以信用监管为核心 打造新型监管机制

背景材料:近年来,以信用监管为核心的新型监管制度在各个领域被广泛运用。5月15日,《司法部关于印发开展证明事项告知承诺制试点工作方案的通知》确定在13个省(市)和5个国务院部门开展试点,强调转变监管方式,加强信用监管,切实减少繁琐证明。今年3月,国务院办公厅印发《关于全面开展工程建设项目审批制度改

Quantitative susceptibility mapping reconstruction based on l1 norm and total variation regularization

磁共振成像中相位图像包含丰富的组织磁化率变化信息,同时获取相位图像不需要额外的扫描时间。定量磁化率成像技术目前已经成为科学和临床研究中的一个热点问题,这种技术可以对组织内顺磁性物质进行定量分析,能够比常规的磁共振成像方法提供更多图像信息,有利于许多神经系统疾病和脑血管疾病的诊断。组织中的顺磁性物质会影响组织磁化率差异从而引起局部不均匀磁场,然而从局部相位信息重建组织磁化率分布是一个病态逆问题,目前仍然有许多问题亟待解决。提出一种基于l1范数与全变分正则化模型相结合的磁化率分布稀疏重建方法,仿真实验结果表明该方法可以有效获得高质量的定量磁化率分布图,提高了重建磁化率信息的准确性。The phase image of magnetic resonance imaging(MRI)contains lots of tissue susceptibility variation information,while obtaining the phase image does not require additional scan time.Quantitative susceptibility mapping has become a hot issue in scientific and clinical research.This technique can realize the quantitative analysis of the paramagnetic in organization,and it can provide more image information than conventional MRI method,which is conducive to diagnosis of the cerebrovascular and nervous system diseases.The paramagnetic of the tissue can affect the differences of the tissue susceptibility and introduce about local inhomogeneous magnetic field consequently.However,the reconstruction of magnetic susceptibility distribution from local phase information is an ill-posed inverse problem.There are still many problems to be solved.This paper presents a new mathematics model of the susceptibility sparse reconstruction based on l1 norm and total variation regularization method.The simulation experimental results show that this method can effectively obtain high quality images of quantitative susceptibility and improve the reconstruction accuracy of the structure information in the magnetic susceptibility distribution

On-line soft sensor based on stable Hammerstein model and its applications

针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度

On-line soft sensor based on stable Hammerstein model and its applications

针对复杂工业过程中由于存在未建模动态和不确定干扰,导致关键变量的软测量精度下降的问题,提出了一种基于稳定Hammerstein模型(H模型)的在线软测量建模方法。H模型的非线性增益采用带有时变稳定学习算法的小波神经网络模型,线性系统部分采用基于递推最小二乘的ARX模型,基于输入到状态稳定性理论证明了H模型辨识误差的有界性。其中小波神经网络具有表征强非线性的特性,稳定学习算法可抑制未建模动态和不确定干扰的影响,改善了模型的预测精度和自适应能力。以典型非线性系统和实际污水处理过程为例进行了仿真研究,结果表明,基于稳定H模型的软测量方法具有较高的在线软测量精度

Progress of research on all - solid - state green laser

本文对比了世界范围内对全固态绿光激光器的相关研究, 标定了目前所达到的研究水平, 对于即将开展相关研究的科研工作者是一份有益的参考. 目前, 有必要解决将全固态绿光激光器进行实际应用上的技术难题, 促使其进入产业化的高速发展

膜法浓缩盐藻的细胞破损原因初探

以细胞破损率为评价指标，分别考察了进料速率、操作压力、清洗等因素膜法浓缩盐藻对细胞破损的影响。结果表明，膜表面的流动速率与细胞破损率呈正比，流速与细胞破损率同比例增大。压力差的影响次于进料速率，且操作压差越大，对细胞破损率的影响越明显，0．03MPa压力差下的细胞破损率高于0．01～0．02MPa下破损率3％～3．5％。从细胞受力角度分析得出剪切流动是造成细胞破损的关键因素，因此在盐藻浓缩工艺中，进料速率将会是工艺的制约因素

膜法浓缩盐藻的细胞破损原因初探

以细胞破损率为评价指标，分别考察了进料速率、操作压力、清洗等因素膜法浓缩盐藻对细胞破损的影响。结果表明，膜表面的流动速率与细胞破损率呈正比，流速与细胞破损率同比例增大。压力差的影响次于进料速率，且操作压差越大，对细胞破损率的影响越明显，0．03MPa压力差下的细胞破损率高于0．01～0．02MPa下破损率3％～3．5％。从细胞受力角度分析得出剪切流动是造成细胞破损的关键因素，因此在盐藻浓缩工艺中，进料速率将会是工艺的制约因素

On-line soft sensor for water quality of wastewater based on synchronous clustering

污水处理过程工况频繁波动,单一模型难以保证软测量精度,提出了基于同步聚类的出水COD混合在线软测量方法。模型由简化机理模型和建模误差补偿模型组成,其中简化机理模型作为主模型,集成模型作为误差补偿模型。机理模型用于表征污水处理过程的基本动态机理特性;误差补偿集成模型中子模型均采用线性模型,用以补偿不同工况下的机理模型建模误差。子模型个数采用在线同步聚类算法进行划分,考虑了输入和输出数据的时间区间,同时考虑了相邻数据间的关联性,提高了计算效率,改善了模型的实时性。采用实际污水处理厂数据进行仿真实验,验证了所提建模方法在多个运行工况下仍具有较好的精度

碳酸氢铵为氮源对螺旋藻培养的影响

以碳酸氢铵作为氮源,研究在分批培养及流加培养条件下其对螺旋藻生长的影响。结果表明：当培养液中碳酸氢铵浓度小于5mmol/L时,螺旋藻生长正常;碳酸氢铵浓度超过5mmol/L时,螺旋藻生长受到抑制,解体死亡。采用生物量反馈补料的流加策略可以使培养液中螺旋藻生物量达到3.08g/L,产率达到0.26g/（L.d）,藻体中蛋白质及叶绿素含量分别达到65.06%和13.37mg/g,结果证实了碳酸氢铵为氮源高密度培养螺旋藻的可行性

碳酸氢铵为氮源对螺旋藻培养的影响

以碳酸氢铵作为氮源,研究在分批培养及流加培养条件下其对螺旋藻生长的影响。结果表明：当培养液中碳酸氢铵浓度小于5mmol/L时,螺旋藻生长正常;碳酸氢铵浓度超过5mmol/L时,螺旋藻生长受到抑制,解体死亡。采用生物量反馈补料的流加策略可以使培养液中螺旋藻生物量达到3.08g/L,产率达到0.26g/（L.d）,藻体中蛋白质及叶绿素含量分别达到65.06%和13.37mg/g,结果证实了碳酸氢铵为氮源高密度培养螺旋藻的可行性