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41.
随着市场经济的逐步发展,高校后勤社会化的逐渐深入,大学生对餐饮的要求越来越高,通过调查了解他们对中式快餐的认知程度,可以使我们对大学生快餐产品的定位、价格的定位以及快餐厅的服务、环境、营销活动等有一个全新的认识。 相似文献
42.
研究了养护方式、养护龄期、镁质高性能抗裂剂掺量、矿物掺合料等因素对砂浆强度的影响规律;采用灰熵理论方法分析影响砂浆强度的显著因素,并分析了镁质高性能抗裂剂等材料对砂浆强度影响的微观机理。结果表明,合适掺量的镁质高性能抗裂剂可提高砂浆试件抗压强度,但当其掺量较多时,试件的抗压强度有所降低。养护条件对试件抗压强度存在显著影响,覆膜养护与标准养护试件的抗压强度相差不大,自然养护条件下试件的抗压强度显著降低。镁质高性能抗裂剂通过影响试件内部裂纹宽度与长度、水化产物数量,进而影响其宏观力学性能。 相似文献
43.
以糊辣牛肉为实验材料,研究其不同贮藏温度条件下的贮藏特性和贮藏期间各品质指标的Pearson相关系数,建立了货架期预测模型。结果表明:贮藏期间产品pH值先降后升,伴随着菌落总数、TVB-N值和TBA升高,感官品质和硬度下降;贮藏温度越低,产品品质保存越好,货架期越长;在5℃、15℃、25℃、37℃和45℃货架期分别为16.0 d、12.5 d、8.5 d、3.0 d和1.5 d;不同温度条件下菌落总数与感官品质、pH、TVB-N、TBA和硬度均呈极显著相关(p0.01);依据贮藏特性的动态变化,开发出多元回归模型、温度与货架期关系回归模型和tTVB-N、tTVB-N和tHardness动力学货架期模型。通过模型验证发现,温度与货架期关系模型能快速有效预测5℃~25℃范围内方便菜肴糊辣牛肉货架期,相对误差范围为0.29%~2.36%;5℃~37℃范围内多元回归模型预测效果较佳,相对误差范围为1.07%~7.89%;tTVB-N、tTVB-N和tHardnes动力学货架期模型预测效果较差。 相似文献
44.
探讨不同青稞与麦芯粉比例对速冻面条品质的影响。以麦芯粉为对照样品,研究青稞粉对速冻面条品质的影响。结果表明:随着青稞粉混合面粉比例增大,混合面粉面团湿面筋含量逐渐下降,面团形成时间和吸水量逐渐增大;速冻面条品质与青稞粉添加量之间有良好的相关性,青稞粉添加量与面团形成时间、面团吸水量、干物质损失率、咀嚼性呈极显著正相关(P0.01);与湿面筋含量呈极显著负相关(P0.01),与冻融稳定性和TPA弹性呈显著负相关(P0.05);青稞与麦芯粉比例在1∶5~1∶7范围内,速冻面条蒸煮品质和冻融稳定性得到了明显的改善,面条煮后硬度下降,弹性上升,感官品质较好。青稞粉与麦芯粉比例为1∶6时,速冻面条品质最佳。 相似文献
45.
现代快餐与传统快餐的手工操作、前店后厨、产品质量不稳定、就餐环 境差等截然不同,具备了产品标准化、生产工业化、经营连锁化、管理科学化等特 征。它不仅带来了规模化效益,也改变了人们的传统观念和思维方式。 相似文献
46.
目的 研发一种适用于软包装预调理泡椒猪肝的安全高效天然防腐剂。方法 分别研究大蒜提取物、醋酸、乳酸对泡椒猪肝中优势腐败菌的抑制效果,筛选三者较优浓度范围后,采用基于模糊数学综合评价的响应面法优化大蒜提取物复配防腐剂配方,并将所得最佳复配防腐剂应用于泡椒猪肝在25 ℃时的恒温贮藏实验。结果 得到天然复配抑菌剂的最佳配方,以1000 g预处理后的猪肝片为基准,按质量比例来配置抑菌剂,其中醋酸质量分数为2.3%、乳酸质量分数为4.5%、大蒜提取物的质量分数为0.365%,其对泡椒猪肝实际抑菌效果综合评分可达1.074分,与预测值0.93分接近。在25 ℃条件下,该复配防腐剂能显著抑制微生物的生长,有效保持猪肝品质,常温货架期可达21 d,较空白处理组延长了50%,具有良好的保鲜效果。结论 基于产品本身原料成分出发,利用防腐抑菌性,来实现保鲜的目的,为后续针对未来预调理菜肴防腐保鲜剂的开发提供一条新思路。 相似文献
48.
49.
豆瓣是以蚕豆和辣椒作为主要原料生产的一种调味品,是西南地区尤其是四川地区的一种传统发酵食品。为了测定豆瓣中的辣味物质(辣椒素及二氢辣椒素),建立了高效液相色谱快速检测方法:色谱柱为C18反相色谱柱(250mm×4.6mm,5μm),流动相为甲醇和水(V/V,75∶25),流速1.0mL/min,柱温30℃,进样量20μL,检测波长280nm。辣椒素类物质的提取采用超声波辅助提取。结果表明:豆瓣样品中辣椒素含量在0.0161~0.0624g/kg之间,二氢辣椒素的含量在0.0142~0.0357g/kg之间,斯科维尔指数在519~1671SHU之间。 相似文献
50.
肉类电子鼻识别模型的建立 总被引:3,自引:0,他引:3
采用电子鼻对牦牛肉、牛肉和鸭肉样品进行检测,同时对经热处理的牦牛肉和牛肉样品进行分析.通过对所获得的数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA),建立用于识别不同肉类的DFA模型,并对模型进行验证,DFA模型对于未知样品的识别率达到100%,能够有效的区分和识别牦牛肉、牛肉和鸭肉样品.电子鼻分析的结果显示,热处理对牦牛肉的挥发性物质影响较大,而对牛肉的影响较小. 相似文献