万寿菊提取物中苯的污染来源分析

利用气相色谱-质谱联用法对印度和中国新疆万寿菊提取加工过程中的苯进行检测。结果表明,不同来源的万寿菊提取物中存在不同程度的苯(1.17~16.37 mg/kg)污染,对生产过程相关样品进行检测,发现提取溶剂中不同程度含有苯,从生产过程推理,提取溶剂应该是万寿菊提取物中苯的主要来源。在生产中要控制产品中苯的污染,首先应加强对提取溶剂的控制。     

白酒是怎么酿成的？——从金六福、小糊涂仙、济阳河想到的

金六福、小糊涂仙、浏阳河的成功，引来了众多跟随者，也引来了众多研究者。作者也是众多研究者之一，但是与众不同的是作者没有研究个体，而是对成功的现象进行研究，从而发现其中的规律，供跟随者借鉴。本文作为作者研究成果之一，今给予刊登以供读者交流，同时欢迎读者发表自己的见解，以促进白酒业健康发展。     

采用蒸馏训练的时空图卷积动作识别融合模型

目的 基于深度学习的动作识别方法识别准确率显著提升,但仍然存在很多挑战和困难。现行方法在一些训练数据大、分类类别多的数据集以及实际应用中鲁棒性较差,而且许多方法使用的模型参数量较大、计算复杂,提高模型准确度和鲁棒性的同时对模型进行轻量化仍然是一个重要的研究方向。为此,提出了一种基于知识蒸馏的轻量化时空图卷积动作识别融合模型。方法 改进最新的时空卷积网络,利用分组卷积等设计参数量较少的时空卷积子模型;为了训练该模型,选取两个现有的基于全卷积的模型作为教师模型在数据集上训练,在得到训练好的教师模型后,再利用知识蒸馏的方法结合数据增强技术训练参数量较少的时空卷积子模型;利用线性融合的方法将知识蒸馏训练得到的子模型融合得到最终的融合模型。结果 在广泛使用的NTU RGB + D数据集上与前沿的多种方法进行了比较,在CS(cross-subject)和CV(cross-view)两种评估标准下,本文模型的准确率分别为90.9%和96.5%,与教师模型2s-AGCN(two-stream adaptive graph convolutional networks for skeleton-based action)相比,分别提高了2.4%和1.4%;与教师模型DGNN(directed graph neural network)相比,分别提高了1.0%和0.4%;与MS-AAGCN(multi-stream attention-enhanced adaptive graph convolutional neural network)模型相比,分别提高了0.9%和0.3%。结论 本文提出的融合模型,综合了知识蒸馏、数据增强技术和模型融合的优点,使动作识别更加准确和鲁棒。     

甜菊糖苷加工过程中邻苯二甲酸酯类化合物的迁移研究

试验利用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对甜菊糖苷加工过程中用到的塑料制品如丁基橡胶、硅橡胶及聚四氟乙烯材料等进行邻苯二甲酸酯类塑化剂测定,并模拟生产过程,考察了不同塑料制品中邻苯二甲酸酯类化合物(PAEs)的迁移情况。结果表明,丁基橡胶中PAEs含量较高,在100~4 500 mg/kg,硅橡胶次之,在3~55 mg/kg,而聚四氟乙烯含量最少,在1~4.5 mg/kg。模拟生产过程,乙醇体积分数越高,浸泡时间越长,温度越高PAEs溶出越快,并且PAEs在橡胶内部存在由高浓度向低浓度迁移的现象。该研究为甜菊糖苷加工过程中邻苯二甲酸酯类化合物的控制提供了依据。     

万寿菊提取加工过程中苯并芘的污染来源分析

利用凝胶渗透色谱净化高效液相色谱法对印度和中国新疆万寿菊提取加工过程中的苯并芘进行检测。结果表明,不同来源的万寿菊和万寿菊提取物中存在不同程度的苯并芘(1.67~94.9μg/kg)污染,且各类农资材料中均不同程度含有苯并芘,从生产过程推理,原料污染应该是万寿菊提取物中苯并芘的主要来源。在生产中要控制产品中苯并芘的污染,首要的是加强原料的控制,从根本来讲,应加强对环境的治理。     

基于神经动力学优化的压缩感知信号恢复方法

针对稀疏信号的准确和实时恢复问题,提出了一种基于神经动力学优化的压缩感知信号恢复方法。通过引入反馈神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）模型求解l1范数最小化优化问题,计算RNN的稳态解以恢复稀疏信号。对不同方法的测试结果表明,提出的方法在恢复稀疏信号时所需的观测点数最少,并且可推广到压缩图像的恢复应用中,获得了更高的信噪比。RNN模型也适合并行实现,通过GPU并行计算获得了超过百倍的加速比。与传统的方法相比,所提出的方法不仅能够更加准确地恢复信号,并具有更强的实时处理能力。     

1+1大于2——品牌加法战略

企业要做大就要把市场做大.如想把市场做大就要把品牌做大.在市场营销领域内,做品牌属于战略层面,而且是大投入与大回报的战略.……     

并行二值模式直方图序列人脸识别方法

局部Gabor二值模式直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸识别方法具有较高的识别率,但该方法的特征计算较复杂、耗时长,并且特征维数高、匹配速度慢.给出一个并行的HSLGBP方法(简称P-HSLGBP),在多核PC机群上使用MPI实现了该方法,并使用该方法对ORL人脸库中的40人共400幅图像做了实验.理论分析和实验说明了P HSLGBP方法具有较高的加速比和并行计算效率.在保证高识别率前提下,在由10个双核PC机组成的机群环境下的加速比达到17.同时,P-HSLGBP方法具有良好的可扩展性,适于大规模人脸库的快速识别.     

葡萄籽、松树皮和花生衣提取物中原花青素 成分研究

建立葡萄籽提取物中7种原花青素成分的高效液相色谱测定方法。以该方法对不同品种的葡萄籽、松树皮和花生衣提取物进行测定分析。结果表明:葡萄籽、松树皮和花生衣提取物中的原花青素成分种类和含量水平差异较大。不同品种的葡萄籽提取物中原花青素成分种类水平一致,不同品种的花生衣提取物中原花青素成分种类水平也一致,而不同品种的松树皮提取物中原花青素成分种类差距较大。该方法可以用于简单快速地区分葡萄籽提取物、松树皮提取物和花生衣提取物。     

一种采用自适应测角噪声的交互多模型跟踪方法

针对转换瑞利滤波器(SRF)由于测角误差先验信息不准确而导致跟踪性能退化的问题,提出了一种基于交互式多模型转换瑞利滤波器(IMM-SRF)的目标跟踪方法。该方法采用多个不同测角噪声水平的SRF模型进行滤波,并且通过对滤波结果的自适应加权融合解决测角误差未知的问题。与SRF方法相比,该方法无需测角误差的先验信息,鲁棒性和实用性更好。仿真结果表明,IMM-SRF方法可实现对匀速运动和曲线运动目标的准确跟踪,并且收敛速度也较快,验证了所提方法的有效性。