【摘 要】
：
自2017年开始策划“地质微生物学专刊”以来,《微生物学报》已成功出版了3期,分别是2018年第4期、2019年第6期与2020年第6期。共发表文章54篇,得到了地质微生物学专家的关注和好评。为系统介绍该领域国内外的最新研究成果,并进一步扩大地质微生物学的影响、促进地质微生物学研究的发展,《微生物学报》专门组织了本期“地质微生物学”专刊。
【机 构】
：
中山大学生命科学学院,南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）,中国地质大学（武汉）
论文部分内容阅读
自2017年开始策划“地质微生物学专刊”以来,《微生物学报》已成功出版了3期,分别是2018年第4期、2019年第6期与2020年第6期。共发表文章54篇,得到了地质微生物学专家的关注和好评。为系统介绍该领域国内外的最新研究成果,并进一步扩大地质微生物学的影响、促进地质微生物学研究的发展,《微生物学报》专门组织了本期“地质微生物学”专刊。
其他文献
利用江西省83个气象观测站1961-2018年春季(3-5月)逐日降水资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,对江西春季降水异常的大气环流特征及其对ENSO事件的响应进行了研究。结果表明:江西春季降水异常偏多年,中层500 hPa中高纬地区受欧亚型环流(EU型)影响,乌拉尔山附近阻塞高压系统活动频繁,贝加尔湖地区低槽偏强,西太平洋副热带高压(简称西太副高,下同)偏强,有利于北方冷空气南下并与偏南暖湿气流在江西上空交汇;低层850 hPa菲律宾以东西太平洋地区为异常反气旋环流控制,造成南海水汽向江西地区输送
为探究废胶粉复合改性沥青性能与改性机理,采用软化点、5℃延度、弹性恢复、动态剪切流变试验指标等来评价其性能,通过微观形貌观测、红外光谱图、差示扫描量热法进行微观分析,将其与普通胶粉改性沥青、基质沥青进行对比,分析废胶粉复合改性沥青的改性机理.结果表明,废胶粉复合改性沥青具有更高的PG高温等级,表现出更好的高温性能;储存48 h废胶粉复合改性沥青仅有少量的废胶粉大颗粒开始被沥青胶团吸附并下沉,至储存72 h后才出现明显的离析现象,储存稳定性能得到明显改善;微观形貌下废胶粉复合改性沥青大部分胶粉颗粒均匀分散在
ZL114A合金是由北京航空材料院自主研发的铸造亚共晶Al-Si合金,合金铸锭的孔隙率、微观气孔的分布位置及形貌对合金的力学性能有很大的影响.利用密度测量仪,SEM结合EDX,研究
针对甲醇精馏塔常压塔塔顶的精馏控制过程中塔顶温度和压强存在耦合,常用的PLC-PID控制存在不足,提出了一种基于FPGA的RBF神经网络解耦控制方法。RBF神经网络解耦算法选用高斯函数,并对神经网络的隐含层数据中心、连接权值和基宽进行了优化。训练结果显示进行了有效解耦,比常用的BP神经网络解耦算法响应时间短、逼近目标速度快。结合FPGA控制硬件,选用CycloneⅡ系列EP2C35F672C7型芯片,对硬件电路进行设计。通过在MATLAB上与传统的PLC-PID控制、基于FPGA的RBF未解耦控制和基于F
针对大规模云计算环境下的资源调度问题,提出了改进的竞争粒子群优化算法,以提高云计算资源调度效率.基于多目标综合评价模型,首先建立包含任务完成时间、功耗以及负载均衡度的适应度函数,再利用混沌优化方法产生分布更加均匀的初始化粒子,引入自适应概率的高斯变异对胜利粒子位置进行更新,以提高种群多样性并增强全局搜索能力.仿真试验表明,在相同的条件下,本文算法能够寻到最佳的调度方案,适用于大规模资源调度,且结果优于对比模型.
在不同烧结温度下,以Cu-P合金为结合剂制备金刚石堆积磨料.利用差热分析(DTA)和X射线衍射(XRD)测试Cu-P合金的熔化特性与物相组成,采用扫描电镜(SEM)方法对堆积磨料的显微结
将304不锈钢网在含2 mol·L-1 Ni2+的沸腾溶液中处理120 s,制得了催化析氧性能优异、能规模化生产的自支撑电催化剂(SS/Ni-OH2M-120s).该催化剂在10 mA·cm-2电流密度下的过电位为214 mV,比未经处理的304不锈钢网降低约127 mV,在20 mA·cm-2的电流密度下恒电位极化10 h后,催化性能没有出现明显变化,说明具有良好的稳定性.将其与Pt网电极组成全分解水装置,在1.61
利用2005-2018年贵州省84个国家气象站逐小时降水量资料,采用统计诊断分析方法,在区分量级前提下,结合地形特征,分析贵州1 h短时强降水和逐3 h降水的时空分布特征。结果表明:(1)14 a中短时强降水共出现5981站次,年均427.2站次,其空间分布与地形特征密切相关,整体呈现南多北少、东多西少的特征,贵州西南部“喇叭口”地形和东南部雷公山南侧“喇叭口”地形与河谷地形重叠区域为短时强降水高发区。短时强降水分级统计显示,99%的短时强降水集中在前两个雨强较小的等级,而R1h≥80 mm的短时强降水1
直升机辐射的声信号在空气中衰减速度慢、传播距离远,是直升机目标识别的主要依据.受人类听觉系统优异的声音信号识别能力的启发,提出了基于人耳听觉感知特性的Gammatone倒谱系数(Gammatone Cepstral Coefficients,GTCC)特征提取方法用于直升机声信号的识别.通过仿真实验,详细研究了参数设置对识别系统性能的影响,以及识别算法在噪声环境下的鲁棒性、对各种分类器的普遍适用性和相对其他特征提取方法的优越性,对实验结果给出了合理的解释.实验结果表明,所提出的方法能够根据声信号有效地辨识
基于卷积神经网络的单幅图像去雾算法虽然取得了一定进展,但仍然存在去雾不完全和伪影等问题.基于这一现状,提出了一种以编码器-解码器结构为基本框架,融合注意力机制与残差密集块的单幅图像去雾网络.首先,利用网络中的编码器、特征恢复模块和解码器三个部分直接对去雾后的图像进行预测;然后,在网络中引入本文所设计的带有注意力机制的残差密集块,提升网络的特征提取能力;最后,基于注意力机制提出自适应跳跃连接模块,增