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赖氨酸的提纯及拆分

氨基酸和生物资源 1980年第2期8卷 40-43页

作者：范丙基海南师专

1.从DL-赖氨酰胺原料提纯赖氨酸将待提纯的DL-赖氨酰胺原料,在20-40℃条件下,溶入C1～C5的低级醇类或乙醚中,使之与CO2（或HCl、或HBr）形成难溶性的加合物。滤出,再以HCl处理,可得到纯度为98～99％的产品。回收率可达94～96％。[Allied... 详细信息

1.从DL-赖氨酰胺原料提纯赖氨酸将待提纯的DL-赖氨酰胺原料,在20-40℃条件下,溶入C1～C5的低级醇类或乙醚中,使之与CO2（或HCl、或HBr）形成难溶性的加合物。滤出,再以HCl处理,可得到纯度为98～99％的产品。回收率可达94～96％。[Allied chem,美国专利,3,819,699,（6/25/74）] 2.

关键词：滤出美国专利低级醇叔胺交换树脂难溶性氨酰仲胺盐酸盐树脂吸附

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芳香性的研究（I）：关于4n＋2规划

海南师范学院学报 1991年第1期4卷 62-66页

作者：范丙基

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L-色氨酸的制取(发酵法)

氨基酸和生物资源 1984年第2期12卷 56-58页

作者：范丙基海南师范学院生物系

发明的背景这项发明涉及到通过发酵制取L-色氨酸的方法作为必要的氨基酸之一,L-色氨酸是很有用处的。很需要寻找一种适以大规模生产的、经济实用的生产方法。通常,L-色氨酸在含有一种前体(例如,吲哚,邻氨基苯甲酸或丝氨酸)的培养基上通... 详细信息

发明的背景这项发明涉及到通过发酵制取L-色氨酸的方法作为必要的氨基酸之一,L-色氨酸是很有用处的。很需要寻找一种适以大规模生产的、经济实用的生产方法。通常,L-色氨酸在含有一种前体(例如,吲哚,邻氨基苯甲酸或丝氨酸)的培养基上通过发酵而制取。(如日本公开特许71-27353)。

关键词：邻氨基苯甲酸日本专利革兰氏阴性杆菌生产方法突变株 Serratia 马来酸盐硝酸盐还原生长温度范围培养物

沙菜（卡拉）胶的研究（Ⅱ）——沙菜（卡拉）胶及其试产品的性能和应用初试

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海南大学学报(自然科学版) 1986年第1期 55-62页

作者：范丙基奚干卿林秀春海南大学师范部化学系

前言沙菜(卡拉)胶是一种很有经济价值的多糖化合物。海南岛拥有丰富的沙菜资源。据调查,仅仅在儋县200多公里海岸,每年可收获800多吨沙菜(千品),按照5吨沙菜(干品)生产1吨卡拉胶计算,可生产出160多吨卡拉胶,创造500—800万元的产值。全... 详细信息

前言沙菜(卡拉)胶是一种很有经济价值的多糖化合物。海南岛拥有丰富的沙菜资源。据调查,仅仅在儋县200多公里海岸,每年可收获800多吨沙菜(千品),按照5吨沙菜(干品)生产1吨卡拉胶计算,可生产出160多吨卡拉胶,创造500—800万元的产值。全海南岛共有1500公里海岸,都有丰富的沙菜,所以,海南岛拥有建立卡拉胶工业丰厚的基础。为了加速开发利用海南岛的沙菜资源,我们先在实验室中试验成功,用沙菜提取卡拉胶

关键词：沙菜海南岛卡拉胶角叉菜胶猪皮冻

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文旅元宇宙:概念、关键技术及应用场景

遥感学报 2024年第5期28卷 1161-1176页

作者：范占领陈崇成福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350108

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用... 详细信息

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用场景还处于探索中。首先,本文回顾了元宇宙的演化进程,并基于文旅行业特征,提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征,认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统,是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态,是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。其基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像,并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系,实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合;然后,对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述;最后,展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区(酒店)开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景,提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战,技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升,但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。

关键词：遥感元宇宙文化旅游虚拟地理环境虚实融合虚拟世界扩展现实

基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 171-177页

作者：范杏蕊李元诚华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的... 详细信息

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的内在复杂时序趋势,使得模型具有复杂时间序列的渐进分解能力;提出Nystrom自注意力机制,该机制利用Nystrom方法来逼近标准的自注意力机制。某地电力负荷预测实验结果表明,所提模型比基于标准Autoformer模型的短期电力负荷预测模型的时间复杂度更低,准确率更高。

关键词：短期电力负荷预测时序分解模块 Nystrom自注意力机制 Sdformer模型

基于深度金字塔卷积神经网络的ChatGPT生成文本检测方法

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 14-22页

作者：范志武姚金良杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本... 详细信息

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本长度等维度,找到一种最优的AI生成文本检测方法。【结果】首先,通过多种方法对比,基于深度金字塔卷积神经网络的文本分类方法在测试集上准确率达到0.9655,优于其他方法;其次,经过测试,DPCNN模型具备良好的跨类别能力;最后,不同的文本长度对于模型的准确率具有直接影响。【局限】以Prompt提示方式生成的中文数据集具有类别上的局限性,本文只构建了三种类别的数据集,并在此数据集上进行模型训练,然而现实中的文本类型是多样的。【结论】本文提出一种中文情景下的AI生成文本检测方法,其准确率受到文本类型和文本长度的影响。

关键词： ChatGPT 文本识别 DPCNN 跨类别

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滑窗注意力多尺度均衡的密集行人检测算法

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1286-1300页

作者：于范张菁上海工程技术大学电子电气工程学院上海200335

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。... 详细信息

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。在密集场景中,通常会包含大量的被遮挡或小规模的行人目标,导致模型产生大量的误检和漏检,同时耗费大量的计算资源。此外,当行人目标重叠较为严重时,准确地检出所有目标也会变得极为困难。为了解决上述问题,提出了一种基于滑窗注意力的密集场景多尺度行人检测算法。在Backbone中使用改进Swin block使得网络能够提取到更多的细节特征,同时减少注意力机制带来的繁重计算量。为有效解决特征融合问题,在Neck部分使用DyHead block来统一多个注意力运算,以此提高特征融合效率。针对特征均衡问题,设计了一种基于全连接的特征尺度均衡模块,通过在特征金字塔的各层级之间构造不同的残差结构来进行特征平衡,辅助模型生成更高质量的特征图。在WiderPerson数据集上的实验结果表明,该算法在AP值上提升了1.1个百分点,在最值得关注的小目标和中目标上也分别有1.0和0.7个百分点的提升。

关键词：多尺度行人检测深度学习密集场景滑窗注意力特征融合均衡

FDI攻击下移动机器人弹性预测镇定控制研究

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北京理工大学学报 2024年第7期44卷 722-730页

作者：贺宁范昭马凯西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055

提出一种具有自适应预测时域的输入重构弹性自触发模型预测控制(self-triggered model predictive control,ST-MPC)算法,平衡机器人系统网络安全和资源受限之间的矛盾.首先,基于自触发非周期采样特征和虚假数据注入(false data injectio... 详细信息

提出一种具有自适应预测时域的输入重构弹性自触发模型预测控制(self-triggered model predictive control,ST-MPC)算法,平衡机器人系统网络安全和资源受限之间的矛盾.首先,基于自触发非周期采样特征和虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击模型设计输入重构机制,确保机器人系统可快速重构,能削弱FDI攻击影响的可行控制序列.其次,结合输入重构机制设计关键数据选取条件和预测时域调节机制,从实现最大化触发间隔和降低优化问题复杂度两个方面降低资源消耗.然后,基于输入重构和预测时域调节机制设计弹性ST-MPC镇定控制算法,并推导FDI攻击下算法的可行性和闭环系统稳定性条件.最后,通过仿真实验验证所提出算法能够在抵御FDI攻击前提下保持较好的控制性能及资源利用率.

关键词：移动机器人弹性自触发模型预测镇定控制虚假数据注入攻击输入重构自适应预测时域