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1.
建立了快速滤过型净化(m-PFC,multi-plug filtration cleanup)结合液相色谱-质谱联用技术同时检测海产品中19种磺胺类药物的分析方法。样品加水浸润后经过甲酸乙腈提取,QuEChERS盐包分层,取上层提取液经m-PFC柱净化,液相色谱-质谱联用测定,采用多反应监测模式(MRM)进行分析,基质外标法定量。结果表明,19种磺胺类药物在1~100μg/L的范围内线性关系良好,决定系数大于0.997,检出限为0.005~0.15μg/kg,定量限为0.01~0.41μg/kg。在10、20、100μg/kg三水平的平均添加回收率为70.0%~114.1%,相对标准偏差为0.5%~9.4%。该方法操作简便、快速,灵敏度高,重现性好,适用于海产品中多种磺胺类药物残留的检测。 相似文献
2.
目的:建立一种快速、高效、可视化的细菌多黏菌素耐药基因mcr-1检测方法,为其基层检测的展开提供依据和便利。方法:利用重组酶聚合酶扩增结合胶体金侧向流试纸条技术(Recombinase polymerase amplification combined with a lateral flow dipstick,RPA-LFD),辅以手持式胶体金读数仪;根据mcr-1基因保守序列设计合成一对特异性RPA引物,通过对反应条件和体系的优化,以及特异性试验、灵敏度试验、模拟食样试验和实际样品试验,成功建立了可视化定量检测细菌多黏菌素耐药基因mcr-1的RPA-LFD方法。结果:在引物浓度400 nmol/L,引物比例1:1时,该方法最佳反应条件为Mg2+浓度14.0 mmol/L,反应温度37℃,反应时间20 min;灵敏度好,标准曲线方程为y=0.117x+0.051,定量限为101~108 copies/μL,检出限为101 copies/μL,比PCR法低一个数量级且模拟样品检出结果与PCR法一致。利... 相似文献
3.
为了建立快速溶剂萃取技术(ASE)提取龙须菜多糖的新方法,本文以秦皇岛龙须菜为原料,利用ASE提取龙须菜粗多糖(GLP-K),以多糖得率为指标,采用单因素实验结合响应面试验法优化提取工艺条件。通过傅里叶红外光谱和高效液相色谱对多糖进行结构表征;探索GLP-K在脂多糖(LPS)诱导的RAW264.7巨噬细胞中的抗炎作用。结果表明,快速溶剂萃取法用于龙须菜多糖提取的最佳工艺参数为提取温度70℃,提取时间8.5 min,循环4次,在此条件下,多糖实验得率为9.58%±0.31%;红外光谱证实该多糖含有糖醛酸,重均分子量在4.4~747.1 kDa之间;GLP-K在浓度1000μg/mL及以下时对RAW264.7细胞增殖也无影响(P<0.001);与模型组相比,GLPK给药组(50、100、200、300、400、500μg/mL)NO的释放量显著降低43.76%~69.47%(P<0.001)。本文丰富了快速溶剂萃取技术在多糖提取方面的研究,为龙须菜多糖的开发和利用提供实验依据。 相似文献
4.
针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果. 相似文献
5.
目前通过3D扫描仪获取的点云仍旧存在一些缺陷:点云含有噪声,点云在不同方向上分布不均匀等.本文针对上述问题开展研究.主要工作为提出一种新的算法用于在点云上进行高质量的重采样,即使用较为稀疏的重采样点集去表达较为密集的原始点云的几何形状,同时重采样点集的分布可以满足用户预先指定的目标分布,并具备一定的蓝噪声性质.在最优传输理论的基础之上,本文方法将传统的点云重采样问题转化为一个最优化问题,并在点云上构建离散网格,使得针对网格的受限制的Power剖分方法能够迁移至点云上.随后利用交叉优化框架对该优化问题进行求解,并对每一个重采样点执行精确的容积约束.大量实验结果表明,本文算法输出的重采样点集可以实现精确自适应控制密度的目标,并且具备较好的蓝噪声性质. 相似文献
6.
7.
针对文本生成图像任务中生成图像细节缺失及低分辨率阶段生成图像存在结构性错误的问题,基于动态注意力机制生成对抗网络(DMGAN),引入内容感知上采样模块和通道注意力卷积模块,提出一种新的文本生成图像方法ECAGAN。在低分辨率图像生成阶段的特征图上采样过程中采用基于内容感知的上采样方法,通过输入特征图计算得到重组卷积核,使用重组卷积核和特征图进行卷积操作,确保上采样后的特征图和文本条件的语义一致性,使生成的低分辨率图像更加准确,利用通道注意力卷积模块学习特征图各个特征通道的重要程度,突出重要的特征通道,抑制无效信息,使生成图像的细节更丰富。此外在训练过程中结合条件增强和感知损失函数辅助训练,增强训练过程的鲁棒性,提高生成图像质量。在CUB-200-2011数据集上的实验结果表明,ECAGAN模型初始分数达到了4.83,R值达到了75.62,与DMGAN方法相比,分别提高了1.6%和4.6%,并且可改善生成图像结构错乱的问题,同时能够生成清晰的图像细节,语义一致性更高,更加接近真实图像。 相似文献
8.
空间位置数据分布通常具有不均匀性,不同位置区域的密度差异较大,在本地差分隐私模型中无法直接获取用户真实的位置数据,使得空间位置划分方法受到限制以及数据发布存在查询精度低、通信代价大等问题。为在本地差分隐私模型下的大规模空间数据采集和发布过程中进行空间划分,提出一种空间数据分层自适应划分算法KDG-HT。通过收集部分用户的数据来初步获取区域的分布情况,采用KD-树的思想划分区域,并利用抽样技术对用户进行分组,根据分组用户统计结果所提供的先验知识来完成多层细粒度划分。在此基础上,结合差分隐私模型的并行组合特性分层扰动用户数据,从总体上实现发布数据的ε-差分隐私保护。实验结果表明,KDG-HT算法适用于具有不同数据分布情况的大规模空间数据集,查询精度及运行效率优于RAPPOR、UG、GT-R等算法,其中与GT-R算法相比,KDG-HT算法发布数据的查询精度最高提升3倍,运行效率提高17%。 相似文献
9.
针对基于随机采样的路径规划算法效率低且采样具有随机性的问题,提出一种应用拓扑结构的高效路径规划算法ATIRRT*。通过引入拓扑节点代替STIRRT*算法中Harris角点检测算法得到的特征点进行采样,给出基于阈值的自适应选择方法来消除路径骨架上提取的冗余特征点,利用该阈值得到的拓扑节点可以使随机树的扩展更具方向性,从而减少寻找初始路径的时间和代价。根据非单一父节点的连接方式加强交叉支路上的拓扑节点间的联系,通过节点扩充策略增加相邻拓扑节点间的节点数量以加快优化算法的收敛。在此基础上定义相关约束条件将初始路径分段并进行逐段优化,以提高优化算法的效率。在常规环境、狭长空间和仿真的室内环境3种类型地图上的仿真结果表明,相较于STIRRT*算法,改进算法在规划路径长度上平均减少8%,在规划时间上平均降低10%,可快速地找到更优的初始路径,同时在优化过程中减少了无用的探索空间,提高了搜索效率。 相似文献
10.
在直接处理点云的三维神经网络中,采样阶段实现了对原始点云中关键点的筛选,对于整个网络的性能及网络的抗噪能力具有重要作用。目前主流的最远点采样(FPS)方法在处理大规模3D点云数据时计算量大且耗时,并且低采样率时经过FPS采样后模型性能下降明显。针对这两个问题,提出一种面向低采样率的点云数据处理网络AS-Net。设计一个新的采样模块代替原backbone中的FPS,其由两个Layer组成,每个Layer基于长短期记忆网络获取原始点云与采样点云之间的联系权重,从而高效提取关键信息,去除冗余信息。在此基础上,利用注意力机制选择特征值较高的原始点云作为采样点,采样点作为后序任务的关键点输入到网络,进一步提高网络模型性能。基于ModelNet40数据集的实验结果表明,在低采样率条件下,AS-Net仍可达到81.6%的分类准确率,与使用FPS作为采样方法的网络模型相比提高52.7%。此外,其对噪声干扰具有很强的鲁棒性,对于大场景的分割时间效率优于同类采样方法。 相似文献