软硬件节能原理深度融合之绿色异构调度算法

虚拟云高性能向高效能计算演进,已是环境保护、人类可持续发展的迫切需求.然而目前,一方面,硬件级物理节能空间需要适度延展;另一方面,以遗传或人工免疫算法为代表的元启发式调度中间件大多存在进化动力不足,以致收敛性和分布性冲突难平衡等瓶颈.事实上,每个候选解（调度方案）都蕴含一定的物理反馈效应,而拟配资源的非线性和异构性,则意味着不同方案间与能效相关的实时动态反馈的巨大差异化.因此,尊重科学规律,巧妙地借力于硬件节能原理,给算法优化动力注入新能量,并进一步增强软件方法的节能主导性,是本文研究方法;继而提出一种着眼于软硬件节能原理深度融合的新的绿色异构调度算法（GHSA_di/Ⅱ）,以多角度、全方位提升元启发式算法之协同进化模拟的内驱力.大量仿真实验结果显示：无论对于数据密集型还是计算密集型实例,GHSA_di/Ⅱ算法较其他3种元启发式异构调度算法,在整体性能、节能降耗以及可扩展性等方面都具明显优势.     

支持绿色异构计算的能效感知调度模型与算法

异构调度可使大规模计算系统采用并行方式聚合广域分布的各种资源以提高性能.传统调度目标追求高性能而忽视高效能,远不能适应绿色计算科学发展新要求.因此,在理论上,一方面基于对动态频率和电压等系统参数的精细表述及有效量化,建立面向协同异构计算且易于复用的能效感知云调度模型;另一方面,提出并实现适于超计算机混合体系的多学科背景的元启发式多目标全局优化算法.从技术上解决了面向不同环境目标的云调度实施条件界定及其调度指标（时间、能效）实时变化描述等问题.大量仿真实验结果表明：与3个元启发式云调度器相比,该方法在能效及可扩展等方面优势明显;对于高维实例,整体性能改善分别达到8%,12%和14%.     

不同粒径小米粉对面团流变特性及馒头质构特性的影响

为研究小米粉添加对面团流变特性和馒头制品质构特性的影响,分别选取不同粒径的粳性和糯性小米粉,利用损伤淀粉测定仪、快速黏度分析仪等对不同小米粉的损伤淀粉含量和糊化特性进行分析,通过流变仪测定小米面团的流变学特性,结合扫描电镜观察小米面团微观结构变化,并利用质构仪测定小米馒头的质构特性。结果表明：随着小米粉粒径的减小,多数品种小米粉（除冀谷39和汇华金米）损伤淀粉的碘吸收率增加;受直支比的影响,相同目数下,粳性小米粉的峰值黏度、谷值黏度、最终黏度和回生值较糯性小米粉大。流变学研究表明,除汇华金米和冀谷39,储能模量与损耗模量随角频率增加总体上升。扫描电镜观察发现小米粉的添加使面团结构更加松散。小米粉的添加会对馒头质构性质中硬度、咀嚼性和弹性等有一定程度的负面影响。主成分分析表明馒头咀嚼性、损伤淀粉、峰值黏度、谷值黏度、最终黏度、崩解值和回生值可作为区分粳糯品种和馒头品质特征的指标。     

5种不同萃取头对小米白酒挥发性成分的分析比较

为比较不同萃取头对挥发性成分的提取效果及差异性,以获得较好的萃取头分析小米白酒风味成分,试验采用PDMS(Polydimethylsiloxane,聚二甲基硅氧烷)、PA(Polyacrylate,聚丙烯酸酯)、CAR/PDMS(Carboxen/Polydimethylsiloxane,碳分子筛/聚二甲基硅氧烷)、PDMS/DVB(Polydimethylsiloxane/Divinylbenzene,聚二甲基硅氧烷/二乙烯基苯)、DVB/CAR/PDMS(Divinylbenzene/Carboxen/Polydimethylsiloxane,二乙烯基苯/碳分子筛/聚二甲基硅氧烷)5种萃取头对小米白酒风味成分进行提取,结合气相色谱-质谱仪分别鉴定到33、28、35、42、45种化合物,共检测到挥发性成分55种。不同萃取头提取到的小米白酒风味成分构成为酯类化合物22种、醇类2种、杂环类化合物3种、碳氢化合物18种、含苯衍生物10种。酯类占挥发性风味成分的95%以上,其中己酸乙酯含量最高。通过韦恩图和主成分分析比较不同萃取头提取差异发现复合涂层萃取头萃取成分较单涂层多、萃取效果好。研究...     

小米糠及其膳食纤维中的挥发性成分对比

采用同时蒸馏萃取(SDE)结合气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)分析小米糠及其膳食纤维中挥发性成分,共检测到了77种挥发性成分,包含有24种醛、11种酸、9种醇、6种酮、11种含苯衍生物、12种碳氢化合物和4种其他物质。小米糠及其膳食纤维中的挥发性成分有24种成分相同,差别较大。己醛、壬醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、(Z)-9,17-十八碳二烯醛、十六酸为小米糠主要挥发性成分,3-糠醛、十六酸、(Z,Z)-9,12-十八二烯酸和1-甲基萘为小米糠膳食纤维主要挥发性成分,小米糠膳食纤维采用酸碱提取和超微粉碎制备会导致酸、碳氢、醛等成分大量减少,会增加含苯衍生物等成分含量。     

糙小米发芽过程中游离氨基酸的变化分析（网络首发、推荐阅读）

发芽可以提高糙小米中的游离氨基酸含量,从而进一步改善谷物的营养价值。研究了发芽过程中温度和时间对糙小米游离氨基酸的影响,在不同发芽温度（20、25、30、35、40 ℃）和发芽时间（0、6、12、18、24、30 h）下分析了发芽糙小米中的游离氨基酸变化,结果表明21种游离氨基酸组分均会有不同程度的增加。温度过低或过高均会影响氨基酸的积累,其中30 ℃下发芽30 h大多数氨基酸会积累到最高,且总游离氨基酸和总必需氨基酸积累到最大,分别达（810.7±69.0）和（367.8±30.2）mg/100g。在所有氨基酸中,丙氨酸和苏氨酸增加量最高,其中丙氨酸在30和35 ℃下其含量达到（120.0±12.0）和（115.0±14.0）mg/100g,苏氨酸在30 ℃下达到（106.0±1.0）mg/100g。γ-氨基丁酸（GABA）在35 ℃下发芽的谷子中积累到最大,达到（60.1±1.8）mg/100g,说明糙小米发芽能促进游离氨基酸增加和调整谷子营养成分,发芽糙小米可以作为一种潜在的功能食品被开发和利用。     

碾制过程中小米营养成分的变化

为了探究加工过程中小米营养成分的变化及其分布信息,测定不同出米率（85%、81%、77%、72%、68%、64%）小米营养成分的含量、色度、黏度指标。结果显示随着出米率的下降,小米中的矿物质（钾、镁、铁、锌、锰、铜）和氨基酸的含量降低,黏度增加,衰减值增加,回生值增加（64%除外）,糊化温度降低,黄度值下降,亮度增强。加工过程中,不仅小米中脂肪酸和氨基酸的含量发生改变,饱和与不饱和脂肪酸的比例及蛋白质质量的好坏也受影响。根据不同出米率下小米的形态及结构和营养成分的损失量可以看出膳食纤维主要分布于谷壳和皮层中,而脂肪和矿物质在皮层和胚中含量较丰富。     

小米蛋白提取及营养评价

为探究小米蛋白提取技术和综合评价小米蛋白的营养价值,采用体外消化法对不同方法提取的蛋白质消化性进行检测,并对小米蛋白氨基酸组成进行分析。结果表明:淀粉酶解法和碱液提取法得到的小米蛋白纯度和蛋白提取率均高于分级提取法;分级提取法和碱液提取法得到的小米蛋白体外消化率均在80%以上,淀粉酶解法提取的混合蛋白体外消化率较低(71.85%);糙小米、碱液提取法和淀粉酶解法提取的混合蛋白PDCAAS分别为42.96、62.33和31.78,第一限制氨基酸均为赖氨酸;分级提取法提取的水溶、盐溶、碱溶和醇溶小米蛋白PDCAAS分别为78.17(Thr)、65.72(Thr)、69.66(Ile)和24.18(Lys);小米蛋白中含有人体所需8种必需氨基酸,E/A大于0.5,E/(A—E)大于1.0,均高于WHO参考蛋白模式,表明小米蛋白是一种优质蛋白。     

不同萃取头固相微萃取分析小米清酒挥发性成分的研究

采用PA、PDMS、PDMS/DVB、CAR/PDMS和DVB/CAR/PDMS 5种萃取头,并通过固相微萃取（SPME）与气质联用（GC-MS）对小米清酒中挥发性成分进行提取、鉴定,运用聚类热图分析不同SPME萃取头提取小米清酒挥发性成分差异。结果表明：5种萃取头SPME检测到小米清酒挥发性成分含有醇、酯、醛、碳氢化合物、含苯衍生物和其他化合物,使用不同萃取头进行固相微萃取能得到较为相似的主挥发性成分：1-戊醇、苯乙醇、正己酸乙酯、丁二酸二乙酯、辛酸乙酯、十六烷,DVB/CAR/PDMS萃取头检测效果最好。聚类热图显示,不同萃取头SPME提取到的挥发性成分效果差异较大,按萃取效果可分为PA萃取头、PDMS萃取头和复合萃取头（PDMS/DVB、CAR/PDMS和DVB/CAR/PDMS）三类,使用不同种萃取头SPME可较为全面地了解小米清酒挥发性成分构成。