荧光生物传感器用于多种真菌毒素同时检测的研究进展

真菌毒素是真菌产生的次级代谢物,常见的主要有黄曲霉毒素、伏马毒素和赭曲霉毒素等多种真菌毒素。食品在储藏、加工或运输中易受真菌毒素侵染,且绝大多数情况下多种真菌毒素同时出现并形成叠加效应产生剧毒,引发食品安全问题,严重危害人类身体健康。因此,对食品中多种真菌毒素的同时检测十分重要。荧光纳米生物传感器具有响应快、检测便捷无干扰、无需参比等优点,在生物分析领域被广泛应用。本文综述了国内外荧光生物传感器检测真菌毒素的研究进展,特别是真菌毒素的多重同时检测,重点介绍荧光生物传感器的类型、组成等方面和以适配体、免疫检测技术为基础的检测方法及其策略,在此基础上,讨论了现有真菌毒素检测的局限性和面临的挑战,展望未来的研究方向,以期为真菌毒素检测研究提供理论支持。

基于DSR的船舶自组网路由优化研究

随着造船工业和水上航运业的发展,船舶的数量迅速增长,船舶之间的通信需求也随之增加。船与船组网构成了船舶自组网,现行无线自组网路由协议家族很庞大,但没有专门为船舶自组网而设计的,且现有的路由协议在船舶自组网中性能不佳。为提高路由协议在船舶自组网中的性能,文中对船舶自组网的特点进行分析,研究常用的动态源路由(DSR)的优势和劣势;其次,对DSR进行改进,采用动态标签的方式对转发分组头部携带的路由信息进行优化,采用主被动相结合的邻居发现策略减少路径表达带来的路由开销,使其更好地适用于船舶自组网;最后,在Exata平台上进行仿真实验。结果表明,优化的DSR协议能够减少路由开销,吞吐量提高30%左右,平均时延降低约10%,网络传输性能整体上有所提高。

基于核壳型量子点的生物传感器在真菌毒素检测中的应用进展

真菌毒素是真菌产生的有毒次生代谢物,其广泛存在于被污染的食物中,其中黄曲霉毒素已被认定为天然存在的剧毒致癌物。鉴于真菌毒素污染给人类健康与安全带来的风险与危害,发展低成本、快速、高效的检测方法以确保食品安全,具有重要的现实意义。已有大量研究者构建了基于单一量子点或其他荧光材料为荧光探针的生物传感器用于检测真菌毒素,并且从材料、检测方法和生物传感器等角度进行了详细的检测。然而,目前并没有系统地阐述核壳量子点构建的生物传感器在真菌毒素中的应用报道,因此,本文主要从基于核壳量子点构建的免疫电化学发光传感器、适配体免疫电化学发光传感器、免疫荧光传感器、适配体荧光传感器和试纸条传感器在真菌毒素中的应用进展进行阐述,首次系统地阐述了核壳型量子点生物传感器在真菌毒素分析检测中的研究进展,以期为同类研究提供一定的理论依据。

融合pH识别的远程家庭健康监护系统的设计与实现

为解决慢性病患者和老年人对生理特征信息监测的实时性、便利性和多样性需求。设计了融合pH识别的远程家庭健康监护系统,系统由生理特征信息采集端、尿液和唾液pH识别模块、数据处理中心、移动监控端等几个部分组成。生理特征信息采集端用来实时采集和上传用户心电图、血氧、体温等生理特征信息。当用户在微信公众号上传pH试纸图片,经过数据处理中心的尿液和唾液pH识别模块处理,最后返回pH。用户可以在移动端登录微信公众号实时查看自己的pH值、心电图、血氧和体温等。实验结果表明,系统设计满足用户要求,各项模块运行效果达到设计要求。

高职专业群建设背景下教师教学创新能力提升的路径探究

在高职专业群建设背景下,针对教师队伍数量不足、结构单一、双师素质不高等问题,以“四有”好老师为标准,通过研判教师职业生涯,建立教师分等级、多层次的培养方向和发展途径,构筑个性化成长通道,实现专任教师和企业兼职教师的精准培养;通过创新教师评价机制,发挥群内专业教师的协作能力,开展模块化教学改革,推进教育教学研究、技术创新和社会服务,为全国高职院校师资队伍的创新发展提供典型案例和经验参考。

基于阅读姿态视觉识别与自适应调整的智能阅读架

设计了一种能够自适应调整的智能阅读架,该智能阅读架采用ARM Cortex-A53树莓派微处理器架构,整机系统由阅读架终端、云端服务器和应用端用户平台3部分构成.阅读架终端配置单目摄像头,能实时识别读者前倾、后仰、左偏、右偏、抬头、低头以及正确的坐姿,并能通过步进电机控制阅读架实现上下、左右角度调节,自适应跟踪读者的阅读姿态.此外,智能阅读架能够将用户使用时间、阅读姿态等信息上传云端服务器,组建用户档案库,供用户访问.该设计产品可以广泛推广到幼儿园及中小学、图书馆阅览室、普通家庭等场合,帮助阅读者端正坐姿,养成良好的阅读习惯,社会和经济效益显著.

非侵入式电力负荷多目标分解框架

现有基于最优化的非侵入式负荷分解方法存在两个问题:使用一到两个特征对家庭负荷的分解效果差;而使用三个及以上特征作为用电设备辨识的目标函数难度高。提出非侵入式电力负荷多目标分解框架,解决传统方法利用特征数少、加权系数难确定等问题。以有功功率、无功功率、视在功率、谐波和电流波形作为电器运行状态的目标函数,建立多目标优化负荷分解模型。利用多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm,MOEA)对实测用电数据进行负荷分解求得Pareto最优解集。最后通过多准则决策方法选出识别结果。实验结果表明,增加特征可提高MOEA算法对多个用电设备同时运行时识别准确率,且与当前主流算法相比,所提框架对家庭负荷分解的准确率更高。

基于距离修正及灰狼优化算法对DV-Hop定位的改进

无线传感器网络在实际应用中普遍存在节点布设不均匀的状况,导致使用经典DV-Hop(Distance Vector-Hop)方法实现节点定位存在较大的误差。为了提高定位精度,提出基于测距修正及灰狼优化算法的改进策略。首先,针对未知节点到每一目标锚节点的平均每跳距离校正值,采用一种相似路径搜索算法获得网络内一条最相似锚节点对间的多跳路径用于确定该值,以期提高未知节点到锚节点距离估计值的精度;进而,在使用Lateration算法获得未知节点初始位置后增加改进的灰狼群体智能算法优化步骤,以期提高定位精度。仿真实验结果显示,所提出的改进策略相对经典DV-Hop定位方法以及典型的改进方法,提高了对网络拓朴变化的鲁棒性,定位精度有了显著改善。

路径相似度因子在DV-Hop改进中的应用

经典DV-Hop方法在非均匀分布网络中存在节点间距离估计误差较大以及节点定位精度低的问题。引入节点间多跳最短路径相似度因子的计算规则,用于在距离估计步骤中修正节点的每跳平均距离值,并在位置计算步骤中选择参与定位计算的信标节点;使用改进的模拟退火(SA)算法对节点初始位置进行优化。仿真表明,所述改进策略在随机生成的网络拓扑结构条件下,相对于经典DV-Hop算法平均可降低约20%的定位误差,相对于既有的先进改进方法平均可降低约4%的定位误差,表现出良好的定位性能。

GH4169晶粒尺寸的类圆映射超声评价方法

GH4169组织结构复杂,使用单一超声参数难以对其进行准确评价,而多超声参数评价方法存在参数集难以合理选择的问题。利用类圆映射提出一种新的全参数超声评价方法,将全部超声参数投影至二维圆内空间,构建投影多边形并提取具有全局超声信息的二阶特征;进而与晶粒尺寸进行高阶多项式拟合,将评价问题转化为以拟合误差最小为目标、类圆映射参数为设计变量的优化问题;最后利用狼群优化算法求解并获得最终的全参数超声评价模型。实验结果表明,相比其他超声评价方法,新方法具有精度高、鲁棒性好等特点。