Use of Beta Cyclodextrin to Remove Cholesterol and Increase Astaxanthin Content in Shrimp Oil

Shrimp oil is extracted from shrimp (Litopenaeus vannamei) cephalothorax and subjected to the removal of cholesterol by β‐cyclodextrin (βCD). Different oil/βCD ratios (1:2, 1:3, and 1:4, w/w) and homogenization times (1, 10, and 20 min) are used. Cholesterol deduction is attained with increasing βCD levels and homogenization time. Astaxanthin content is augmented, while cholesterol concentration is reduced. Nevertheless, oil yield and astaxanthin concentration of treated oil are decreased as βCD levels are increased. To increase the oil yield, the used βCD is further extracted for three times with ethyl acetate at 1:10 (w/v) ratio, in which yield is increased from 44.6% to 64%. Cholesterol removal of 95% is obtained, while astaxanthin content is increased. Lipid oxidation is lowered as indicated by the lower TOTOX value, peroxide value, thiobarbituric acid reactive substances, and p‐anisidine value. However, lipid hydrolysis is slightly increased after treatment. Volatiles, especially aldehydes and alcohols, are decreased after treatment. FTIR spectra confirm the removal of phospholipid, which might be associated with the decreased oil yield after treatment. With the developed process, total fatty acid is increased by 15.6%, in which monounsaturated fatty acid (MUFA) and polyunsaturated fatty acid (PUFA) are augmented. βCD could remove cholesterol, increase astaxanthin and fatty acid content. Practical Applications: Shrimp oil has been known to be a rich source of astaxanthin and PUFAs with health benefit. However, it also contains cholesterol, which can be a drawback for consumption as the supplement. The removal of cholesterol, while maintaining PUFA and astaxanthin could pave a way for promoting the intake of shrimp oil. Use of βCD for oil treatment with subsequent extraction of remaining oil in the used βCD could be implemented with ease. Another advantage of the developed process is to increase both fatty acid and astaxanthin contents in the resulting oil. As a consequence, shrimp oil with lowered cholesterol can be directly used as food ingredient and also for neutraceutical purpose.     

锡在Cu6Sn5金属间化合物表面的润湿行为

利用改良座滴法研究了高真空条件下熔融纯Sn在350 ~ 450 ℃下分别与Cu₆Sn₅和T2纯铜的润湿行为. 结果表明，表面镀金的金属间化合物基板在各试验温度下的润湿性均优于纯铜基板；金属基板表面氧化膜对润湿性的影响不容忽视；离子溅射后表面形成的金膜可以作为一种改善润湿性及控制界面IMC厚度的有效方法；润湿性改善的机制为Sn与氧化膜的化学反应，界面析出IMC或者IMC的溶解过程并非限制铺展的主要因素；铺展过程表现出线性铺展规律，可用反应产物控制模型对其进行描述，计算得到Sn/Cu₆Sn₅和Sn/Cu两体系的铺展激活能分别为20.469 kJ/mol和22.270 kJ/mol.     

Gold Drugs with {Au(PPh3)}+ Moiety: Advantages and Medicinal Applications

Following the success of Auranofin as an anti-arthritic drug, search for novel gold drugs has afforded a large number of [L−Au(PPh₃)] complexes that exhibit notable salutary effects. Unlike Au(III)-containing species, these gold complexes with {Au(PPh₃)}⁺ moiety are stable in biological media and readily exchange L with S- and Se-containing enzymes or proteins. Such exchange leads to rapid reduction of microbial loads or induction of apoptotic cell death at malignant sites. In many cases the lipophilic {Au(PPh₃)}⁺ moiety delivers a desirable toxic L to the specific cellular target in addition to exhibiting its own beneficial activity. Further research and utilization of this synthon in drug design could lead to novel chemotherapeutics for treatment of drug-resistant pathogens and cancers.     

基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别* .txt

摘要：致痫区脑电识别能够为癫痫外科手术提供重要的参考价值。提出了一种基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别算法。首先利用连续小波变换（CWT）对脑电信号进行时频分析，获得脑电信号时频图；然后迁移学习AlexNet网络模型，调整网络结构使之适应于致痫区脑电识别，将模型第7层全连接层输出作为脑电信号时频图的特征表示，最后利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、基于稀疏表达分类算法（SRC）、线性判别分析（LDA）等分类算法进行特征分类。基于开源脑电数据集采用十折交叉验证的方法对算法进行了验证,比较6种分类器的效果，得到SVM算法的平均特异性为8881%，灵敏度为8807%，准确率为8844%，证明了该方法识别致痫区脑电信号的有效性。 .txt     

匹配机械弹性车轮的电子稳定控制器参数分析

为了提高匹配机械弹性车轮(MEW)的某越野车操纵稳定性，考虑MEW与传统子午线轮胎侧偏特性存在的不确定性摄动，基于Lyapunov稳定性理论为电子稳定控制(ESC)程序设计了鲁棒反馈控制器；引入轮胎侧偏刚度不确定性的范数有界模型，运用Schur补引理和线性矩阵不等式(LMI)求解反馈矩阵。设定不同的车速和路面附着系数，通过搭建CarSim/Simulink联合仿真平台对控制器展开鱼钩试验，仿真结果表明，匹配MEW的ESC控制器能够保证车辆行驶的稳定性，横摆角速度与质心侧偏角跟踪误差分别稳定在0.03~0.3 rad/s与0.06~0.1 rad之内，并且设计的控制算法对MEW在05倍普通充气车轮侧偏刚度变化范围内具有很好的鲁棒性，从而为匹配MEW的整车主动安全控制提供了理论参考。     

基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题,提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法。首先,依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想,结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点,首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像,使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加;其次,传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符,而忽略了像素点的位置信息,文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符,在特征描述符的匹配阶段,在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后,利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配。仿真实验结果表明在限定最优值与次优值之比的情况下,采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量,更多地挖掘出图像中的极值点;在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据,正确匹配数量达到原方法的59倍以上,极大提升了算法的匹配性能。     

分时电价下多目标绿色可重入混合流水车间调度

针对多目标绿色可重入混合流水车间调度问题（RHFSP）的特点，在机器分配和工序排序的基础上引入分时电价机制，构建了以最小化最大完工时间、总能耗成本和碳排放为目标的绿色调度优化模型，提出了一种改进的多目标文化基因算法（MOMA）来求解该问题，通过数值实验验证了所设计的MOMA算法的可行性。实验结果表明MOMA算法在非劣解的收敛性、多样性和支配性指标方面都显著优于多目标蚁狮优化算法(MOALO)、多目标粒子群优化算法（MOPSO）和带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ），四种算法的分布性指标无显著差异。所提出的模型能够使企业有效避开高电价时段作业，合理转移用电负荷，达到降低总用电成本和碳排放的目的。     

基于KJADE的列车轴承轨边声学诊断方法研究

为在线诊断运行列车的轴承状态,提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices,简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先,从校正后的轨边信号中提取原始特征,将其通过非线性映射函数映射到高维特征空间;其次,对特征空间的核矩阵进行四阶累积量的特征分解,获得新融合特征,并采用支持向量机分类器对融合特征进行辨识;最后,对轴承外圈、内圈、滚子故障和正常4种状态下的列车轨边声学信号进行分析。结果表明,该方法可以有效实现对列车轴承轨边声音信号的非线性特征提取,提高了故障的识别率。     

基于LCP径向偏振光输出的掺镱MOPA脉冲光纤激光器

为实现光纤激光器径向偏振光的高效输出,提出并搭建了基于液晶聚合物(LCP)的纳秒脉冲掺镱(Yb)主振荡器功率放大(MOPA)系统。该系统采用空间相位转换法,利用LCP涡旋半波片将全光纤MOPA激光器输出的高峰值功率、窄线宽、线偏振、高斯形分布的纳秒脉冲信号转换为横向强度呈空心环状分布的拉盖尔-高斯光。MOPA激光器系统由窄线宽连续种子源、电光强度调制器和后续的5级YDF放大器组成,通过实验获得了20.1 W的稳定LP01模输出。而后的LCP涡旋波片用作空间模式转换器,最终获得的平均输出功率为19.5 W,脉宽为10 ns,重复频率为10 kHz,横向剖面呈规则空心环形的径向偏振光输出,模式转换效率可达97%。另外,通过PBS测量法测得径向偏振光的模式纯度约为88.5%,兼具高功率与高纯度的优势。     

基于街景地图数据的北京市东城区 街道绿色空间正义评估研究

绿色空间正义是城市空间正义的典型代表，意为在人群中公平分配维护绿色空间的责任和享有绿色空间的权益。根据其定义，以北京市东城区为例，从责任和权益2个角度着眼，一方面基于百度街景地图数据提炼街道空间绿视率的空间分布特点，表征街道绿色空间的客观可感知水平；另一方面将街道绿视率和实时人口热力叠加，探讨街道绿色空间的实际被感知程度，从而完成对北京市东城区街道绿色空间维护和享有情况的评估。发现邻近使用者维护街道绿色空间的责任对绿化客观可感知水平的重要性，以及合理的道路断面设计对同时提升街道空间活力和绿视率即绿化实际被感知程度的有效性。由此总结出2点街道绿色空间规划设计建议，即明晰权责边界并保证公共权益优先级，以及加强落地性设计导则中对绿色空间正义问题的关注，并对未来研究提出展望。