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1.
2.
通常,我们把酿造葡萄酒的场所称之为“酒庄”。而在早期的意大利,人们用“食堂”或是“酒窖”来指代,法国则一直用的“城堡”这个名称。这些名词之间的差异,不仅说明了葡萄酒酿造工艺的不断专业化:从建筑学的角度来看,正式这种差异的存在,揭示着酒庄建筑已经从传统的简单酿造场所,逐渐衍变成现代具有多个复合功能的综合葡萄酒建筑,同时对加工生产紧密相连的种植场地也起着改变作用,及葡萄种植园。 相似文献
3.
建立一种同时测定动物源性食品中阿散酸、洛克沙砷、硝苯砷酸3种有机砷的液相色谱-氢化物发生-原子荧光光谱法(liquid chromatography hydrodide atomic flurescence spetrometry,LC-AFS)。研究液相色谱和原子荧光光谱条件并对提取剂进行优化。在0~120μg/L范围内阿散酸、洛克沙砷、硝苯砷酸的线性关系良好,线性相关系数均大于0.999;阿散酸、洛克沙砷、硝苯砷酸检测低限分别为0.1、0.2、0.2 mg/kg。6种市售样品中3个添加水平的平均回收率为阿散酸81.0%~102.5%,洛克沙砷80.0%~104.9%,硝苯砷酸81.0%~101.8%;相应的相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)分别为1.61%~6.95%、1.32%~7.52%、0.97%~8.12%。 相似文献
4.
在复杂基质的食品样品中选择合适的前处理方法对有机锡形态的检测分析具有重要意义。对食品中有机锡形态分析的前处理技术,包括溶剂萃取(SE)、快速溶剂萃取(ASE)、加压液体萃取(PLE)、固相萃取(SPE)、固相微萃取(SPEM)、超临界流体萃取(SFE)、超声波萃取(UE)和微波辅助萃取技术(MAE)及其应用进行了分析总结。由于有机锡形态化合物的种类繁多,理化性质存在差别,所以在提取、萃取中均存在较大的困难。痕量和超痕量有机锡形态前处理技术的未来发展方向具有简便、快速和环保的自动化趋势,并着重于在线萃取技术以及与有机锡形态分析仪器联用技术。 相似文献
5.
6.
食品三维打印技术是食品加工业革命性的创新发展, 能够在未来解决我国食品加工业和食品产业面临的营养个人订制性以及生产适合老人和婴幼儿的易咀嚼食品诸多问题。淀粉是食品中最常见的组分, 其在高温发生糊化并且与其他组分交联形成的凝胶体系是很好的食品三维打印材料。本文先是阐释了挤压式食品三维打印技术的工作原理, 以及淀粉的结构及物理化学性质, 揭示了淀粉的物理化学性质与淀粉类材料三维打印形状稳定性之间的联系, 从而进一步介绍了材料特性、三维打印挤出行为及后处理方法对淀粉三维打印产品形状稳定性的影响以及兼具易咀嚼特性和个性化营养特性的三维打印产品的相关研究。 相似文献
7.
海产动物样品经过30%硝酸溶液提取,用2 mol/L醋酸钠-醋酸缓冲溶液调节pH后,用吹扫捕集-气相色谱-冷原子荧光光谱仪联用系统测定其中的甲基汞和乙基汞的含量。使用衍生试剂,将甲基汞转化为甲基丙基汞,乙基汞转化为乙基丙基汞,吹扫捕集进行富集并进一步消除基体干扰。以空白样品为基体,添加3种浓度水平的甲基汞和乙基汞标准溶液,测得甲基汞的回收率为80.5%~103.2%,相对标准偏差(n=6)为1.7%~6.9%;乙基汞的回收率在84.2%~103.7%,相对标准偏差(n=6)为2.3%~7.0%。 相似文献
8.
建立微波辅助萃取-液相色谱-原子荧光光谱法(Microwave Assisted Extraction-Liquid Chromatography-atomic Fluorescence Spectrometry,MAE-LC-AFS)测定鸡蛋中阿散酸(Arsanilic,ASA)、洛克沙砷(Roxarsone,ROX)、硝苯砷酸(Nitarsone,NIT)的分析方法。研究并优化液相色谱和原子荧光的工作条件。在0~2.0 mg/L范围内阿散酸、硝苯砷酸和洛克沙砷的线性关系良好,线性相关系数大于0.999,阿散酸、硝苯砷酸、洛克沙砷检出限(S/N=10)分别为0.1、0.2、0.2 mg/kg。阿散酸在0.1、0.2、0.5 mg/kg 3个加标水平下的平均回收率为80.5%~91.0%,相对标准偏差为3.14%~3.77%;硝苯砷酸和洛克沙砷在0.2、0.5、2 mg/kg,3个加标水平下平均回收率为81.0%~91.1%和82.5%~104.9%,相对标准偏差为2.72%~4.02%和1.81%~7.52%。 相似文献
9.
In lung CT images, the edge of a tumor is frequently fuzzy because of the complex relationship between tumors and tissues, especially in cases that the tumor adheres to the chest and lung in the pathology area. This makes the tumor segmentation more difficult. In order to segment tumors in lung CT images accurately, a method based on support vector machine (SVM) and improved level set model is proposed. Firstly, the image is divided into several block units; then the texture, gray and shape features of each block are extracted to construct eigenvector and then the SVM classifier is trained to detect suspicious lung lesion areas; finally, the suspicious edge is extracted as the initial contour after optimizing lesion areas, and the complete tumor segmentation can be obtained by level set model modified with morphological gradient. Experimental results show that this method can efficiently and fast segment the tumors from complex lung CT images with higher accuracy. 相似文献
10.
通过对新生教育工作的开展,构建和谐的育人环境,不仅深化熏陶学生,也促进学生逐渐养成自我教育、自我管理,自我学习、自我服务的能力,从而切实加强了思想政治教育工作的实效性,同时实现了高校人才培养目标战略。 相似文献