《万物生》丝巾文创设计作品系列北大核心

设计说明:此系列丝巾灵感来源于云南生物多样性,以动植物为载体,旨在探索云南生物多样性之美,推进全球生态文明建设,以动植物为载体,强调尊重自然、顺应自然和保护自然,呼吁努力实现生物多样性可持续利用和惠益分享。     

氢氧化钡处理-分散液液微萃取结合气相色谱-串联质谱法测定肉制品中9种N-亚硝胺

目的 基于绿色化学理念,建立氢氧化钡碱溶液-分散液液微萃取结合气相色谱-串联质谱法(gas chromatography- tandem mass spectrometry, GC-MS/MS)同时测定肉制品中9种N-亚硝胺类化合物的分析方法。方法 肉制品样品在80℃水浴中经氢氧化钡碱溶液皂化,去除油脂干扰,进一步将N-亚硝胺提取到水溶液中,再加入甲醇(分散剂)和二氯甲烷(萃取剂)进行高效萃取富集,在多反应监测模式下分析,稳定同位素内标法定量。对影响萃取效率的因素进行了考察,如样品提取步骤中的皂化条件,无机盐、萃取剂和分散剂的种类及体积等。通过优化色谱、质谱参数和前处理条件,获得了最佳实验结果。结果 9种N-亚硝胺类化合物在1.0~50.0 ng范围内线性关系良好,相关系数(r_²)为0.9954~0.9999,方法检出限和定量限分别为0.1~0.2 μg/kg和0.2~0.5 μg/kg。在火腿、五香鸡肉和牛肉样品中分别进行0.5,5.0 μg/kg浓度水平的加标实验,所有分析物的平均回收率为78.2%~120.4%,相对标准偏差(relative standard deviations, RSDs)为1.3%~11.2%。结论 该方法样品使用量少,前处理操作简单,不需要长时间蒸馏提取,并且有机试剂的使用量也较低,对环境绿色友好。所建立的方法准确、灵敏,可为肉制品中9种N-亚硝胺的同时测定提供技术支持。     

基于混合范数稀疏约束的ISAR高分辨成像算法

基于逆合成孔径雷达(ISAR)信号的稀疏性，提出了一种基于混合范数稀疏约束的ISAR高分辨成像算法。该方法通过利用压缩感知理论建立了一个基于l_2,0混合范数稀疏约束下的最优化ISAR信号模型，通过求解该最优化模型实现短相干积累时间下ISAR图像的高分辨重建。该模型利用了l_2,0混合范数的优势，运算时可实现更快收敛，大大提高了模型求解的运算速度；同时，该最优化模型在求解时采用了共轭梯度下降法和快速傅里叶变换操作，提高了算法的求解运算效率。仿真和实测数据都验证了方法的有效性。