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Effects of different carbon sources and C/N values on nonvolatile taste components of Pleurotus eryngii
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Wen Li Xiaobei Li Yan Yang Feng Zhou Yanfang Liu Shuai Zhou Hailong Yu 《International Journal of Food Science & Technology》2015,50(11):2360-2366
Pleurotus eryngii, the second largest industrial cultivation mushroom in China, is usually cultivated on substrates mainly consisting of sawdust and corncob. In this study, experiments were performed to determine the effects of different carbon sources and C/N values on nonvolatile taste components of P. eryngii. The effects of different carbon sources on nonvolatile taste components levels revealed that sawdust was beneficial to high levels of crude protein, amino acids, 5′‐nucleotides and equivalent umami concentration, while corncob was beneficial to high contents of carbohydrate, polysaccharides and trehalose. At the similar C/N values, relatively higher sawdust content was beneficial to umami amino acid production, while relatively higher corncob content was beneficial to high contents of carbohydrate, polysaccharides and mannitol. Higher C/N value was beneficial to high levels of crude protein, amino acids, 5′‐nucleotides and equivalent umami concentration, while lower C/N value was beneficial to high contents of carbohydrate, polysaccharides and trehalose. These results provided information for P. eryngii fruit body industrial cultivation to obtain specific nonvolatile taste components with high levels. 相似文献
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Zhijiang Li Yingping Zheng Liqin Cao Lei Jiao Yanfei Zhong Caiyi Zhang 《Color research and application》2020,45(4):656-670
Image color clustering is a basic technique in image processing and computer vision, which is often applied in image segmentation, color transfer, contrast enhancement, object detection, skin color capture, and so forth. Various clustering algorithms have been employed for image color clustering in recent years. However, most of the algorithms require a large amount of memory or a predetermined number of clusters. In addition, some of the existing algorithms are sensitive to the parameter configurations. In order to tackle the above problems, we propose an image color clustering method named Student's t-based density peaks clustering with superpixel segmentation (tDPCSS), which can automatically obtain clustering results, without requiring a large amount of memory, and is not dependent on the parameters of the algorithm or the number of clusters. In tDPCSS, superpixels are obtained based on automatic and constrained simple non-iterative clustering, to automatically decrease the image data volume. A Student's t kernel function and a cluster center selection method are adopted to eliminate the dependence of the density peak clustering on parameters and the number of clusters, respectively. The experiments undertaken in this study confirmed that the proposed approach outperforms k-means, fuzzy c-means, mean-shift clustering, and density peak clustering with superpixel segmentation in the accuracy of the cluster centers and the validity of the clustering results. 相似文献
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分析了20号无缝钢管的室温和低温力学性能,结合显微组织观察、晶粒度统计和断口分析,发现低温低应力工况下服役后20号无缝钢管的力学性能完全符合冷库用液氨管道的使用要求。 相似文献
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为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题,依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引,并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先,对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理,挖掘有效出行起讫点(OD)轨迹;其次,针对用户起讫点轨迹的特征,建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理;最后,给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型,并运用K最近邻(KNN)查询对搜索空间剪枝压缩,提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据,选取动态时间规整(DTW)等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比,所提算法的准确率提高了10.12%,查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率,可有效提升共乘出行方式的出行率。 相似文献
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