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由于薄荷精油具有较高的挥发性,应用受到限制,以阿拉伯胶和明胶为壁材,通过复合凝聚法对薄荷精油进行微胶囊化包埋,并将其整理在聚氨酯软泡材料上。通过显微镜观察、粒径测试,探讨芯壁比、复合凝聚温度、壁材比、固化剂用量等对制备薄荷精油微胶囊的影响,用扫描电镜观察薄荷精油微胶囊的表观形貌。结果表明:单因素优化微胶囊的制备工艺为芯壁比2.0∶1.0,壁材比1.0∶1.0,囊化温度35℃,固化剂用量0.61μL/m L,制备的薄荷微胶囊平均粒径为36.1 nm,包埋率为42.61%;聚氨酯软泡材料的扫描电镜图显示有微胶囊附着,释香保留率为59.17%。 相似文献
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重新构建得到了一种coflow调度算法-DeepCS,将coflow资源视图看成是需要进行后续处理的图像,根据之前学习策略来达到coflow的最佳调度效果。利用DNN提取特征参数时不必通过人为手动的方法进行设计,通过单独学习过程便可实现,给出深度增强学习系统。训练输入包含了各项网络与任务情景,并以动作概率分布作为输出,EPiSOdE作为单位开展训练过程。仿真结果得到:当coflow到达速率变大后,将会导致所有算法需要更长的coflow完成时间,此时调度算法流时间与的工作压力都会增加,从而形成更长的coflow平均完成时间;在较低的coflow到达速率下,VARYS和DeepCS具有相似的性能,都比PFABRiC的性能更好,并且DeepCS性能提升最快。 相似文献
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