酶解和酸解处理对杨梅汁键合态香气释放的影响

采用Amberlite XAD-2树脂吸附洗脱分离得到杨梅汁键合态香气物质,在不同的酶解和酸解条件下处理键合态组分,基于固相微萃取-气相色谱-质谱联用(SPME-GC-MS)技术对水解得到的键合态香气物质进行鉴定.结果显示,用果胶酶、β-葡萄糖苷酶2种酶水解,共检出22种键合态物质,包括顺-3-壬烯-1-醇、β-石竹烯...     

微滤膜材质对杨梅汁理化品质及抗氧化活性的影响

为了寻找适合杨梅汁澄清处理的微滤膜,选用聚醚砜膜(PES)、尼龙膜(Nylon)、醋酸纤维膜(CA)、聚偏氟乙烯亲水膜(PVDF)、聚四氟乙烯亲水膜(PTFE)和聚丙烯膜(PP)6种材质的微滤膜,研究不同材质滤膜对杨梅汁理化品质的影响.结果表明:6种材质的滤膜均能有效提高杨梅汁的透光率,降低果汁中蛋白质含量;不同材质滤...     

深度学习图像描述方法分析与展望

图像描述任务是利用计算机自动为已知图像生成一个完整、通顺、适用于对应场景的描述语句，实现从图像到文本的跨模态转换。随着深度学习技术的广泛应用，图像描述算法的精确度和推理速度都得到了极大提升。本文在广泛文献调研的基础上，将基于深度学习的图像描述算法研究分为两个层面，一是图像描述的基本能力构建，二是图像描述的应用有效性研究。这两个层面又可以细分为传递更加丰富的特征信息、解决暴露偏差问题、生成多样性的图像描述、实现图像描述的可控性和提升图像描述推理速度等核心技术挑战。针对上述层面所对应的挑战，本文从注意力机制、预训练模型和多模态模型的角度分析了传递更加丰富的特征信息的方法，从强化学习、非自回归模型和课程学习与计划采样的角度分析了解决暴露偏差问题的方法，从图卷积神经网络、生成对抗网络和数据增强的角度分析了生成多样性的图像描述的方法，从内容控制和风格控制的角度分析了图像描述可控性的方法，从非自回归模型、基于网格的视觉特征和基于卷积神经网络解码器的角度分析了提升图像描述推理速度的方法。此外，本文还对图像描述领域的通用数据集、评价指标和已有算法性能进行了详细介绍，并对图像描述中待解决的问题与未来研究...     

食品中非法添加物检测及分析技术进展

介绍了国内外食品中非法添加物检测技术的研究进展,并对非法添加物检测的新技术和新方法进行评述,同时概述了前处理新技术等内容.依照不同非法添加物的性质,分光光度法、气相色谱法、气质联用法、液相色谱法、液质、离子色谱法、毛细管电泳等检测方法均有应用.酶联免疫、拉曼光谱和生物传感器等新型分析方法研究较多,有望应用来部分取代复杂...