基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

济南市市政供水三氯甲烷和四氯化碳含量及风险评估

目的分析济南市主城区饮用水中三氯甲烷和四氯化碳的含量并评价其对人体健康风险。方法 2017年,根据济南市主城区人口分布,设置监测点收集末梢水进行检测分析,并采用健康风险评价方法进行评价。结果济南市市政供水枯水期和丰水期三氯甲烷和四氯化碳浓度(中位数)分别为5.3、5.8和0.057 6、0.054μg/L,年致癌风险为19.44×10-7,非致癌风险为0.0063。结论济南市市政供水中三氯甲烷和四氯化碳存在一定的健康风险,但在可接受限值之内。     

美味不打折-高蛋白高纤维食品

如今人们已经不单单追求食品的口味,营养和健康也同样重要!高蛋白高纤维的食品饮料早已经成为关心体重控制的人们追捧的对象。不过,话说回来,开发高蛋白高纤维强化食品,需要根据最终食品的形式与特性来调整相关配料和工艺,采用不同的强化和工艺策略,从而获得最佳的口味、成本、工艺和货架期的平衡,增强产品竞争力。杜邦^IM丹尼斯克‘品牌旗下的素宝’大豆分离蛋白可帮助体重控制者增强饱腹感、维持肌肉并减少脂肪;而利体素‘水溶性纤维,既有助于肠道健康和体重控制、又具有良好的理化及加工特性,两者均为开发美味的高蛋白高纤维食品的良好原料。     

肉类消费:营养功效与健康影响

肉类消费常被认为是导致一些疾病的原因。对于代谢性疾病(肥胖、代谢综合征、糖尿病)和心血管疾病来说,肉类消费本身不是引起疾病的原因,但饮食模式可能与疾病的产生有关。至于结直肠癌,已有数据分析结果显示,过量食肉(特别是烹饪方式不当的情况下)的确会增加患病的风险。一些相关的营养学和遗传学因素可以有保护(或抗癌)作用。适当食肉,并配以健康的烹饪方式,对平衡饮食是很重要的。     

医疗健康大数据在慢性病管理中的应用

简单来说,医疗健康大数据就是与健康医疗事业有关且满足大数据基本特征的数据集合,更是推进国内医疗卫生事业转型发展的重要战略资源。新兴互联网技术在医疗卫生体制中的运用正在使医疗数据的获取与传递变得方便、快捷,因此医疗健康大数据在慢性病管理中的应用才得到了业内人士的广泛关注。     

互联网背景下食品质量安全管理分析

食品是人类赖以生存的基本物质,只有通过食用各种各样的食物,人们才能够获取生存所必需的营养物质,因此食品是人类健康生活的根本保障,食品种类的不断丰富也是人们生活质量提高的表现。如果食品的生产与加工出现了问题,人类的生命健康就将受到直接威胁,同时还会引起一系列的社会问题,所以食品安全不仅仅关乎企业行为是否合法,更加关乎到整个社会的稳定。     

化妆品功效评价(Ⅵ)——化妆品人体功效评价的实验设计

概述了化妆品人体功效评价实验设计的概念、基本要素和基本原则,介绍了常用实验设计类型和实验设计要点,提供了人体功效评价实验方案设计的思路,有助于提高研究者制定实验设计方案的水平。