口服液类保健食品中18种重金属元素检测

本文旨在建立一种基于微波消解-电感耦合等离子质谱(Inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)测定源于中草药的口服液类保健食品中18种重金属元素(Pb、Cd、As、Hg、Cu、Pt、Pd、Ir、Rh、Ru、Os、Mo、Ni、Cr、V、Mn、Fe、Zn)的方法。采用微波消解法处理口服液样品,以Ge、In、Bi元素作为校正基体效应与信号漂移的内标元素,使用ICP-MS对十批样品中18种重金属进行含量测定。结果显示18种重金属标准曲线线性关系良好,R2≥0.999,各元素的检出限在0.0001～2.743 ng/mL之间,精密度RSD在0.49%～4.29%之间,重复性RSD值在1.2%～15%之间,加样回收率在82.74%～122.7%之间;检测两种口服液中18种重金属元素均未超标。表明该方法操作简便、分析速度快、灵敏度高、准确性好,适用于口服液类保健食品中重金属检测,可为保健食品安全性评价提供依据。     

基于ELM算法的起重船摆动轨迹跟踪

起重船进行海洋作业时,难免会受到风浪的影响,船体随之发生摇摆,使得起重船无法正常作业.船舶摇摆是一个复杂的非线性运动,神经网络具有很好的在线学习预测的能力,对此本文提出一种基于极端学习机ELM算法的轨迹跟踪方法,对起重船的摆动进行实时跟踪预测,在MATLAB中仿真出跟踪效果图,并与传统的BP神经网络算法对比,得出ELM具有更快更准确的跟踪预测能力,突出了ELM算法的优越性,最后可将此方法用于吊摆控制系统中.     

教育价值树助力企业文化建设

教育价值树体系明确“四个坚持”管理理念,从组织、制度和激励三方面,阐述了如何确保文化管理有实效,从知、信、行三个层次,搭建了让员工知晓、相信并践行的平台载体。