浅析X射线荧光光谱法快速测定稻谷中的镉

随着人类物质生活水平的不断提高,人类越来越来越注重生活的质量,将各种有害物质从人类生活中不断剔除。金属镉作为一种重金属,对人类身体健康有害,所以本文探究一种快速有效的方法,利用X射线荧光光谱对稻谷中的重金属镉进行快速、有效的测定,用来满足稻谷自产地产出至食用者手中整个物流过程中快速检测的需要。由于该方法极为简便实用,所以可以在稻谷重金属镉的检测中广泛应用。     

在线固相萃取富集-高效液相色谱法快速测定花生中白藜芦醇

建立了简便、快速测定花生中白藜芦醇的在线固相萃取富集-高效液相色谱法。固相萃取富集柱填料为dsDNA,在线固相萃取富集过程的上样溶剂为纯水,淋洗溶剂为纯水,转移溶剂为乙腈-水（80：20,V/V）,分析测定溶剂为乙腈-水（25：75,V／V）。本方法对白藜芦醇检测的线性方程为Y=1843．805X＋39．1791,相关系数为0．99978;检出限（LOD）为0．004mg／kg;定量限（LOQ）为0．01mg／kg;基质4个水平添加回收率（n=6）在92．48％-107．98％;6次加标回收相对标准偏差（RSD）在0．19％～6．05％。     

质谱特征结合等效链长用于牡丹籽油 脂肪酸组成分析

全面分析牡丹籽油的脂肪酸组成, 为牡丹籽油的保真和掺伪鉴别提供基础。方法 采用氢氧化钾甲醇溶液对牡丹籽油中的脂肪酸甲酯化得到脂肪酸甲酯, 采用DB-23毛细管柱对脂肪酸甲酯进行分离, 利用质谱选择离子扫描的方式进行检测分析。根据脂肪酸甲酯的质谱特征确定脂肪酸的类型, 并识别出样品中的直链饱和脂肪酸甲酯, 利用样品中的直链饱和脂肪酸甲酯的保留时间计算其它脂肪酸甲酯的等效链长, 然后与相同或相近色谱条件下测定标准品的等效链长比较确定其它脂肪酸甲酯的结构, 并利用其质谱特征进行验证。结果 本方法可以在不使用标准品的情况下鉴定出牡丹籽油中27种脂肪酸。结论 本法测定的牡丹籽油脂肪酸数据明显多于现有方法, 为全面认识牡丹籽油的脂肪酸组成并将之应用于保真和掺伪鉴别提供基础。     

遗传算法在城市燃气管网优化中的应用

城市燃气管网对居民生活和工业生产具有非常重要的作用,同时,其建设具有一次性投资设施较大的特点。因此,在保证用户用气压力的前提下,降低城市管网的建设、改造及运行费用并增强供气系统的安全保障是燃气企业之间相互竞争的关键所在。采用遗传算法对某城市燃气管网中的中压管段进行模拟分析,使城市燃气管网在通过各节点的流量、压力满足管径及管段压力降等约束条件下,对管径参数进行优化以达到管网建设费用最少的目标。     

内标校准液相色谱荧光法测定食用油中苯并（a）芘

采用内标苯并（b）屈校正,建立了正相固相净化-反相液相色谱-荧光分光光度法测定食用油中苯并（a）芘的方法。正相Plus Silica固相萃取柱作为净化柱,反相C18柱作为分离柱。以苯并（b）屈作为内标,测定了苯并（a）芘的校正因子。使用本方法,苯并（a）芘在液态食用油和固态食用油中的检出限分别为0.01和0.03μg/kg。苯并（a）芘在不同食用油回收率在83%～108%之间,方法的日内精密度和日间精密度分别小于7.7%和13.2%。     

重熔对高铬白口铸铁遗传性的影响

采取重熔的工艺措施并在第二次重熔时进行保温处理，研究高铬白口铸铁中碳化物的遗传性并对高铬白口铸铁的力学性能进行测试．结果表明：高铬白口铸铁中的碳化物经过重熔仍存在明显的遗传现象；随着重熔次数的增加，碳化物组织遗传效应减弱，力学性能下降；保温处理可以改善碳化物的组织遗传性；过长的保温时间导致碳化物变得粗大，高铬白口铸铁的力学性能下降．     

人机工程键盘的设计与研究

利用计算机辅助研究的最新技术及工具,从人机工程学角度深入研究以静态人体姿势为主的键盘设计,并取得一定的设计数据.利用美学理论阐述人机工程键盘的外形设计风格,从实践和理论两方面建立了一套完整的"用户键盘设计评价系统".     

基于翻转课堂在药物分析实验教学改革的探讨

药物分析是药学专业一门主干专业课程,通过药物分析实验教学可以让学生巩固药物分析理论知识和掌握相应的实验操作技能,从而能够胜任药品分析检验工作,并具备创新研究和解决药品质量问题的思维和能力。针对药物分析实验教学上存在的学生积极性不高和传统的教学模式存在的问题,设计翻转课堂,以研究问题为中心,通过开设综合性和设计性的实验激发学生自主学习的兴趣和创新能力,为培养应用型和综合性药学人才提供参考。     

基于深度学习的桥小脑角区听神经瘤和脑膜瘤的辅助诊断模型

针对桥小脑角区听神经瘤和脑膜瘤在临床诊断中不易区分的问题,提出了一种基于深度学习的辅助诊断模型.首先,采集肿瘤的T1WI(T1 Weighted Imaging)增强图像和T2WI(T2 Weighted Imaging)图像,构建基于VGG-net改进的s-VGG网络对两组图像分别进行训练,得到s-VGG-T1 和s-VGG-T2 两个分类模型.其次,集合放射科与放疗科的临床诊断结果,建立深度学习辅助诊断模型,将分类模型结果与临床诊断结果加权平均得到诊断模型结果.相比单独的诊断结果,诊断模型对 10 例肿瘤的诊断准确率有所提升,表明基于深度学习的辅助诊断模型具有良好的性能,可降低误诊率,提升诊断的准确性和临床工作的效率.     

应用在啤酒行业中的能源管理系统

啤酒生产流程中需要消耗水、电、汽等多种能源,因此节能减排、降低成本目前已经成为啤酒企业的重中之重的工作。在啤酒企业中除了设备节能、工艺节能,当然还要靠管理节能,靠能源管理系统这种信息化手段,对啤酒生产过程用能进行全面、动态分析和优化,不断地将节能工作提高到更高层次。