度目标融合、卷积优化、注意力机制、传统-深度结合、策略融合方面展开,对现有模型的优缺点进行梳理和分析,并当前主流语义分割方法在公共数据集实验结果进行对比,总结了该领域当前面临的挑战以及对未来研究方向的展望.