红心火龙果发酵液喷雾干燥工艺优化及红心火龙果籽油的研究

以红心火龙果发酵液作为研究对象,通过优化喷雾干燥工艺制备粉剂,最佳工艺条件为:20%麦芽糊精,进液量:10mL/min,进口温度为120℃,出口温度为65℃;得到的粉剂为紫红色粉末,益生菌含量达到108cfu/g以上,口感酸甜。将发酵后的火龙果籽进行提取,得到的火龙果籽油含有丰富的十六酸、亚油酸和油酸。     

检测原始记录质量提升的探究

检测原始记录属于实验室技术记录范畴,通常是以规范化的表格形式对检测过程中的样品状态、设施条件、检测数据等信息的记载。检测原始记录的内容是否真实、准确、规范和完整,直接影响检验工作的可追溯性和质量体系运行的有效性。作为检测机构技术人员,最应弄明白的就是原始记录。平时尽管记录常在手边,但在内审和外审过程中依然发现诸多问题,因此,如何提升检测原始记录质量值得探究。     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...     

高职院校医学生医德医风的认知现状及教育对策研究

高职院校医学生是我国医疗卫生事业的生力军之一,帮助他们树立正确的医德医风观,是高职院校的神圣使命.高职院校医学生由于多种原因在医德医风存在认知偏差.文章根据医德医风教育的发展期、形成期、巩固期的不同特点,提出了加强高职医学生医德医风教育的对策建议.