甲基丙烯酸叔丁酯的原子转移自由基聚合

分别以对氯甲基苯乙烯和α-溴代丙酸乙酯为引发剂,联二吡啶和N,N,N′,N″,N″-五甲基二亚乙基三胺为配位剂,在氯化亚铜的催化作用下,使甲基丙烯酸叔丁酯(tBMA)进行本体聚合.用凝胶渗透色谱跟踪聚合物的相对分子质量变化,发现不同引发剂与配位剂对聚合反应速率有明显的影响.根据体系中的ln([cM0]/[cM])变化与聚合反应时间成线形的关系,证明tBMA的聚合过程在实验范围内符合原子转移自由基聚合(ATRP)反应规律.利用ATRP的反应特点,改变引发剂与单体tBMA的配比,可将聚甲基丙烯酸叔丁酯(PtBMA)的相对分子质量控制在所需范围内,并保持PtBMA的相对分子质量分布≤1.2;同时用核磁共振氢谱对产物的结构进行表征,结果表明所得聚合物PtBMA的结构明确.     

环境错误注入分析法检测安全漏洞研究

本文在研究计算机网络漏洞产生原因的基础上,探讨了利用环境错误注法检测网络安全漏洞的技术.它是一种动态测试软件脆弱性的技术,能有效地触发程序内部的漏洞,与静态检测漏洞技术相比具有很好的扩展性和灵活性.     

配电网馈线自动化的模式比较及故障判定

通过对目前存在的几种配电网馈线自动化故障恢复模式的分析比较，指出基于FTU的配电管理系统是非常先进的一种解决方案。在此基础上提出了故障判定的一种方法，亦即首先建立网络状态矩阵D，然后根据故障情况建立故障判定矩阵Dp，最后．依据故障判定矩阵判断出故障区间。并通过一个实例提出了一种故障恢复的方案。     

科技评估的政策环境及其发展对策

随着我国市场经济的发展和逐步完善，以及政府职能的转变和科技管理体制的改革，独立、客观、公正、科学的专业化科技评估活动，已成为科技宏观管理的重要环节，是国家和政府对科技计划、技术市场交易、技术交流与合作实施有效管理，实行决策的科学化、程序化的重要手段，是政府增强科技宏观管理调控能力、推动科技管理制度创新     

关于重庆市未来区域发展空间结构的思考

以当前重庆市三大经济区的划分和重点发展轴线为基础。并结合未来空间上的可通达性和远期经济发展的需要等因素。未来重庆市原则上可以划分为“两圈两带”共四个经济区，即新都市发达经济圈、环都市次发达经济圈(或大渝西经济圈)、渝东南经济带和渝东北经济带。     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

海上突发事件下的航道通航效率分析

为研究海上交通突发事件对港口航道通航效率的影响,以交通波理论为基础,结合港口航道船舶交通流特性,分析突发事件时航道内船舶的聚集和消散过程,建立海上交通突发事件时空影响模型。以厦门港超大型船舶进港单向通航为例,定量计算出单向通航时最大排队长度及阻塞时间,为海事主管部门在超大型船舶进港时制定相应措施提供理论参考依据。     

SURF与RANSAC组合图像拼接算法

针对目前基于尺度不变特征变换匹配算法(scale invariant feature transform,SIFT)的图像拼接算法存在的算法复杂度高、算法的特征点匹配精度不准的问题,提出了一种SURF和RANSAC组合的拼接算法。算法从特征点提取匹配出发,基于筛选过滤的提纯思想对初步筛选的特征点进行优化从而达到提高融合质量的目的。筛选过程使得算法具有一定的鲁棒性,同时算法降低了时间上面的消耗。基于SURF和RANSAC的组合图像拼接算法可实现高质量的图像拼接,是一种加速图像拼接速度兼具鲁棒性的图像拼接算法。     

白蛾周氏啮小蜂普通气味受体OR1的进化分析

为了探究气味受体OR在白蛾周氏啮小蜂的嗅觉识别过程中的作用机制,利用Illumina Hiseq~(TM) 2000平台对其触角进行转录组测序,从转录组序列中得到了一个普通气味受体OR1的基因全序列,对其进行多角度的进化分析.结果显示,周氏啮小蜂OR1基因全长为1 257 bp,编码418个氨基酸.将周氏啮小蜂的OR1氨基酸序列与18种膜翅目昆虫进行比对的结果表明,周氏啮小蜂的OR1氨基酸序列与短管赤眼蜂和丽蝇蛹集金小蜂的一致性和相似性均较高,根据氨基酸序列构建的系统发育树结果也表明周氏啮小蜂与短管赤眼蜂和丽蝇蛹集金小蜂的亲缘关系接近.与寄主单一的对叶榕传粉榕小蜂相比,周氏啮小蜂OR1的同义突变率较低,密码子偏好性也相对较低,主要接受负选择压力.     

基于词袋模型的监控视频异常活动检测算法

针对监控视频异常活动检测算法检测准确率与鲁棒性较低的问题,提出了一种基于词袋模型与无向图建模的视频异常活动检测算法.(1)将输入视频划分为大小相等的视频片段,提取每个视频片段的时空兴趣点;(2)生成一个局部活动的无向图集,图的顶点表示时空兴趣点,边表示兴趣点之间的关系;(3)分别对局部异常活动和全局异常活动进行分类处理,识别出异常活动.基于公共数据集UMN的仿真实验结果表明,本算法对视频监控中异常活动具有较好的检测准确率.