在自动化和人工智能迅速发展的当下,移动机器人已广泛渗透至各行各业,而路径规划技术是确保其自主性和效率的关键。深度剖析了几类主流的路径规划算法,包括图搜索、随机采样、智能仿生以及深度强化学习,揭示了各算法在实际应用中的优势与挑战。进一步将路径规划研究按照应用场景分类,具体分析了陆地机器人、无人机、水下机器人在各自领域中的路径规划方法与发展趋势。此外,还展望了未来路径规划技术可能的发展方向。通过这一概述,旨在为该领域的研究人员提供宝贵的信息与研究思路。

针对机器人路径规划中深度强化学习方法训练时间长、收敛速度慢的问题,提出一种改进双延迟深度确定性策略梯度算法(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)。该算法引入人工势场中的引力场和斥力场优化TD3的奖励函数,引导机器人合理的避开障碍物前往目标点,从而提高算法的收敛速度和准确率；同时运用运动约束规则对机器人的运动方向进行约束,使得运动轨迹更加平滑流畅。仿真实验结果表明,在多障碍物环境中,所提算法能有效地使机器人避开障碍物并规划出合理的路径。与其他方法相比,改进后的算法规划成功率更高,规划路径更短。

在多源大数据融合阶段处理历年异构的数据时，涉及到多指标和多维度的问题，需要清洗、转换、映射和对齐等操作。相关数据处理工具和方法逐步涌现，但仍难以解决大量数据的交叉融合问题。为此，研究了基于ETL技术的多源异构数据融合方法，分析了常用的ETL工具和数据融合技术，包括数据抽取、转换、加载工具以及数据处理算法。分析了面向灵活需求、业务交叉较多和实时数据流场景时，遇到的数据源异构、数据结构差异、数据更新频率困难等问题，并从模块化设计、逻辑和参数分离、标准化构件库、轻量级JSON格式的配置文件等方面研究了ETL工具模块化扩展和构件重复使用的方法，以便更好地处理大规模异构数据。解决了多源大数据融合阶段的交叉融合问题，对提高数据处理效率、确保数据质量以及支持更深入的数据分析和决策具有重要意义。

综合利用煤气化细渣的天然成份（富含Si、Al、Fe、Ca）,以酸浸+碱溶方法制备新型聚合硅酸铝铁絮凝剂（PSAFC）,在优化制备条件的基础上,采用X射线荧光光谱仪（XRF）、X射线衍射（XRD）和傅里叶变换红外光谱（FT-IR）对PSAFC进行了表征,证明PSAFC是由Si、Al、Fe、Ca等元素聚合而成非晶相、无定形的高分子无机絮凝剂。同时,以高岭土悬浊液为研究对象,对PSAFC絮凝性能进行了研究。结果表明:当PSAFC质量浓度为50 mg/L,pH为10时,高岭土悬浊液初始浊度低于1 439 NTU时,PSAFC对其均具有较好的絮凝性能,浊度去除率均可达95%以上。该研究可为煤气化细渣的综合利用与高分子无机絮凝剂的制备提供新的途径与方法。

基于第一性原理，利用CASTEP模块，通过虚拟晶体近似的方法建模，采用GGA+PBE泛函关联函数，研究了Al-Si7-MgX(X=0.1~0.5)、Al-SiX-Mg0.3(X=6~9)合金中的Si、Mg质量分数的变化对机械力学性能参数的影响。研究表明，随着研究组元质量分数的增加，晶格常数有所减小，最大值与最小值相差约0.265%；弹性常数C11、C12、C44满足结构稳定性条件；体积模量B、剪切模量G、杨氏模量E、泊松比u随着A356中Si、Mg质量分数变化而变化；Mg质量分数的变化对剪切模量G、杨氏模量E的影响比Si质量分数的变化更敏感。计算结果与现有实验数据对比表明，计算结果接近实验数据，第一性原理计算Al-Si-Mg合金材料参数可行。

高尿酸血症发病率逐年增高，高尿酸对机体健康的影响已成为生物医药领域的热点和前沿问题。现有研究证实，高尿酸水平对患者关节和肾脏造成慢性损伤，但对免疫稳态影响的研究较少。通过不同化学诱导剂成功构建了3种高尿酸血症小鼠模型，并对其尿酸变化、肾脏病理改变以及外周血中主要负责体液免疫的B细胞、负责细胞免疫的T细胞以及先天性免疫细胞NK细胞等免疫细胞比例进行了详细研究。结果显示，相比正常对照组，3种高尿酸血症小鼠模型的B细胞比例均出现显著下降，且600 mg/kg高剂量黄嘌呤暴露组的CD4+ T细胞、CD8+ T细胞以及B细胞下降尤为显著。本研究从免疫稳态角度揭示了高尿酸血症对机体的重要影响，为高尿酸血症模型的构建提供了参考，为高尿酸血症诱发痛风等疾病的发病机制提供了新的思路。

随着能源问题日益严峻，将自然界中丰富的可再生资源木质纤维素转化为二代燃料乙醇的设计思路为解决当前的能源危机、粮食危机和环境危机提供了一条出路。然而，微生物在发酵生产二代乙醇的过程中也面临多项技术难题。其中，木质纤维素降解产生的多种小分子化学物质不仅会抑制微生物生长繁殖，同时也会降低微生物的发酵效率。乙酸是多种木质纤维素原料降解物中常见的一种主要抑制剂。为提高微生物的木质纤维素乙醇发酵效率，选取工业生产领域最有潜力的乙醇发酵菌株酿酒酵母为模式生物，通过将组蛋白H3第九位的赖氨酸(K)突变成谷氨酰胺(Q)来模拟组蛋白H3K9的乙酰化状态，以此探究组蛋白H3K9Q点突变体对木质纤维素水解抑制物乙酸的耐受性。点滴平板结果显示，H3K9Q点突变可显著提高酿酒酵母在乙酸条件下的生长性能。生长曲线实验进一步表明，H3K9Q点突变可使菌株在3.5 g/L乙酸胁迫条件下快速进入指数期，由点突变前的36 h缩短为24 h。并且，在添加乙酸的液体培养基中生长48 h后，H3K9Q点突变体的OD600约为对照菌株的1.9倍，说明H3K9Q点突变显著提高了酿酒酵母的乙酸耐受性。本研究为纤维素乙醇工业生产中的菌种优化提供了有益借鉴参考。

在电力系统中,电力线路承载着输送电能的重要任务,安全可靠的电力线路对电力系统的稳定发展有着重要的意义。针对利用深度学习算法对电力线路中的悬挂物、塔吊等目标检测准确率低、实时性差的问题,提出基于改进YOLOv5的电力线路安全检测与异常识别方法。该方法基于YOLOv5算法,在网络的部分C3模块中引入ECA注意力机制,增强网络的特征提取能力；在主干网络中的池化层之后增加Fast-RFB模块,提高检测速度与准确性；使用解耦头部替代原始网络的耦合检测头部,提高检测精度；最后将原始模型的CIoU损失函数替换成Wise-IoU损失函数,减少训练过程的损失。仿真实验表明,改进后的YOLOv5算法在电力线路数据集上的P_mA0.5与P_mA0.5:0.95分别为92.2%和56.5%,分别超出了YOLOv5原始模型10.3%和7.3%,检测速度为83 帧/s,满足实际环境中对电力线路安全检测与异常识别的要求。

随着行为识别技术在危险监控、人机交互等领域的广泛应用,基于视频数据的人体行为识别研究已逐渐成为计算机视觉研究领域的一个新热点。由于图神经网络的方法不断完善,所以近年以图神经网络为主的深度学习方法逐渐被应用到人体骨骼数据中,用以提高人体行为识别算法的效率。介绍了基于图神经网络进行人体行为识别的相关方法,并对其进行分析和综述。首先介绍了基于图卷积网络的人体行为识别算法的发展现状；随后介绍了行为识别中常用到的数据集及各自的特点；最后对未来的研究方向和趋势进行了讨论。

乳酸菌作为一类被世界公认安全的微生物，长久且广泛地应用于食品、医药等多个领域。在我国中药应用于护肤领域已有两千多年的历史。发酵作为一种独特的工艺手段，可借助微生物独特的代谢方式，在增进药效、降低毒性等方面发挥作用。近年来，经乳酸菌发酵后的中药作为原材料已逐步应用于多种护肤产品。天然护肤品原料的研发与生产，逐渐成为国内外化妆品企业的重点竞争方向。文章总结了乳酸菌发酵中药应用于化妆品中的最新的研究进展，并从护肤效果、有效活性成分、护肤作用机制等对其进行了概述，以期为该领域的进一步研究及后续生产实践提供理论依据。

随着我国建设海洋强国战略的不断推进,以及全球范围内“蓝色经济”的高速发展,对海洋通信领域提出了更高的要求。但目前大部分对于海上通信的研究主要集中在信道的分析、测量等方面,难以直接应用于实际海上通信中。基于此,建立了蒸发波导信道的统计模型。该模型依据PETOOL工具箱生成的相关数据,建立超视距（B-LOS）场景下的蒸发波导统计信道模型,并采用最小二乘法对模型中变量的常系数进行修正,减小误差,提高统计模型的精度。最后,通过数值分析,所得的蒸发波导统计信道模型具有较好的拟合效果。

自助服务终端在现代服务业中扮演着关键的角色，它通过综合运用人脸识别、指纹识别等生物识别技术以及各种输入输出设备，可以高效精准的确认客户身份，为客户提供更加高效便捷的自助服务体验。但目前自助服务终端普遍存在人脸识别准确率低，其中一个主要的原因就是设备人脸的拍摄角度无法适应不同身高的客户群体，导致业务办理过程中经常出现人脸识别失败，业务办理无法正常完成。针对这一问题，提出了一种创新的解决方案，将AI技术与摄像头角度智能调节相结合，显著提升自助服务终端对不同身高用户的适应性，并从根本上改善用户的服务体验。该研究为自助终端行业的技术进步和创新发展提供可参考的实践经验。

准确的风电预测是保证风电并网稳定运行的基础,为了提高风电预测的精度,提出了一种新的预测模型。首先采用混沌策略初始化种群,并且利用哈里斯鹰策略与自适应权重策略对鲸鱼优化算法进行改进,然后用改进的鲸鱼优化算法对长短期记忆神经网络的神经元数目和学习率进行优化,最后用该模型进行风电功率预测。该模型相较于其他对比模型具有较高的预测性能,并且具有更好的泛化能力与稳定性。

随着经济社会的发展,科学技术不断进步,人类的生产生活方式发生了翻天覆地的变化,很多工作已经被各式各样的机器人代替或由机器人协助人类来完成。而大多数操作型机器人是基于固定基座、轮式移动平台或履带式移动平台的,无法进入复杂地形环境中执行操作任务,四足单臂机器人很好地解决了这一问题。基于四足单臂机器人展开调研,首先介绍了目前国内外几款具有代表性的四足单臂机器人平台。然后分别介绍了基于仿真平台和物理实验平台的四足单臂机器人研究现状,并分析了当前主流的研究思路。接着,列举了一些常用的仿真平台,并对四足单臂机器人系统集成与实现进行了介绍。最后,进行总结并介绍了未来研究工作的思路。

变色栓菌漆酶是一种含铜的多酚氧化酶,可氧化多种酚类和芳香族化合物,主产物为水且几乎不产生有毒副产物,具有较好的应用前景,但变色栓菌漆酶较低的产量限制了其进一步应用。本研究利用ARTP技术成功地从变色栓菌ATCC20869中突变出新的突变菌株TA-03。为了进一步提高漆酶产量,利用单因素摇瓶发酵实验和响应面分析法,优化了漆酶发酵条件。结果表明:在法尼醇添加量为4.48 mmol/L、硫酸铜添加量为1.90 mmol/L,pH为 4.00的条件下,突变株漆酶产量达到了(283.77±8.91) U/mL。为深入探究突变菌株TA-03漆酶酶活性提高的原因,对其进行重测序和转录组分析。研究结果显示,漆酶活性区域氨基酸的突变以及新陈代谢等方面的富集导致了漆酶活性的提升。这为变色栓菌漆酶的实际应用进行了有意义的探索,提升了漆酶在发酵工业上的应用。

水动力空化技术逐渐得到广泛应用,准确高效地提取空化云的结构特征有助于我们更好地理解空化内部机理。以高速摄像实验为手段,通过对空化云图像进行灰度值提取,揭示了射流振荡器中空化现象的特征。同时,引用动态模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法对振荡器内部瞬态流场进行了深入探究,研究了振荡器空化云的相干结构和频率特性,进一步提取了不同的主导结构,并发现了与脱落频率下云空化的整体周期动力学关系。最后,通过DMD方法,准确提取了主频率和模态特性,发现振荡器的能量主要集中在前两个模态中,形成较大的相干结构,而高频模态包含较少的能量。该实验结果为进一步研究射流空化流动的机理提供了重要的实验和理论基础。

实时对象目标检测是计算机视觉中非常重要的主题,是计算机视觉系统中的必要组件。针对城市交通汽车检测问题,可以利用YOLO模型实现对道路车辆检测的智能化。为优化计算机对车辆的实时检测能力,该研究提出一种基于注意力机制的改进YOLO算法的车辆识别检测算法,使用YOLOv7为主体,在YOLOv7网络模型的Backbone和Head模块引入注意力机制,以适应不同车辆的识别任务。在Roboflow的公开数据集上进行实验,结果表明,改进后的网络模型相较于原始的YOLOv7网络模型,汽车漏检情况得到改善,在同一数据集下相比YOLOv7网络模型提升了0.9%,P_mA值达72.2%,检测效果可基本满足汽车检测应用需求。

由于监控视频异常事件的不可知性和异常环境的复杂性，视频异常检测备受关注。当前，视频异常检测往往利用无监督的方法获取视频信息，但在特征提取过程中缺乏时空信息的获取，导致时空特征不一致的问题。为此，提出一种基于记忆引导的双流时空编码器网络(MSTAE)模型，设计了一种双流时空特征提取网络，分别以连续的视频帧序列和光流图为输入，空间流获取视频的运动特征，时间流获取视频的时序特征，同时，引入注意力机制改进编码器，降低因数据冗余导致的风险误差。在3个公开标准数据集(Ped2、Avenue和ShanghaiTech数据集)上进行了广泛的实验，结果表明，模型的AUC精度优于目前大多数的方法。

介绍了一种金属合金快速成型技术。该技术基于动态定向凝固原理，在不添加精炼剂、变质剂和脱气剂条件下，通过高压水射流动态快速冷却，实现合金组织的晶粒细化和气孔减排，改善合金力学性能。采用该技术制备的A356铝合金冷凝时间可缩短至15 s，金相显微组织均匀，α-Al和共晶Si相明显细化，二次枝晶臂间距明显减小，气孔缺陷有效改善，孔隙率可降至1.1%，合金抗拉强度高达285 MPa。

金属有机框架材料(metal organic frameworks，MOFs)因其粉末状态而无法广泛应用，与纤维素材料表面大量羟基位点结合弥补了这一缺陷。MOFs和纤维素相结合的复合材料(即MOFs/纤维素复合材料)目前在水处理如重金属、有机染料、制药废水、铀处理等方面有重要应用。综述了近年MOFs/纤维素复合材料水处理的应用研究进展，首先采用可视化方式对MOFs/纤维素材料近年发刊情况作图，介绍MOFs/纤维素复合材料的制备方法，分析各自优势和局限性；同时阐述MOFs/纤维素复合材料在水处理中包括吸附、催化和膜分离等方式的应用实例；最后展望其发展前景。

开发了一种针对PC饮用水桶中粪链球菌快速定性检测的实时荧光PCR方法，该方法基于粪链球菌23S rDNA基因序列，使用特异性引物和探针进行扩增和检测。对其特异性和重复性进行评估，并分别应用该方法和国标方法对PC饮用水桶样品进行了检测。结果表明，该方法能够对PC饮用水桶中粪链球菌进行快速定性检测，可有效缩短检测时间并减少实验操作，具有较高的特异性和重复性。

本研究以鸡粪和菌渣为原料,通过罐式高温好氧堆肥过程探究腐殖质（HS）类物质随时间变化的形成过程以及化学结构的变化规律。结果表明,采用罐式好氧堆肥对鸡粪进行处理方式,腐殖化启动速度快,物料堆肥整体高温持续时间长,50 ℃以上温度持续４ d以上,含水质量分数迅速下降至25%以下；物料中大量的蛋白质、脂肪及糖类被微生物分解利用后又重新转化大分子有机质,堆肥至第6天,C/N比达到10.10±0.72,腐熟过程基本完成；3D-EEM光谱图显示,在整个堆肥过程中黄腐酸类物质被生物氧化生成更稳定的腐植酸（HA）结构,但第6天以后由于小分子有机物含量下降,导致了黄腐酸类物质的积累。因此,通过在堆肥后期提高小分子有机物含量可以继续推动黄腐酸（FA）往HA的转化。

基于一个广义导数非线性Schrodinger(gDNLS)方程关于初值问题在直线上的Riemann-Hilbert问题，证明了时间演化下Jump矩阵产生的误差；得到时间趋于无穷时Jump矩阵和长时间渐近解的误差阶由O(t-1/2)变为O(t-1/2ln t)。

针对室内光线照度分布的非线性、时变性问题，提出一种改进差分进化(improved differential evolution，IDE)和高斯过程回归(Gaussian process regression，GPR)融合的方法，结合孤立森林(isolationforest, iFroest)来建立室内灯光照度预测模型。首先，通过使用孤立森林算法剔除异常数据并对其余数据进行归一化处理。然后，为克服传统差分进化(DE)算法的早熟收敛问题，提出了一种基于进化状态的概率选择策略，并将变异因子F设定为服从正态分布，以提高算法性能。同时，利用IDE算法对具备不确定量化特性的GPR模型的超参数进行寻优，从而建立最优的室内灯光照度预测模型。最后将所提出的基于孤立森林与IDE-GPR的模型与其它模型进行比较，实验结果表明该模型的R2、δMAE、δRMSE分别为0.999、0.245 lux、0.324 lux优于其他模型，能够更准确的预测室内光环境的照明状态。

制浆造纸行业面临着制浆过程污染控制难、制浆原料供应少、制浆工艺能耗高等问题。通过实验研究了三种生物酶复合后进行制浆,采用生物制浆与机械制浆相结合,同时设计了两次酶制剂处理,对农业废弃物小麦秸秆进行利用。可以很好地应对制浆原材料短缺,木材原料砍伐受限制的问题。在制浆过程中没有添加化学试剂,无制浆黑液的产生,避免了后期污水处理的困难及排放后对环境的污染。对制浆成纸后的纸张性能进行测试,发现相比于单纯的机械制浆和一次酶处理,二次生物酶处理对纸张成纸强度有较大改善。相较于未经过处理的秸秆其中抗张强度提高近一倍,撕裂强度提高了36.5%,保水值提高78.8%。

研究了在等离子体物理学中有广泛应用的无界区域上耦合sine-Gordon方程组的数值解法，由于物理区域的无界性和方程组的非线性，使得常用的数值方法不能直接用于求解此问题。利用人工边界方法和算子分裂方法设计了合理的分裂局部人工边界条件，解决了物理区域的无界性和方程组的非线性给数值计算带来的困难。无界区域上的Cauchy问题简化为有界区域上的初边值问题，从而可以利用有限差分方法进行数值求解。最后，通过数值算例验证了所设计边界条件的精确性和有效性，并模拟了多孤立波的传播。

CRISPR(clustered regulatory interspersed short palindromic repeat)系统因其高效、无痕、简便等特点已被广泛应用于生物基因编辑研究领域。就微生物基因编辑而言，该系统的研究主要集中于单倍体细胞的基因编辑操作。然而，对于遗传背景更为复杂的多倍体细胞来说，高效基因编辑系统的匮乏是制约工业菌株遗传改造及应用的关键因素。因此，以酿酒酵母二倍体工业菌株为研究对象，构建并系统优化了RNA Pol Ⅱ(Pol Ⅱ)和RNA Pol Ⅲ(Pol Ⅲ)两种启动子驱动sgRNA表达的CRISPR/Cas9基因编辑体系，同时对转化条件进行优化提高多位点基因编辑效率。研究结果表明，Pol Ⅱ启动子可实现3对等位基因(即6个基因)一次性敲除，效率高达68%。随后也对目标基因多位点敲入进行了初步探索。该研究建立的酿酒酵母工业菌株CRISPR/Cas9基因编辑系统为菌株快速遗传改造提供强有力的技术支撑。

尝试利用反证法和分类讨论法等,分别给出了“形如8k+1(k∈Z)的素数有无穷多个”、“形如8k-1(k∈Z)的素数有无穷多个”、“形如8k+3(k∈Z)的素数有无穷多个”和“形如8k-3(k∈Z)的素数有无穷多个”的严格证明。所用知识都是初等数论中的基础知识,仅限于素数、整除、同余和Legendre符号的一些基本性质。为了证明主要结论,还首先推导出了两个很有用的引理。

模糊关系是经典二元关系的推广,是处理模糊性相关问题的重要工具。模糊关系的聚合在数据挖掘、工程设计、决策分析等领域有广泛应用。围绕聚合过程中模糊关系的性质(自反性、对称性、传递性、连通性等)进行研究,讨论了不同聚合算子对模糊关系性质以及模糊序关系的保持问题,最后,给出了利用模糊序关系解决多准则决策问题的实例。

由于飞轮储能装置要求在充、放电过程中保证母线电容电压恒定,针对传统电压外环PI控制下的非线性、鲁棒性差等问题,提出了一种改进的滑模电压平方控制,实现了系统全局线性化控制,且提升了系统在宽转速调速范围内的鲁棒性。另外将电流滑模内环的符号函数改为相对饱和的函数,在保留优良鲁棒性的基础上,减少了系统抖振与谐波效应。结果表明,所提控制策略相比传统电压控制,具有较快的响应速度与较好的抗扰能力。

出血性脑卒中后,血肿周围的水肿作为脑出血后继发性损伤的标志,在近年来引起了广泛关注。研究患者血肿周围水肿发生及演进规律,进行早期识别和预测对于改善患者预后、提升其生活质量具有重要意义。通过患者个人信息、影像信息、治疗方案和预后等真实临床数据,一是采用多项式回归模型和岭回归模型对数据进行拟合,二是采用高斯函数对数据拟合,根据计算残差结果选择最佳拟合方法,构建全体患者水肿体积随时间进展曲线。再根据年龄把患者分为4个亚组,采用所得最佳拟合模型分析患者水肿体积随时间进展模式的年龄差异。最终根据已知数据计算水肿体积的变化,利用随机森林和多层感知器模型进行训练,使用测试集对模型进行预测,分析基于不同治疗方法对水肿体积进展模式的影响,得出最佳治疗方案。

以茉莉红茶茶叶、全脂奶粉及白砂糖为主要原料,采用市售乳酸菌发酵剂,以感官评分为指标优化茉莉红茶酸奶的发酵工艺,在单因素、Plackett-Burman试验设计和最陡爬坡试验的基础上,开展响应面优化试验开发茉莉红茶酸奶的最佳发酵工艺条件,并对茉莉红茶酸奶的酸度、糖度等理化指标和乳酸菌等微生物指标以及挥发性风味物质进行检测。结果表明,茉莉红茶酸奶的最佳发酵工艺条件为茉莉红茶茶叶添加量4.1%、奶粉添加量14.3%、发酵剂接种量0.4%、白砂糖添加量6.2%、发酵时间9 h、发酵温度42 ℃。在此优化条件下,酸奶感官评分为90分；茉莉红茶酸奶的酸度为83 °T,糖度为10.2%,乳酸菌数为2.2×10⁹ CFU/mL；采用气相色谱串联质谱仪检测出茉莉红茶酸奶中共含有挥发性风味物质28种,其中含有苯甲醇、芳樟醇、乙酸苄酯三种茉莉红茶特征香气物质。

现实中的雾霾复杂多变,数据驱动图像去雾算法无法通过学习所有数据集的数据分布来建立一个泛用的映射模型,且只采用清晰无雾图像作为正样本指导去雾网络的训练,而负样本（有雾图像）的关键信息则被忽略。针对上述问题,提出一种基于全局元注意力和对比学习的图像去雾算法。首先,根据雾在图像中的分布特性设计基于多尺度特征提取和集成的去雾网络。其次,构建全局元注意力模块为多尺度去雾网络提供全局注意力优化,可根据输入的有雾图像自适应地调整网络的映射模型。最后,引入自监督对比学习将去雾结果拉近正样本,而远离负样本。实验结果表明,该算法在合成雾图数据集和真实雾图数据集上都取得了较好地去雾性能,在主观和客观评价方面都优于已有代表性的图像去雾方法。

萜类化合物是一类以异戊烯基二磷酸(isopentenyl diphosphate,IPP)和二甲基烯丙基二磷酸(dimethylallyl diphosphate,DMAPP)为基本前体经相应萜类合成酶催化形成的天然产物,几乎存在于所有生物体中,以药用植物居多,并在医药、食品、化工及能源等领域有着广泛应用。萜类化合物通常采用植物提取法和化学合成法获得,但这两种方法存在效率低、质量不稳定、成本高等弊端,这显然已不能满足对萜类化合物日益增长的需求。随着合成生物学技术的快速发展,改造微生物合成萜类化合物取得了巨大进步,特别是酵母细胞,因其具有与植物细胞类似的结构及较为成熟的遗传操作体系,已用于多种萜类化合物的合成,逐渐凸显出生物合成法的优势。以酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)和解脂耶氏酵母(Yarrowia lipolytica)两种模式酵母为例,综述重要萜类化合物高效合成的代谢工程改造研究进展,具体从高活性萜类合成酶的筛选与表达、关键前体乙酰辅酶A的供给与高效利用、直接前体单元IPP和DMAPP合成通量强化与消耗弱化等方面改造策略进行了详细介绍,最后,还对酵母合成萜类化合物研究将来面对的机遇与挑战进行了总结与展望。

利用木质纤维素生产燃料和化学品是解决现阶段能源危机的有效途径之一。尽管木质纤维素的预处理技术受到广泛研究,但传统预处理技术的高能源需求、高成本以及设备抗腐蚀技术的限制催生了新型预处理工艺的发展。低共熔溶剂(deep eutectic solvents,DES)的出现有效地解决了这些问题,并大大提高了木质纤维素的转化效率。目前,二元低共熔溶剂(binary deep eutectic solvents,BDES)的应用与研究较为广泛,效率更高且具有针对性的三元低共熔溶剂(ternary deep eutectic solvents,TDES)也在逐渐发展中。本研究对TDES进行了系统的分类(包括含醇和酸的TDES、含有机分子化合物的TDES、含金属卤化物的TDES和含有两种不同酸的TDES),探讨了上述TDES在木质纤维素预处理后酶解性能改善方面的研究进展,同时对联合预处理方法进行了综述,并展望了DES在不同研究方向的应用潜力。

磁力耦合传动是一种无接触式传动技术,它利用磁场相互作用实现动力传递,并具备软启动、过载保护、隔离振动和适应恶劣环境等优势。综述了磁力密封传动系统的国内外研究现状,并探讨了其在化工、石油等领域的广泛应用。从磁力耦合器的转矩、电磁特性、涡流和散热以及应用4个方面进行了详细讨论,并指出了大扭矩、低涡流、高效率、耐高温的磁力密封传动系统将是未来的发展趋势。

 阳离子多肽与脱氧核糖核酸(DNA)的相互作用对生物学的基础研究以及在众多疾病的发病机理有着重要的意义。文章使用光学显微镜首先研究了聚脯氨酸-精氨酸(Poly PR)与单链鲑鱼精DNA相互作用的液液相分离(LLPS),发现多肽链长以及浓度的增加会促进LLPS；然后观察KCl浓度对Poly PR-DNA溶液LLPS的影响,发现KCl浓度的增大对其LLPS起到一个抑制的作用,当KCl的浓度大于800 mmol/L时,液滴消失；同时盐浓度不变时,随着DNA浓度的增大会对混合物的LLPS有促进作用。其次研究KCl浓度为100 mmol/L时Poly PR与双链鱼精DNA的相互作用的LLPS,发现双链DNA较单链DNA更难发生LLPS。最后,为了定量研究DNA与Poly PR的作用机制,用单分子磁镊(MT)测量Poly PR与DNA的临界凝聚力变化情况,从单分子层面分析其作用机理,实验结果表明随着Poly PR链长以及浓度的增大使得DNA的凝聚力也增大；并且测量了加入KCl溶液之后凝聚力的大小,发现凝聚力随着盐浓度的增加而减小。可见,单分子实验凝聚力结果与显微镜观察LLPS结果一致,得出多肽链的长度及浓度可以增强Poly PR与DNA的相互作用、盐离子浓度会减弱Poly PR与DNA的相互作用。

细胞内大量的无膜室(统称为生物大分子凝聚体)是通过液-液相分离现象(LLPS)组装起来的。相分离凝聚体参与多种生物学活动，而异常的相分离可能会导致大量复杂的人类疾病，如神经退行性疾病和癌症等。因此，阐明多肽和DNA的液-液相分离现象背后隐藏的机制可能对理解和治疗一些严重的人类疾病提供指导。该研究主要探索一系列含有重复赖氨酸和组氨酸 (KH)序列的多肽(Poly KH)相关LLPS的调控，研究发现多肽KH-30与DNA通过静电相互作用产生LLPS现象，室温下DNA调控相分离的质量浓度范围为6~14 μg/μL，质量浓度进一步增大LLPS现象则会消失。在DNA和KH-30多肽的混合溶液中加入PEG-1000，发现其分子拥挤效应促进了小液滴凝聚为大液滴，随着PEG-1000浓度增加，分子拥挤效应越明显，越有利于LLPS现象的发生。此外，温度是体外调控LLPS现象的便捷手段，本研究发现KH-30表现出熵驱动的LLPS行为，即温度的升高抑制了KH-30多肽与DNA的LLPS现象。

大多数简单的四维混沌系统产生的混沌吸引子,只有3个不同的相平面具有明显的混沌吸引子特性。该研究构建的简单四维混沌系统可以产生6个二维吸引子相图且具有复杂的混沌特性。采用相图、Lyapunov指数谱、分岔图、0-1测试图以及庞佳莱截面图等分析方法验证了该系统具有丰富的动力学特性。利用Multisim对系统进行模拟电路并仿真,结果表明,电路仿真与数值分析结果相吻合,证明了该系统的物理实现性。最后,设计了一种鲁棒性较好的同步控制方案,从理论上证实了驱动-响应系统可以达到同步。并将同步控制器应用于混沌掩盖保密通信中,证实了该方法具有良好的保密性和可靠性。

在液-液相分离(LLPS)过程中,盐离子浓度和拥挤剂对蛋白质的相互作用、折叠及聚集具有重要的影响。本研究借助光学倒置显微镜、动态光散射和Q5000超微量紫外分光光度计,深入探究了氯化钇(YCl3)对牛血清白蛋白(BSA)相行为的诱导作用,以及聚乙二醇(PEG)对BSA-YCl3体系相分离的调控作用。研究结果显示,YCl3能有效诱导BSA发生相分离,在YCl3作用下,BSA形成了一个介于低临界盐浓度(C*)和高临界盐浓度(C**)之间的LLPS体系,而PEG的添加则使该体系的LLPS现象更加明显。此外,动态光散射实验数据揭示了YCl3与BSA主要通过静电相互作用结合,而紫外分光光度计的数据则表明PEG不改变原体系LLPS的范围,但对体系LLPS有促进作用。