酵米面和银耳及其制品中毒黄素和热诚菌素的检测方法的建立及稳定性比较

建立了测定酵米面和银耳及其制品中的毒黄素和热诚菌素的高效液相色谱法。样品经提取后,以C18色谱柱分离目标化合物,保留时间和光谱图定性,外标法定量。对建立的方法与现有的方法进行了对比,同时比较了两种目标物在不同条件下的稳定性。结果表明：两种目标物在0.20~20.00 mg/L浓度范围内呈良好线性,R2>0.999,检出限分别均为0.15 mg/kg（酵米面）和0.30 mg/kg（银耳及其制品）,方法回收率为79.77%~104.36%,相对标准偏差（RSD）为0.96%~8.91%（n=6）。毒黄素和热诚菌素在碱性条件下含量均迅速降解至40%以下,毒黄素在酸性条件下会在5个月内降解至26%以下,而热诚菌素在酸性条件下以及两者在甲醇溶液中5个月内稳定性较好,吸光值RSD均小于3.18%。该方法较现有的方法简便快捷、干扰小、准确度高,可应用于酵米面和银耳及其制品中的毒黄素和热诚菌素的检测。稳定性试验可为后期的解毒或避毒提供有力的参考。     

基于多模型及SVM的单人脸跟踪系统

针对彩色视频中的人脸检测与跟踪问题，使用运动模型和自适应肤色模型，从图像中快速提取出人脸候选区，然后利用基于先验规则和SVM的方法进行确认。对于被确认的人脸，建立一个人脸状态记录表，通过位置预测，使用三步搜索法进行人脸区域色度特征匹配跟踪。实验表明，本文提出的方法，在复杂的环境中，能实时地、精度较高地跟踪自由运动的人脸。     

国家工程技术图书馆正式开馆

由中国科技信息研究所联合机械、化工、冶金三家科技信息机构组成的国家工程技术图书馆最近正式开馆并举行了开馆典礼。科技部副部长邓楠及有关部门领导出席典礼并参观新馆。 国家工程技术图书馆是经国务院批准,由科技部、经贸部、农业部、卫生部、中国科学院共同组建的虚拟式国家科技图书文献中心的一部分,主要侧重于国内外工程技术领域文献信息资源的建设与开发。该馆现藏文献学科专业齐全,并做到了出刊资料与电子信息资源的合理匹配,目前外文科技期刊已达7000余种。现在全馆服务面积总计2万余平方米,计算机网络设备700余台件,阅览座位770个。     

城市地下管线主要风险因素分析

城市地下管线是城市的重要基础设施和组成部分。近年来,各类地下管线事故时而发生,给人们的生产和生活,以及城市的运行带来了严重的损失。科学认识各类可能引起管线事故的风险因素,及时采取有效措施是保障管线的安全平稳运行的重要手段。本文首先分析了当前我国城市地下管线运行的安全形势和地下管线事故类型,在此基础上从地下管线系统自身、自然环境和外部人为环境三方面出发构建了城市地下管线风险因素框架,并对威胁地下管线安全运行的几类主要风险因素进行了深入的分析。     

卷烟纸透气度对细支卷烟燃烧状态的影响

为了研究卷烟纸透气度对于细支卷烟燃烧状态的影响,利用实验室自行研制的卷烟燃吸温度分布检测仪对不同卷烟纸透气度的细支卷烟样品(30～80 CU)在燃吸过程中的燃烧状态进行实验分析。结果表明:①随着卷烟纸透气度的增大,细支卷烟未点燃吸阻R_(未点燃)逐渐减小,点燃吸阻R_(点燃)先降低再升高,在透气度为60 CU时发生转折。②抽吸过程中细支卷烟燃烧锥特征温度T0.5均值和燃烧锥体积V均值先减小后增大,最小值出现在60 CU处。③抽吸过程平均燃烧速率随着卷烟纸透气度的增大先减小后增大,在透气度为60 CU时出现转折。④在抽吸过程中,燃烧锥的最高温度(T_(max))最大值随着透气度的增大先上升后降低,在透气度为70 CU时最大。     

大米淀粉-多酚复合物的制备及消化性研究

多酚可与淀粉发生相互作用,从而影响淀粉的消化性。为探究淀粉与多酚相互作用对淀粉消化性的影响,作者以金雀异黄酮、槲皮素、柚皮苷、没食子酸、阿魏酸和咖啡酸等6种多酚以及大米淀粉为原料制备淀粉-多酚复合物,并测定复合物的消化性。大米淀粉-多酚复合物的X射线衍射图在13.0°、20.0°出现衍射峰,表明大米淀粉与上述6种多酚均形成了V型包合物。差示扫描量热分析表明,复合物在104~113 ℃出现吸热峰,进一步证明淀粉-多酚V型包合物的形成。淀粉-多酚复合物为球形颗粒结构、颗粒松散聚集。大米淀粉-金雀异黄酮复合物、大米淀粉-槲皮素复合物、大米淀粉-柚皮苷复合物、大米淀粉-没食子酸复合物、大米淀粉-阿魏酸复合物和大米淀粉-咖啡酸复合物中多酚浓度分别为5.59、1.72、5.40、5.57、2.77、6.52 mmol/g,这表明咖啡酸是最易与淀粉形成复合物的多酚。然而,6种大米淀粉-多酚复合物中抗性淀粉质量分数约为32%,无显著性差异。上述结果表明,淀粉-多酚复合物的抗性不仅仅取决于复合物中多酚的含量。     

基于可视化开发工具的同步多媒体课件制作

随着多媒体技术及网络技术的发展,以Authorware、Flash、PowerPoint等为制作工具的传统CAI课件逐渐显露出其在教学形式和内容上的弊端,而基于流媒体技术的同步多媒体课件愈加受到人们的关注。     

函数型Logistic回归模型研究与应用

作为一种新型高维数据,函数型数据重在研究数据的内在本质而不是外在结构,通过非参数方法将数据拟合为函数型数据以捕捉更多信息.针对响应变量为二分类情形,建立贝叶斯框架下的函数型Logistic回归模型,引入适当的先验信息并利用MCMC算法获得参数的条件后验分布.具体解决流程为:选取由数据驱动的主成分基函数对回归系数函数和回归函数型自变量进行展开,对展开项数进行截断,利用主成分基函数的正交性,将高维数据进行低维表示;再利用Polya-Gamma变换,建立易于获得参数后验的Gibbs抽样算法,从而得到回归函数展开项系数的后验分布.蒙特卡洛模拟结果显示,该方法具有较好的分类性能.将该方法应用于Tecator实际数据,发现其分类效果优于别的方法.