基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.     

复合包装膜袋中芥酸酰胺在不同模拟物中的迁移研究

采用气质联用法检测复合包装膜袋中芥酸酰胺在4种模拟物中(水、4％乙酸、20％乙醇和95％乙醇)的迁移量,并研究其影响因素.迁移试验所得的模拟物浓缩至干后用无水乙醇定容,外标法定量.结果表明,芥酸酰胺在浓度为0.2～4.0 mg/L范围内线性关系良好,相关系数为0.9991,检出限为0.05 mg/kg,回收率为90.8％～95.0％,RSD值为1.81％～3.85％.迁移条件一致时,芥酸酰胺在95％乙醇中的迁移量最大;样品中芥酸酰胺的残留量越大,同等条件下其向食品模拟物的迁移量就越大.     

煤泥燃烧过程中汞的迁移行为研究

采用在线汞测试方法，以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象，利用实验室小型流化床，研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素，以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明，同一种煤泥，相同气氛，800、900、1 000 ℃下，燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化；相同温度，汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下，汞的释放特征相似，元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关，释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。     

超高压耦合热处理过程对鳙鱼鱼糜凝胶特性及水分迁移的影响

为了阐明超高压耦合热处理过程中鳙鱼鱼糜凝胶特性变化的机制，本文探究了超高压耦合热处理（300 MPa/5 min,40℃/30 min,90℃/20 min）过程中鳙鱼鱼糜凝胶特性、蛋白质结构及水分迁移的变化，并进行聚类热图和Pearson相关性分析。结果表明，超高压耦合热处理能显著改善鳙鱼鱼糜的凝胶特性（P<0.05）。随着超高压，超高压结合一段热处理，超高压结合二段热处理过程的进行，鳙鱼鱼糜凝胶的凝胶强度、质构、白度呈上升趋势，其中，较常压处理样品（0.1P），经超高压耦合热处理（300PSH）的鱼糜凝胶强度和白度分别增加了477.75%、43.38%。在不同处理过程中，鳙鱼鱼糜凝胶蛋白质β-折叠结构比例显著增加（P<0.05），肌球蛋白重链交联聚集，同时，鱼糜凝胶的活性巯基含量和表面疏水性显著降低（P<0.05），蛋白质通过二硫键和疏水相互作用形成更致密、有序的网络结构，导致不易流动水向结合水迁移，最终表现为鱼糜凝胶凝胶强度、质构特性、白度和持水性显著改善。本研究可为超高压耦合热处理技术的应用和淡水鱼鱼糜制品的开发提供理论依据。     

大鲵肝茶叶水提液脱腥过程中挥发性有机物的动态变化

目的：探讨茶叶水提液对大鲵肝的脱腥效果。方法：采用感官腥味值结合气相—离子迁移色谱(GC-IMS)分析经茶叶水提液处理不同时间(0，5，10，15，20 min)大鲵肝中挥发性成分的变化。结果：与未脱腥组相比，经茶叶水提液脱腥处理5 min后大鲵肝脏腥味值显著下降(P＜0.05)，处理10 min后腥味值基本稳定。不同脱腥时间下大鲵肝样品中共鉴定出32种挥发性有机物，包括10种醇类、8种醛类、5种酯类、5种酮类、3种烯烃类和1种醚类。经脱腥处理后，大鲵肝中醇、烯烃、醚、酯类物质相对含量下降，酮类和醛类物质相对含量增加。通过正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)结合变量投影重要性(VIP)筛选出10种潜在特征标志物(VIP＞1)，包括4种酮类、2种醇类、2种醛类、1种烯类和1种醚类。随着脱腥时间的延长，蘑菇醇、2-丁酮二聚体、异戊醇单体、2-丁酮单体相对含量呈降低趋势，而正己醛单体、异戊醛单体、丙酮相对含量呈增加趋势。结论：茶叶水提液处理5~10 min能够明显降低大鲵肝腥味，通过GC-IMS技术结合多元统计分析可以对脱腥过程中大鲵肝挥发性有机物进行区分。     

基于CFD⁃DEM的水下切粒装置水室内颗粒流动过程数值模拟

基于CFD?DEM耦合方法，研究了颗粒在水室内的流动状态，分析了不同刀盘转速、粒子水通入量和水室出口角度对造粒过程的影响，发现提高刀盘转速、增加粒子水通入量和水室出口倾斜一定的角度都有利于水室内颗粒的排出。进一步研究了颗粒与碎屑在水室内的流动，发现在水室出口处二者的流动基本呈现出一定的分离角度。     

大豆蛋白纳米纤维对铁纳米颗粒的稳态化作用

为明确大豆蛋白纳米纤维的结构形成和扩宽铁强化剂的食品工业应用，以大豆分离蛋白（soy protein isolate，SPI）为原料，通过5 h的酸热处理制备纳米纤维（soy protein isolate fibrils，Fib SPI），系统研究纤维形成前后蛋白结构的变化，并进一步制备铁纳米颗粒（iron nanoparticles，Fe NPs），探究Fib SPI对铁的稳态化作用。研究结果表明：在酸热处理过程中，SPI产生大量的β-折叠结构，其与硫磺素T结合，显示出增强的荧光强度；此外，7S组分先发生降解，利于纤维成核形成，随后11S逐渐被水解，促进纤维生长；同时水解产生大量的小肽组分，提高了产物的还原力。研究进一步利用Fib SPI递送铁纳米颗粒（Fe NPs），发现与原始SPI相比，铁纳米颗粒可在Fib SPI原位形成胶体稳定的铁-大豆蛋白纳米纤维复合物（Fe FibSPI），并以Fe（II）形式存在，其对乳液体系色泽及稳定性的影响较硫酸亚铁或氯化铁小。该研究可为构建新型植物基铁强化剂递送体系提供理论和方法指导。     

从本地到云端如何正确处理数据

如今,很多企业上云,只是把本地的数据技术、治理模式和安全能力迁移到云端,并没有思考如何通过真正云化的数据存储形式和技术方法,重构云端体验。什么是存储和使用数据的新方法?与传统本地模式相比,最新的数据存储方式有哪些不同?把数据从传统的数据仓库、数据湖迁移到分布式数据网格,就是现代化设计体系吗?其实,很多人都非常困惑。