超声辅助提取―HPLC法测定魔芋中神经酰胺类化合物

研究魔芋中神经酰胺类物质提取的最佳工艺条件、确定其分离纯化方法。样品经超声辅助提取、石油醚萃取、硅胶柱层析后,采用高效液相检测法测定魔芋中神经酰胺类化合物的含量。正交实验显示,最佳提取工艺条件为:乙醇浓度65%、料液比1:4、提取时间25min、温度70℃,影响魔芋中神经酰胺提取率的先后次序为:乙醇体积分数>料液比>提取温度>提取时间。高效液相检测法测得魔芋中神经酰胺的含量为0.047%(g/g)。     

深化科技体制改革，大力促进科技产业化

深化科技体制改革，大力促进科技产业化陆钦贽（北京市建筑工程研究院）北京市建筑工程研究院（原北京市建筑工程研究所）成立于１９５６年，是建设部和北京市的重点科研院所之一。现有职工２８０人，其中专业技术人员１６７人。主要从事建筑工程应用技术的研究和开发，研...     

后张无粘结预应力技术在永安公寓工程中的应用

后张无粘结预应力平板结构体系是近几年来迅速发展起来的一种新型楼盖体系。它具有整体性能好、空间大、可降低层高等优点。为进一步开发这项技术、充分发挥平板结构优越性,北京工业设计研究院、北京市第六建筑工程公司、北京市建筑工程研究所等单位提出了一种新的建筑结构体系——预应力板墙体系,并在北京永安公寓工程中应用。这种建筑体系综合预应力平板和大模板施工方法等长处,并在建筑上和结构上创造性地作了处理。一、概况永安公寓工程楼盖分三段,中段为多跨连续板,两端为简支,板跨7.2m,板厚16     

预应力技术开发咨询部在京成立

中国土木工程学会技术咨询中心预应力技术开发咨询部已于1986年4月24日在北京成立。其业务范围主要是:按受预应力结构工程的系统咨询,特别是大开间、大柱网和大空间预应力楼盖及屋盖结构的设计与施工咨询以及城市大中型立交桥预应力结构的咨询。该咨询部由城乡建设部、铁道部、交通部、冶金部、航空部和北京市及部分省市     

夹杂物干涉效应的实验研究

利用自主开发的数字全息干涉测量系统针对同类型夹杂物间的干涉效应开展研究.实验获得了较为满意的数字全息干涉图.通过对不同构型的圆孔、椭圆孔和裂纹在同样相当距离下发生的干涉情况的分析、比较可以发现:多夹杂物间均存在不同程度的增强干涉效应或屏蔽干涉效应;在孔洞之间的增强干涉区存在明显的梯度应变条带;当距离不是很近时,裂纹之间的增强干涉效应主要是在裂纹之间形成高应力应变区,改变裂纹的扩展路径,推动裂纹之间的串接.     

水蒸气蒸馏法和超声辅助提取法提取华细辛挥发油的比较

采用气相色谱-质谱联用技术对水蒸气蒸馏法(SD)和超声辅助提取法(UAE)提取的华细辛挥发油化学成分分离分析。结果表明：鉴定出的24种化合物,主要有甲基丁香酚、3,5-二甲氧基甲苯、黄樟醚、十五烷、卡枯醇、3,4-(亚甲基二氧)苯丙酮、优葛缕酮、龙脑、2,4-二甲氧基-3-甲基苯丙酮、N-异丁基十二碳四烯酰胺、芝麻素。两种方法提取的挥发油成分相同,但是超声辅助提取法所得部分成分质量分数比水蒸气蒸馏法提取的高1.2～24倍,其中芝麻素和6-十八烯酸的质量分数分别相差24及21倍,表明超声辅助提取法对华细辛挥发油中热不稳定和非挥发性化合物有更好的提取效果。     

尿素对除草剂绿磺隆降解的影响

通过砂培实验探讨了尿素对绿磺隆降解的影响。实验中用直接气相色谱检测绿磺隆。结果表明：高绿磺隆浓度组添加尿素后，绿磺隆的降解曲线遵从抛物线方程，半衰期为30．5天；低绿磺隆浓度组添加尿素后，降解曲线先迅速下降，然后上升，在20天左右出现一顶峰，最后缓慢下降。理论分析认为是因为绿磺隆与尿素先形成结合态形式，使可测定绿磺隆浓度迅速下降，然后在微生物学原因的作用下又逐渐破坏其结合，使绿磺隆又释放出来；高浓度组形成的结合态浓度相对较低，不足以显现下凹趋势，只表现出降解曲线平缓。尿素与绿磺隆形成类似“化学炸弹”的结合态形式，可能对后茬作物造成危害，应引起高度重视。     

全站仪深基坑开挖安全监测与分析

在深基坑开挖过程中,一项重要的任务就是对基坑及其周围影响带内的地物进行监测,以保证施工现场的安全和进度的顺利安排。在阐述开挖事故原因的基础上,通过讨论全站仪自由设站的计算方法,并结合极坐标测量空间坐标的原理,提出了应用时空变形过程线分析变形趋势的预测方法,这种方法能够满足基坑安全监测工程的精度要求,并且成本低,速度快,能够为现场安全评估和方案设计提供可靠的数据基础。     

绿磺隆的提纯及作为标准物质的定值与表征

本文报报道了绿磺隆标准物质的提纯,纯化产品的定值以及绿磺隆的定性鉴定。用该方法纯化的绿磺隆标样与国外进口标纯度相近,能够作为商检以及残留分析用的标准物质。     

基于表示学习的实体对齐方法综述

实体对齐是目前知识融合阶段的主要工作之一，基于表示学习的方法是实体对齐的主要研究方向。首先，通过全面地研究当前代表性的实体对齐技术，总结出这些技术的特征及架构，并提出了一个捕捉这些技术关键特征的框架；然后根据这些技术使用的知识表示模型将其分成2类：基于Trans的技术和基于GNN的技术；给出了2个当前广泛使用的数据集，搭建了11个有代表性的基于TransE的模型和基于GNN的模型，并在DBP15K上的3个跨语言数据集上进行对比实验；评测主流模型和添加属性或字面等不同侧面信息后的模型的对齐效果，为未来大规模单模态乃至多模态知识图谱实体对齐研究提供参考。