面向确定性网络的按需智能路由技术

确定性网络需要保证不同应用在时延、丢包率、抖动、吞吐量和可靠性等方面的确定性传输需求。针对应用的差异化、确定性的网络传输需求,提出了一种面向确定性网络的按需智能路由学习框架 OdR,在OdR框架下提出一种基于深度强化学习的按需智能路由算法OdR-TD3,OdR-TD3算法可以根据应用流量的确定性QoS需求生成路由策略,以满足确定性网络应用的需求。通过网络仿真实验评估,在确定性应用的QoS需求达成率上,OdR-TD3算法相较DV算法和SPF算法,具有显著的优势。     

绿色低共熔溶剂提取野菊花中黄酮类化合物

研究氯化胆碱低共熔溶剂(deep eutectic solvents，DESs)提取野菊花中的总黄酮、总槲皮素和槲皮苷。首先，合成了4种性能优异的DESs，并对其物理性质进行表征。其次，以提取效果最好的氯化胆碱/尿素DES为溶剂，通过改变单一变量优化提取效果，在含水量30%、提取时间45 min、固液比1∶50 g/mL、提取温度60 ℃的条件下，总黄酮、总槲皮素、槲皮苷的提取得率分别为72.32 mg/g、12.97 mg/g、10.06 mg/g，提取效果优于传统有机溶剂。最后，通过SEM和XRD结果说明在提取过程中野菊花的晶体结构无明显变化，DES对野菊花表面的木质素有溶解作用，使其具有更强的细胞破壁效果，导致黄酮类化合物更易溶出。     

泡沫分离设备的研究进展

作为一种新型分离技术,泡沫分离技术具有设备简单、能耗低、易于操作、低浓度条件下效率高和无污染等优点,该技术在降低表面活性物质分离成本方面具有极大的潜力,在工业上得到了广泛的应用。本工作分析了近年来文献报道中应用于分离回收蛋白质、有机污染物、天然产物、金属离子、微藻等的各种泡沫分离设备,并结合泡沫分离技术的发展历程将其分为传统泡沫分离设备和改进泡沫分离设备。重点阐述了改进泡沫分离设备的作用机理和分离效果,突显泡沫分离技术的重要性。改进型泡沫分离设备在一定程度上提高了分离效果,但依然存在一些问题,如很多设备在提高富集比的同时也降低了回收率。