GC-MS结合保留指数分析半枝莲挥发性成分

目的:分析半枝莲中的挥发性成分。方法:采用水蒸气蒸馏法提取半枝莲全草的挥发性成分,GC-MS结合保留指数进行分析鉴定。结果:采用GC-MS分析,检出80个组分,利用MS结合保留指数定性,鉴定出其中41个成分。结论:该方法分析半枝莲中挥发性成分,准确、快速。     

浅谈电气工程自动化实验的操作

随着我国经济的快速发展,电气工程的自动化应用是一个必然的趋势,其实验操作具有十分重要的意义有利于促进该领域的良性发展。本文主要论述了"电气工程自动化实验操作重要性分析及其大致流程说明"以及"电气工程自动化实验的操作过程及注意事项分析"两部分。本文从这两大部分入手从多个角度来对电气工程自动化实验的操作进行分析阐述。     

基于无意识认知的信息界面交互设计

根据对认知心理学中有关无意识认知理论的分析归纳,以信息交互界面为基础,探讨无意识认知对信息界面设计的指导作用与意义。本文利用文献资料及调查研究等方式分析无意识认知行为及信息交互效率,通过构建无意识认知行为模型,指导信息界面交互设计,为信息界面设计提供理论依据。基于用户无意识认知的信息界面设计是优化用户体验,提高信息界面可用性与交互效率的重要方法,为研究信息界面设计提供了新的思路与方法。     

基于变分渐近法预测饱和多孔介质流固耦合性能的细观力学模型

饱和岩土类多孔材料内固、液相不同属性产生的各向异性和多孔微结构的不均匀性使得材料的细观力学特性计算变得十分复杂。为准确预测岩土类材料的有效弹性性能和细观应力-应变场,基于Biot多孔弹性介质理论,建立可描述岩土类多孔材料固液相运动的能量泛函和相应的多孔弹性本构关系;利用细、宏观尺度比作为小参数将能量变分泛函渐近扩展为系列近似泛函;以场变量波动函数为未知量,通过解决近似泛函的最小化问题(驻值问题)得到波动函数的解析解,从而建立逼近物理和工程真实性的细观力学模型,并通过有限元技术得以数值实现。多孔介质材料细观力学特性算例表明:与经典均匀化理论(将液体类比为具有较高泊松比的固体材料)相比,基于变分渐近均匀化细观模型预测的多孔介质材料细观力学特性更精确,尤其是能准确重构多孔微结构内局部应力-应变场分布,为损伤破坏、局部断裂分析奠定了坚实基础。      

基于分块LBP和分块PCA的指静脉识别方法

针对单独提取传统的局部二元模式(local binary pattern,LBP)指静脉特征识别率不高的问题,提出一种结合分块LBP和分块主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法。首先对手指静脉感兴趣区域(region of interested,ROI)进行分块,提取分块LBP特征;然后,采用分块PCA对所提取特征进行降维除冗,得到一组新的降维后特征;最后计算欧氏距离并采用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,论文提出方法识别率可达99.33%,等误率(equal error rate,EER)低至0.21%。与传统的3种算法进行比较,该方法的识别率有很大提高,且具有较好的稳定性和鲁棒性。     

福州单瓣茉莉和双瓣茉莉不同器官的广泛靶向代谢组学分析

以福州单瓣茉莉和双瓣茉莉的花器官和叶片作为材料，采用超高效液相色谱-串联质谱技术并结合多元统计分析方法，测定并比较2种茉莉花及其器官的代谢物。结果表明：福州单瓣茉莉和双瓣茉莉的花器官和叶片中共鉴定出935种代谢物，包括氨基酸及其衍生物、酚酸类、核苷酸及其衍生物、黄酮类、木脂素和香豆素、鞣质、生物碱、萜类、有机酸、脂质、糖及醇类、维生素等13类。福州单瓣茉莉与双瓣茉莉的花器官和叶片中分别筛选出348种和337种差异代谢物，主要差异代谢物均以酚酸类、黄酮类、脂质、糖及醇类为主。双瓣茉莉的叶片含有丰富的黄酮类化合物，且黄酮和黄酮醇的生物合成旺盛使其积累更多的烟花苷、木犀草苷、槲皮苷、异槲皮苷、芦丁、紫云英苷、阿福豆苷等具有生物活性和药理活性的物质。福州单瓣茉莉的花器官和叶片中的特有代谢物以脂质类为主，双瓣茉莉的花器官和叶片中特有代谢物种类丰富且均多于福州单瓣茉莉。本研究从品种到器官的层面得到2种茉莉花代谢特征及其主要活性物质，对开发茉莉花资源具有一定指导意义。     

“三全育人”视域下应急管理专业思政教学实践与探索

聚焦应急管理学科特色和优势，紧密围绕国家安全观和安全发展新理念的顶层要求，深入探讨应急管理理论与方法课程思政体系教学实践，从教学目标、教学设计、教学方法等环节全方位系统设置，构建“三深入+五环节”的特色化育人平台，突出理论教学、实践训练和思政元素有机耦合，切实践行“全员、全程、全方位”育人的核心要求。     

基于光谱曲线相似度的可见光-近红外波段辉钼矿主矿物分布特征快速识别方法研究

矿石中矿物组成及其嵌布特征与破碎磨矿效果关系密切，识别矿石的主矿物分布特征可以实现对选矿给料的合理分配，但常规的化学检测及物相分析需要一定的时间周期，导致原矿数据采集滞后。本文尝试将光谱成像数据分析方法应用于原矿矿石的矿物组成及分布特征快速识别，为矿石性质的原位测试提供基础。以辉钼矿矿石为研究对象，制备岩石薄片样品，确定主要矿物组分并采集样品的高光谱数据，分析石英、钾长石、黄铁矿、黑云母的光谱曲线特征；计算豪斯多夫距离与欧氏距离，通过光谱曲线相似度计算识别不同种类矿物并考察其空间分布特征。研究结果表明：石英、钾长石、黄铁矿、黑云母等矿物在可见光-近红外波段内（400～1 000 nm）可以采用光谱曲线相似度算法对光谱曲线间的差异性进行量化，实现矿石种类的有效区分，进而通过统计分析获得矿石中主矿物的颗粒团块粒径大小及其空间分布。两种算法的计算结果具有一定的一致性，但相比较而言，欧氏距离在识别微细颗粒时具有更高的精度。本文研究成果丰富了矿石原矿性质分析方法，为矿山改进矿石加工工艺、实现节能增效提供了依据。