鱼明胶

通过对存在于皮肤和骨头中的主要蛋白——胶原进行水解作用,即可获得明胶。目前,Kenny&Ross公司正在新斯科舍岛进行鱼明胶的工业提取。鱼明胶的原材料为深水鱼的皮肤,如,鳕鱼、黑线鳕,以及绿鳕等等;这些鱼皮可以以当地的咸鱼和冷冻鱼加工主那里获得。鱼明胶的特殊性在于其明胶中氨基酸的含量不同于一般。尽管所有的明胶都由那20种氨基酸组成,但其中的亚氨基酸(脯氨酸和羟基脯氨酸)所占的比例却各不相同。当这些亚氨基酸的含量降低时,水溶液中明胶的氢键力就会减弱,从而降低了胶凝温度,当温度为10℃时,鳕鱼皮的明胶发生胶凝;而鲤鱼皮的明胶与动物明胶则更为相似,在温度高于室温时就会胶凝。大多数人认为,明胶只是一种食物添加剂或照相胶片的组成部分。但事实上,由于胶凝温度的降低,人们已经开发出一些鱼明胶的其它用途。在此,将对这些用途予以讨论。     

浅谈内部控制在全面预算管理中的作用

从内部控制的概念、地位、作用、效果等方面,全面阐述了推行内部控制制度的必要性、紧迫性、现实性及在全面预算管理中的作用.     

以胶体晶为模板溶胶凝胶法制备二氧化钛掺铈反蛋白石结构

以乳液聚合法得到的单分散性聚苯乙烯(PS)胶体粒子为模板,采用恒温恒湿垂直沉积法构建蛋白石结构的光子晶体,并用布拉格方程对不同粒径形成的蛋白石结构所产生的禁带位置进行了研究.以该肢体晶为模板溶胶凝胶法制备二氧化钛(TiO2)掺杂铈(Ce)反蛋白石结构,并利用XRD和XPS对其结晶状态和元素价态进行分析.     

二烷基硫化磷酸铵的捕收性能

本文研究了二烷基硫代磷酸铵（ＲＯ）２ＰＳＯＮＨ４（Ｒ＝乙基、丁基、己基、烷丙烯）系列捕收剂对非硫化矿孔雀石，赤铁矿，白铅矿，方解石和菱锌矿的浮选性能，并就药剂结构与性能关系进行了分析讨论。     

赤泥综合利用的工业化方法简述

描述了三种已实现工业化的赤泥综合利用办方法,即赤泥强磁选提铁、赤泥制砖和赤泥改性路基。在综合分析国内赤泥综合利用政策与形势,并对赤泥基本特性进行研究的基础上,对现有的各种赤泥综合利用技术进行了概括和总结。结合工程应用实例,简单阐述了三种赤泥综合利用方法的原理、工艺路线、应用实例等。并对大规模工业化赤泥综合手段的前景进行分析,结合工程实例阐述了方法的必要性、可行性与适用范围。得出高铁赤泥应优先进行提铁,随后根据周边环境、市场情况进行赤泥制砖、铺制改性路基等综合利用手段。     

基于多标签判别字典学习的图像自动标注

针对图像自动标注中底层视觉特征与高层语义之间的语义鸿沟问题,在传统字典学习的基础上,提出一种基于多标签判别字典学习的图像自动标注方法。首先,为每幅图像提取多种类型特征,将多种特征组合作为字典学习输入特征空间的输入信息;然后,设计一个标签一致性正则化项,将原始样本的标签信息融入到初始的输入特征数据中,结合标签一致性判别字典和标签一致性正则化项进行字典学习;最后,通过得到的字典和稀疏编码矩阵求解标签稀疏编向量,实现未知图像的语义标注。在Corel 5K数据集上测试其标注性能,所提标注方法平均查准率和平均查全率分别可达到35%和48%;与传统的稀疏编码方法（MSC）相比,分别提高了10个百分点和16个百分点;与距离约束稀疏/组稀疏编码方法（DCSC/DCGSC）相比,分别提高了3个百分点和14个百分点。实验结果表明,所提方法能够较好地预测未知图像的语义信息,与当前几种流行的图像标注方法进行比较,所提方法具有较好的标注性能。     

二烃基硫代磷酸铵的合成及起泡性能

合成了浮选初二烃基硫代磷酸铵（RQ）PSONH4（R＝乙基、丁基、已基、烯丙基）,试验表明,这类化合物表面活性和起泡性能均随碳键增长而增加,并且,起泡性受pH值影响较大。     

紫甘蓝红色素的部分性能研究

从紫甘蓝叶片中提取分离了紫甘蓝色素,研究了其在不同条件下的稳定性及抑菌性。结果表明,紫甘蓝色素在pH为2的酸性水溶液中呈现原植物具有的紫红色,稳定性较好;随着pH的增高,紫甘蓝色素发生向蓝色再到绿色的转变,且最大吸收波长发生红移。紫甘蓝色素自然光照射2d后,色素的保存率在91%以上,自然光照射6d后,色素的保存率仍在79%以上;紫甘蓝色素70℃以下加热2h,色素的保存率在97%以上,90℃加热2h,色素的保存率仍在90%以上。这说明,紫甘蓝色素对光照和加热均有一定耐受性。在紫甘蓝色素溶液吸光度为0.462时,对金黄色葡萄球菌和枯草芽孢杆菌的生长就具有极显著的抑制作用,随着色素浓度的提高,抑制作用愈来愈大,但未见紫甘蓝色素对大肠杆菌生长有抑制效果。     

基于深度学习的癌细胞检测系统

针对目前人工智能技术的理论研究日渐成熟,随着人工智能技术应用于生活、学习、工作等方面的普及,利用人工智能技术应用于医疗诊断与医疗服务是未来医疗技术发展的必然趋势,提出一种基于深度学习的癌细胞目标检测系统,实现人工智能+医疗应用于癌症诊断的核心环节。癌细胞目标检测的任务是检测出细胞图像里面细胞的类别并对其进行定位,YOLOv5是基于深度学习的端到端实时目标检测方法,首先利用基于PyTorch的YOLOv5模型轻量而性能高、更加灵活和便利等优点,然后提出一种基于特征金字塔和YOLOv5相结合的改进的YOLOv5模型,最后实现癌细胞图像目标检测。实验结果表明,该系统检测效果误差小,速度快,鲁棒性高。     

智慧家庭App的设备控制页面动态呈现技术

对智慧家庭App进行设备控制的页面动态呈现技术进行了分析,提出了一种基于轻量级部件引擎的页面动态呈现技术,并结合实际案例进行了开发验证,对优化智慧家庭App设备控制的页面动态呈现技术进行了有益的探索。