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1.
为探索生物活性未知的双对苯醌(2,7-dihydroxy-3,6,9-trimethyl-9H-xanthene-1,4,5,8-tetraone,DTXT)的抗氧化活性,并提高其发酵产量,考察DTXT的还原力以及对超氧阴离子自由基、羟自由基、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH)自由基的清除效果,在单因素试验基础上,采用响应面法优化了DTXT产生菌瓶生顶孢霉(Acremonium cavaraeanum)CA022菌株的固体发酵培养基。结果表明:在200 μg/mL质量浓度下,DTXT的还原力与芦丁差异不显著,高于VE和2,6-二叔丁基-4甲基苯酚,对超氧阴离子自由基清除率达到67.00%,对羟自由基清除率达到78.83%,对DPPH自由基清除率达到76.53%。通过响应面试验,得到最佳培养基配方为葡萄糖0.773%、硝酸钠0.185%、H3BO3 0.032%、VB1 100 μg/100 g,在此条件下实际获得的DTXT产量为4 150.8 mg/kg,是优化前产量的(2 864.83 mg/kg)1.45 倍。 相似文献
4.
为研究低压静电场辅助冷冻对竹笋冻结特性的影响,以冻结曲线、硬度、水分损失率、水分迁移、冰晶形态和组织微观结构为指标,探究低压静电场辅助冷冻(-35 ℃)和普通冷冻(-35 ℃)条件下竹笋品质的变化规律。结果表明:低压静电场辅助冷冻提高了冻结效率,改变了冰晶形态及分布,减轻了组织微观结构破损程度,改善了解冻汁液流失情况。与静电板间距10、20、30、40 cm处的冷冻竹笋解冻后水分损失率分别为14.16%、12.58%、9.73%、10.44%,显著低于对照组(21.01%)(P<0.05),硬度分别为461.19、507.48、496.65 g和455.31 g,显著高于对照组(350.70 g)(P<0.05)。低场核磁共振分析结果表明,在低压静电场辅助冷冻下竹笋解冻后汁液流失减少,扫描电子显微镜观察结果显示,竹笋纤维排列整齐,组织微观结构保持较好。低压静电场辅助冷冻可有效改善竹笋品质,可为利用低压静电场进行果蔬的冷冻贮藏和冷链运输提供参考。 相似文献
5.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
6.
文章对东莞市工程建设项目"多测合一"应用模式进行重点分析,通过与其他城市的工作成效进行对比,指出东莞市"多测合一"应用中存在的问题,并提出相应的针对性策略,以保证东莞市工程建设项目"多测合一"政策落实到位,发挥主体能动性,完善联合测绘市场管理机制,确保"多测合一"政策的相关测绘单位能够及时开展测绘工作. 相似文献
7.
8.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
10.
引入雷电冲击电流分时段特性的重要机理,在细究电感特性的基础上,以电感线路电流不能突变为原理,解释说明雷击建筑物时的高电位在雷击"换路"一刹那间先于雷电流发生,并在大底盘建筑群内可靠传导,形成一全范围的高电位"等电位面".据此得出结论:大底盘建筑群是一栋电位紧密关联的防雷建筑物,在装设电源SPD时应将大底盘地面上多栋物理形态分开的建筑合并视为完整的单一一栋建筑,并根据低压电源线路进出大底盘建筑群的不同情况分别按GB 50057-2010《建筑物防雷设计规范》第4.3.8条第4、5款进行电源SPD配置. 相似文献