浅谈食品中抗生素残留的常用检测技术

抗生素主要指的是代谢产物,可以实现对微生物的有效抑制与消灭,是在动植物、真菌或者是细菌等微生物代谢基础上逐渐形成的。通常情况下,相关人员在对抗生素进行制备时,主要是通过生物合成、化学合成以及半合成等几种方式来进行。在食物链传输过程中,可以积累出更多的抗生素,在浓度超出一定的标准范围之后,就会对人们的生命健康造成严重威胁。本文主要针对食品中抗生素残留经常食用的检测技术进行了深入分析,希望能为相关人员提供合理的参考依据。     

超轻、超薄、超级快充荣耀V40轻奢版亮相

独立后的荣耀,每次新品发布都会吸引很多人关注。3月23日,新荣耀的第二款新品荣耀V40轻奢版正式发布。作为荣耀V40系列的又一力作,荣耀V40轻奢版除了延续V40系列突破性的ID设计风格外,更加强调了“三超”特色:超轻、超薄和超级快充。同时,由前置3200万超清美颜自拍和后置6400万超清四摄组建的影像系统也让荣耀V40轻奢版具有更好的拍摄体验。     

乙醇浓度预测的多元线性回归模型建立及验证

设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统，往气室内通入不同浓度的多组分气体（含有乙醇、二氧化碳和水蒸气），采用红外光谱仪进行光谱数据采集，得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数，建立了多元线性回归模型，并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价，结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果，可以用于预测气体浓度，乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内，其中乙醇浓度预测误差最小，不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰，能够较准确地预测乙醇浓度。     

结合句法依存信息的方面级情感分类

引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。     

简支梁桥横向分布加载装置及板梁模型试验研究

针对一种新型桥梁横向分布加载装置和3个不同有效铰缝高度的有机玻璃板梁桥实验模型,通过对模型梁进行横向加载实验,实测横向分布分析值与铰接板法理论分析值吻合较好.实测结果表明,铰缝有效高度对板梁的横向分布略有影响,铰接板法理论对工程设计是偏安全的.该实验加载装置装拆方便,占用空间小,不受场地限制,教学效果良好,可推广应用于相关高校同类专业实验教学中.     

浅谈压力铸造的全自动化生产

近年来,国家对制造业的数字化、网络化、智能化越来越重视,特别是《中国制造2025》的发布,更是促进整个制造业向智能制造迈进,铸造行业也应该紧跟步伐。在传统压力铸造行业中压铸机的加料、取件,切边机的上件、下件,加工机床的上件、下件,都是依靠人来完成,大大制约了行业的发展。本文阐述了压力铸造的全自动化生产,为压力铸造行业的转型升级提供借鉴。     

第二十届中国电气自动化与电控系统学术年会(EACS,2021)

由中国自动化学会电气自动化专业委员会(CAAEA)和中国电工技术学会电控系统与装置专业委员会(CESCS)联合中国电器工业协会变频器分会共同举办电气传动高峰论坛暨第二十届全国电气自动化与电控系统学术年会将于2021年8月在合肥召开。会议将通过大会报告、分会场报告、专家论坛等形式对电气自动化与电控系统相关领域的新理论、可再生能源发电技术、电动汽车电源技术、机器人技术、产业发展需求及趋势等进行深入交流与研讨。会议期间将对第二届"陈伯时马小亮奖"优秀论文颁发证书及奖金。     

高铁桥梁智慧建造综合管控平台的设计与应用

为了提升高铁桥梁的施工技术和管理水平,通过地空快速高精度三维数据融合与场景构建技术,并结合建筑信息模型(Building Information Model,BIM)技术,开展基于工业互联网的工地数据库全连接研究,打破生产现场管理信息"孤岛",将拌合站、钢筋加工场、试验室、施工现场的三维场景、工艺生产、配料任务、施工进度、安全质量、视频监控、应力监测等数据进行关联,实现施工生产多维度数据全连接,最终构成基于"一张图"的企业级高铁桥梁施工智慧综合管控平台.     

某厂区空调系统自动控制应用分析

在厂区建设过程中,中央空调系统是厂区内温湿度的有效保证,合适的温度能有效地满足人员的舒适性,合适的湿度是厂区内设备正常运行的必要前提.本文结合工程实例,介绍了空调水系统、空调风系统自动控制技术的具体应用,为类似的厂区空调系统自动控制提供参考依据.     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.