虚实结合的可穿戴产品适合性检验研究

目的 为了更科学地研究和检验可穿戴产品的适合性,提出一种适合性检验方法,能够精确保留现实环境中的产品佩戴关系,并能将现实与虚拟的适合性检验研究相结合,得到合理的适合性检验结果.方法 以虚拟现实眼镜的适合性检验为例,通过高精度的三维测量技术将现实环境中的人、产品以及人—产品佩戴关系转化为三维虚拟信息,并以人—产品佩戴三维模型为参考基准对齐人和产品的虚拟模型,得到保留现实佩戴关系的人—产品佩戴模型组,再应用偏差分析法得出人—机佩戴区域的可视化适合性结果和统计数据,结合主观评价方法进一步分析产品的适合性.结论 虚实结合的产品适合性检验方法可在虚拟环境中高精度地保留现实环境中的人—产品佩戴关系,并能得到可视化的适合性检验结果,为检验和指导产品的适合性提供依据.     

远志多糖对力竭运动小鼠体内抗疲劳和体外抗氧化作用研究

为了探讨远志多糖的体内、外活性，采用力竭运动动物模型，给予受试动物低、中、高剂量（0.10、0.20、0.40 mg/g·d）远志多糖后，分别测定各组动物负重游泳时间、肝糖原、肌糖原、乳酸、尿素氮含量及乳酸脱氢酶的活力和体外抗氧化活性。结果表明，与空白对照组相较，低、中、高剂量的远志多糖分别延长小鼠的负重游泳时间96.6 s （P<0.05）、254.4 s （P<0.01）和421.8 s （P<0.01），肝糖原含量分别提高13.1%（P<0.05）、37.4%（P<0.01）和56.4%（P<0.01），肌糖原含量分别提高10.8%（P<0.05）、31.2%（P<0.01）和42.0%（P<0.01），运动后乳酸含量分别下降4.6%（P<0.05）、8.6%（P<0.01）和14.5%（P<0.01），尿素氮含量分别降低1.5%（P<0.05）、3.9%（P<0.01）和7.5%（P<0.01），乳酸脱氢酶活力分别提高10.4%（P<0.01）、14.0%（P<0.01）和19.9%（P<0.01）。当远志多糖浓度为4 mg/mL时，对羟基自由基清除率和DPPH自由基的清除率分别为61.3%和79.5%，表明远志多糖有助于缓解机体疲劳，且体外抗氧化性较好。     

科技动态

双疏膜材料实现气体净化膜工业化应用近日,由南京工业大学化工学院仲兆祥教授团队联合多家公司完成的气体净化膜材料设计与制备的关键技术及应用项目,荣获2020年度江苏省科学技术一等奖。由仲兆祥团队发明的膜材料表面疏水疏油改性技术,结合膜表面形貌控制与在线反吹技术的开发,攻克了膜材料易被油性气溶胶污染的难题,开发出国内外首创的双疏膜材料。为实现气体净化膜的可控制备和工业化应用,仲兆祥团队发明了系列气体净化膜应用新工艺,净化后气体粉尘浓度小于5 mg/m³,另外他们还发明了高附加值粉体产品回收工艺。     

可钢化双银低辐射镀膜玻璃生产改进

通过对低辐射镀膜玻璃现有技术进行分析,运用磁溅射镀膜技术解决现有膜系的小角度反射发红问题,降低钢化后的颜色变化.     

建筑用气密膜相关强度性能试验研究

气密膜是被动房和超低能耗建筑气密性处理的常用材料,由于试验设备及方法等原因,国内对建筑用气密膜性能的试验研究较少,从施工应用角度出发,针对国内外无纺布基气密膜的相关强度性能开展试验研究,为气密膜的工程应用提供参考.     

双波长褪色分光光度法测定盐酸美西律

建立了一种快速、灵敏测定药物中盐酸美西律的双波长分光光度法。在弱碱性溶液中,虎红与盐酸美西律反应生成离子缔合物,使溶液发生褪色现象,光谱曲线上呈现2个较强的负吸收峰,它们分别位于472和560 nm,在此2个波长处,盐酸美西律的线性范围为0.04~2.6 mg/L,表观摩尔吸光系数(κ)分别为5.87×10⁴(472 nm)和3.59×10⁴ L/(mol·cm)(560 nm),检出限为0.033(472 nm)和0.035 mg/L(560 nm)。用双波长法测定时,其表观摩尔吸光系数(κ)达9.46×10⁴ L/(mol·cm),检出限为0.017 mg/L。双波长法用于盐酸美西律药片测定,加标回收率为97.7%~103%,相对标准偏差(RSD)为2.2%~2.6%。     

基于S32K144的燃料电池堆控制系统设计

基于汽车级微控制器S32K144芯片,完成了车用质子交换膜燃料电池堆控制系统的软硬件设计,分别设计了膜电极单模电压检测电路和燃料电池堆控制电路,开发了基于C语言的膜电极电压采集程序和燃料电池堆控制程序,并且用样机验证了设计.     

基于可穿戴传感器数据的人体行为识别数据特征提取方法

随着可穿戴设备的发展与普及,基于可穿戴传感数据进行人体行为检测展现了巨大的研究价值.目前大多人类行为识别工作都是基于视频图像展开的,然而,使用计算机视觉技术进行人类行为识别存在2个挑战:一是很难使参与数据采集的人员在自然状态下采集真实状态下的运动数据,在开展数据采集之前往往需要对参与数据采集的人员进行培训并严格规范其采集动作,最终得到的数据将是背离真实生活的数据,其研究价值将大打折扣;二是数据采集过程中还涉及采集人员的隐私保护问题.为此,提出一种基于深度学习的数据特征提取方法.首先在灵活设置卷积核的基础上引入神经网络的分支结构多尺度提取原始数据的深度特征;然后将各分支得到的数据特征进行融合并作为下一个卷积层的输入.实验结果表明,与目前主流方法相比,该方法在MHEALTH,WHARF和USCHAD这3个标准数据集上的准确率和召回率都取得了更好的效果.此外,该方法还在2个较新数据集Stanford-ECM Dataset和DATAEGO上做了验证,结果表明该方法具有较好的泛化能力.     

粗根荨麻不同部位多糖的提取及其对巨噬细胞的调节作用

目的：研究粗根荨麻（Urtica macrorrhiza Hand.-Mazz.）不同部位粗多糖的含量及化学组成，初步评价其对巨噬细胞的调节作用。方法：利用热水提取、乙醇分级沉淀的方法分别制备粗根荨麻根、茎、叶粗多糖；通过高效液相色谱法分析其分子量及单糖组成；全波长扫描及红外光谱分析其结构特征；MTT法研究其细胞毒性；中性红染色法考察其对巨噬细胞吞噬活性的影响；Griess法和ELISA法分别检测其对巨噬细胞NO、TNF-α分泌的影响。结果：提取得到粗根荨麻叶（UML40、UML60），茎（UMS40、UMS60），根（UMR40、UMR60）共6种粗多糖，其中叶粗多糖得率最高为4.62%,UML40为占77.92%，茎粗多糖和根粗多糖得率分别为0.69%和1.13%；各粗多糖平均重均分子量从2.11 kDa到802.21 kDa不等，主要由D-Glc、D-Gal、D-Ara和D-GalA组成，但不同部位粗多糖的单糖组成摩尔比不同。此外，不同部位、不同分子量的粗根荨麻多糖免疫活性存在较大差异，其中UML40、UMS40、UMR40均能够显著活化巨噬细胞，促进其吞噬活性及NO、TNF-α...