方便抓饭熟制工艺的优化

该试验旨在优化方便抓饭的熟制工艺为其工业化生产提供参考。在单因素试验基础上,以加水量、焖制时间、炒制时间为自变量,感官评分为响应值,采用响应面法对方便抓饭的熟制工艺进行优化,考察加水量、焖制时间、炒制时间对方便抓饭质构特性及感官评价的影响。以100 g大米为标准,当加水量60 mL、焖制时间25 min、炒制时间5min时,方便抓饭感官评分最高。     

高效液相色谱法测定哈密大枣干制过程中6种有机酸的含量变化

建立了测定哈密大枣干制过程中有机酸含量的测定方法。色谱条件:WondaSil C₁₈-WR色谱柱(4.6 mm×50 mm,5 μm)进行分离,流动相0.05 mol/L的KH₂PO₄缓冲溶液:甲醇=9:1;pH=2.3;流速0.8 mL/min;柱温35 ℃;检测波长210 nm;进样量20 μL。在此条件下,草酸、苹果酸、酒石酸、柠檬酸、富马酸、琥珀酸6种有机酸可得到分离。结果表明:在干制过程中,苹果酸含量最高,琥珀酸未检出。自然晒干过程中5种有机酸含量呈现先下降后上升的趋势,苹果酸含量在第4 d降至最低7.58 mg/g,第12 d酸含量积累到最高10.15 mg/g。45 ℃热风干制过程中总有机酸呈现先降低后升高的趋势,苹果酸含量积累最高为10.41 mg/g。     

FBG应变挠度法标定及过程仿真

介绍了一种基于挠度分析的等强度悬臂梁FBG传感器应变标定测试方法和装置,研究了FBG传感器应变传递过程中的相关参量的仿真分析方法,精确测量了应变传递过程中的相关参量,并且针对不同载荷下的等强度悬臂梁的表面应变和挠度进行了理论分析和仿真。同时解析了挠度与梁表面应变、FBG传感器应变的关系,给出了标定后FBG传感器的应变灵敏度,并对挠度法测量FBG传感器的标定结果进行了不确定度评定。当包含因子k=2时,FBG传感器应变灵敏度的相对扩展不确定度＜0.5％,能够满足高精度的应变测试要求,为高精度FBG传感器的应变标定提供了技术支持。     

基于算力-能量全分布式在线共享的5G网络负荷管理策略

5G与边缘计算等信息基础设施海量部署造成运营商用电成本上升,需推动边缘网络与电网的能量互动以节能降本。现有研究重点关注边缘网络参与日前经济调度,未考虑可再生能源和网络流量双重随机性造成的网络能量供需不平衡问题。针对强随机环境下的网络负荷管理问题,提出面向虚拟化边缘网络的能量实时管理策略。首先,以网络用能成本最小化为目标,构建联合网络资源管理、储能充放电与能量共享模型。其次,针对未来网络信息未知无法直接求解的问题,提出基于随机对偶次梯度法的在线管理策略。然后,针对资源共享涉及运营商隐私问题,提出全分布式的计算资源与能量协同共享算法。最后,仿真验证表明,所提在线算法在无需先验知识的前提下有效减少了5G边缘网络的用能成本。     

大语言模型安全现状与挑战

大语言模型因其出色的文本理解和生成能力，被广泛应用于自然语言处理领域并取得了显著成果，为社会各界带来了巨大的便利。然而，大语言模型自身仍存在明显的安全问题，严重影响其应用的可信性与可靠性，是安全学者需广泛关注的问题。文中针对大语言模型自身的安全问题，首先从基于大语言模型的恶意应用问题切入，阐述提示注入攻击及其相应的防御方法；其次，介绍大语言模型幻觉带来的可信问题，对幻觉问题的量化评估、幻觉来源和缓解技术是当前研究的重点；然后，大语言模型隐私安全问题强调了个人及企业数据的保护问题，一旦在进行人机交互时泄露商业秘密和个人敏感信息，将可能引发严重的安全风险，当前研究主要通过可信执行环境和隐私计算技术来进行风险规避；最后，提示泄露问题关注攻击者如何窃取有价值的提示词进行获利或通过个性化提示词泄露个人隐私。提升大语言模型的安全性需要综合考虑模型隐私保护、可解释性研究以及模型分布的稳定性与鲁棒性等问题。     

面向新型电力系统的边缘缓存与计算资源迁移策略

随着以新能源为主体的电力系统的发展，分布式特征明显，终端设备数量剧增。海量用电负荷的调度和控制面临着时延过高和计算效率不足等问题，亟待建立高效的通信网络以有效提高电力系统的运行效率和可靠性。针对现有边缘计算技术与电力系统结合中未考虑在边缘网络资源管理中服务缓存和虑拟机(virtual machine, VM)迁移的联合优化问题，基于任务卸载模型、服务缓存模型和VM迁移模型，提出了一种联合服务缓存和VM迁移的边缘资源分配策略，旨在提高系统性能。针对服务缓存与VM迁移联合优化的耦合性问题，将原问题解耦成两个子问题的方法进行迭代求解，以实现更优的资源分配效果。仿真结果进一步证明了所提策略在性能方面表现更优，与其他方案相比可以得到更低的任务处理时延。