大孔吸附树脂纯化黄花蒿黄酮及其抗氧化活性

该文对大孔吸附树脂纯化黄花蒿黄酮的工艺条件进行了研究与优化,并对纯化后的黄酮进行了抗氧化活性的研究。比较了AB-8,DM-101,DA-201,D-101及SD-401对黄花蒿中黄酮类物质的吸附及解吸附性能,结果显示,D-101的综合效果最佳。通过D-101大孔吸附树脂动态吸附解吸实验,获得较佳的纯化工艺:上样液黄酮质量浓度为1.55 g/L,流速为2 mL/min,上样100 mL后,用蒸馏水洗脱至溶液无色,再用250 mL体积分数70%乙醇以1 mL/min洗脱。在该条件下,黄酮质量分数从20.10%提高到80.32%,洗脱率达91.08%,黄酮回收率为68.25%。黄花蒿黄酮对油脂有明显的抗氧化性作用;黄花蒿黄酮对植物油的抗氧化能力强于柠檬酸和抗坏血酸,对动物油脂的抗氧化能力稍弱于抗坏血酸而略强于柠檬酸。     

基于使用者行为活动的北京展览馆南广场更新改造研究

现今很多城市广场都存在缺失人文关怀的问题,如何高质量地塑造人性化的城市广场成为当下关注的热点。本文从使用者行为活动入手探索建成广场的改造策略,以北京展览馆南广场为研究对象,通过对广场使用者行为活动的调研,深入观察并分析了人的活动与空间、时间、设施的关系,并以此为指导对北京展览馆南广场提出了一系列的改造策略。亦希望本文的研究内容可以强化以人为本的设计理念,为创造满足多样化活动需求的城市广场提供思路。     

印染行业综合能源计量管理系统的构建

以现阶段纺织印染业存在的问题为出发点,设计了一套综合能源计量管理系统,给出了其组成、功能和通信网络架构,实现了企业生产过程的能源监测、计量和管控。     

石墨烯基复合材料的吸波性能研究

石墨烯以其独特的结构和优异的性能而广泛应用于物理、化学及材料学等领域。石墨烯具有比表面积大、密度低、导电性好、耐高温和抗氧化能力强等特点,将其应用于吸波领域,即可增强材料的吸波性能,又可降低材料的密度,从而有望获得轻质高效的吸波材料。本文主要论述了近年来我们课题组将石墨烯基复合材料应用于吸波领域的研究。     

基于体绘制的特征区域三维云可视化

对于常规气象数据分析来说,二维平面分析是最普遍的方式之一,但在二维模式下的局限性又无法真实反应三维空间中的气象信息。以"天鸽"台风的二维数据集为例,利用其数据特性将分析模式由二维云图提升到三维云可视化的分析模式上。在文章中利用体绘制实现三维云的创建,在当前比较传统的体绘制基础上对绘制效率、三维云阴影渲染、气象数据集分析模式三个方面改进。     

美国引进烤烟品种NC297和NC102的香韵特征分析美引烤烟品种的香韵特征分析*

为研究美国引进烤烟品种NC297、NC102的香气特征,通过感官评吸鉴定,香韵赋分、香韵特征量化、雷达图表征分析,以及烤烟香韵特征物质量化分析,得出结果:（1）NC297的香韵主要以清香、甜香和焦香为主;NC102的香韵主要以甜香、清香和焦香为主; NC297、NC102的干草香比红花大金元和K326突出;（2）在4个品种中所检测到的70种中性致香成分中有28种含量差异性达到显著水平,其中酮类物质最多有13种;（3）NC102中香叶醇等致香成分含量显著高于其他3个品种的含量;NC102中的柠檬烯、苯甲醛等致香成分的含量较高;红花大金元中愈创木酚等类物质含量显著高于NC102。 关键词:美引品种;NC102;NC297;香韵;中性致香成分       

IGBT串联技术动态均压电路的研究

IGBT串联技术的关键在于保持每个IGBT开通或关断同步,至少应该保证任何时刻,尤其在IGBT开通或关断过程中,使每个IGBT的电压不能超过其额定值。为了达到这个目的,在研究多种IGBT串联的控制方法后,采用了一种结构简单、控制容易的均压辅助电路并对其工作机理进行了详尽的说明。实验结果表明,所采用的辅助分压电路在IGBT串联运行时能够很好地抑制IGBT开通和关断不同步造成的过电压,能够使开关不同步造成的过电压≤10%,确保IGBT串联顺利运行。对工程实际具有一定的参考意义。     

建筑造型动态性的分析与研究（二）：力的呈示与建筑造型动态性

本文从格式塔心理学的角度,通过对大量实例的分析研究,将建筑产生“动感”的根本原因归结为“心理力”,正是这种“力”,才使建筑造型静中有动,使不同的建筑获得了完全不同的活力;造型元素的倾斜、形变和重复是形成这种“心理力”的重要途径,也是建筑动态造型创造的主要方法,本文对此进行了重点分析。     

基于深度学习的水面漂浮物智能检测方法

漂浮物作为河道表观污染的重要源头,加强漂浮物检测是改善水环境生态质量的重要途径,也是积极落实“河长制”政策的技术手段。由于水面漂浮物具有场景复杂度高、形状不规则以及多尺度形态变化等特点,采用传统的图像识别方法快速有效地检测目标具有较大的挑战性。因此,本文提出了一种基于深度学习的实时且稳健的水面漂浮物智能检测方法。首先,基于稀疏分解思想对低质量漂浮物图像进行降噪和增强处理,初步降低复杂水面环境对漂浮物图像质量的影响。其次,将轻量化MobileNetV2网络取代SSD算法中的VGG16网络作为骨干网络,在预测层中将深度可分离卷积取代标准卷积,并采用动态特征金字塔网络提高多尺度漂浮物的检测精度,弥补SSD网络中强制不同层学习相同特征的不足。然后,将统一量化卷积神经网络（Quantized-CNN）框架应用于量化SSD检测器的检测误差,进一步加速卷积层计算和压缩全连接层的参数,降低SSD算法的计算复杂度和内存成本。本文在构建的水面漂浮物数据集上进行的实验结果表明：与现有的图像识别算法相比,改进后的SSD检测算法的平均精度（AP）和F1达到95.86%和94.74%,在硬件GPU下的检测速度达到64.23f/s,检测算法的参数计算量减少到7.5亿,模型内存成本压缩到6.27MB。改进SSD算法实现了水面漂浮物检测的高精度和高效率。     

美西律选择性光化学传感器的研究

美西律[Mexiletine,1-(2,6—二甲基苯氧基)—2—丙胺]是一种常用的钙通道阻滞剂,具有抗心律失常之功效。其经典分析方法为高氯酸非水滴定法,实验条件苛刻,分析步骤繁琐。本实验室最近合成的联萘冠醚对伯胺类药物表现出好的络合特性,用其作为中性载体研制的美西律选择性电极性能优良,为美西律的分析提供了一种很好的电位分析方法。本文描述将亲脂的 pH 指示剂和联萘冠醚结合到增塑的 PVC 膜中,利用 pH 指不剂的变色特征和联萘冠醚的化学识别性能研制成可逆响应美西律的选择性光化学传感器。推导了该传感器的理论响应关系式,测定了美西律片剂中美西律的含量。