食品中抗氧化剂叔丁基对苯二酚(TBHQ)的检测方法研究

建立了食用油脂、油炸食品、干鱼制品、饼干、方便面、速煮米、干果罐头、腌制肉制品等含油食品中抗氧化剂叔丁基对苯二酚(TBHQ)的气相色谱分析方法。样品经粉碎或混匀以石油醚提取油脂后,用甲醇为提取溶剂,漩涡振荡提取充分后取清液经气相色谱分离后用氢火焰离子化检测器检测,根据样品峰面积与标准峰面积比较定量。该方法对TBHQ的检出限为0.002g/kg,相关线性系数r=0.9999,线性范围为0.1mg/mL～2.5mg/mL;相对标准偏差为0.04%。     

乐山市山洪监测预警系统设计与建设

随着山洪灾害防治县级非工程措施建设规模的扩大,提高省、市、县三级应急联动能力,提升防灾科学管理水平成为重要课题。针对乐山市山洪监测预警系统的建设提出了系统总体设计方案,展示了四级山洪灾害数据共享汇集关系并分析各模块的工作机制;同时,对数据信息采集共享子系统、信息查询及监测子系统、预警响应跟踪子系统、移动工作子系统的数据传输、查询、监控预警等功能以及具体实现进行了重点阐述。所述预警系统体系完整,为市级山洪预警系统的建设提供了借鉴和参考。     

基于混沌优化的自适应中值滤波

提出了用混沌优化的方法进行自适应中值滤波。该滤波是在自适应中值滤波的基础上,将混沌优化与E-中值滤波结合起来输出最佳值。仿真结果表明,这种中值滤波不仅去噪效果较好,而且对噪声污染严重的图像也能很好地保护图像的细节。     

液相色谱-串联质谱法测定婴幼儿奶粉中的脂溶性维生素

建立了一种使用液相色谱-串联质谱技术检测婴幼儿奶粉中维生素A、维生素A棕榈酸酯、维生素A醋酸酯、维生素E、维生素E醋酸酯、维生素D3、维生素K1的方法.试样经水溶解,甲醇沉淀后,使用异辛烷提取脂溶性维生素,进行液相色谱-串联质谱法测定,外标法定量.对检测方法进行方法验证,各化合物在各自质量浓度范围内线性相关系数≥0.9...     

共缩聚型可溶性聚酰亚胺的合成与性能研究（1）

采用，３，３′－二甲基－４，４′－二氨基二苯甲烷，４，４′－二氨基二苯醚或４，４′－二氨基二苯甲烷为共缩聚二胺单体与二苯醚３，３′－，４－４′四酸二酐进行缩聚型聚酰亚胺。当３，３′－二甲基－４，４′二氨基二苯甲烷与４，４′－二氨基二苯醚的摩尔比为１：０￣４：６或３，３′－二甲基－４，４′－二氨基二苯甲烷与４，４′－二氨基二苯甲烷的摩尔比在１０：０￣５：５时，所得聚酰亚胺可溶解于强极性有机溶剂。所得     

基于多模态特征频域融合的零样本指称图像分割

为了解决语义分割应用到现实世界的下游任务时无法处理未定义类别的问题,提出了指称对象分割任务,该任务根据自然语言文本的描述找到图像中对应的目标。现有方法大多使用一个跨模态解码器来融合从视觉编码器和语言编码器中独立提取的特征,但是这种方法无法有效利用图像的边缘特征且训练复杂。CLIP（contrastive language-image pre-training）是一个强大的预训练视觉语言跨模态模型,能够有效提取图像与文本特征,因此提出一种在频域融合CLIP编码后的多模态特征方法。首先,使用无监督模型对图像进行粗粒度分割,并提取自然语言文本中的名词用于后续任务。接着利用CLIP的图像编码器与文本编码器分别对图像与文本进行编码。然后使用小波变换分解图像与文本特征,可以充分利用图像的边缘特征与图像内的位置信息在频域进行分解并融合,并在频域分别对图像特征与文本特征进行融合,并将融合后的特征进行反变换。最后将文本特征与图像特征进行逐像素匹配,得到分割结果,并在常用的数据集上进行测试。实验结果证明,网络在无训练零样本的条件下取得了良好的效果,并且具有较好的鲁棒性与泛化能力。     

基于特征增强与时空信息嵌入的涡扇发动机剩余寿命预测

针对现有的剩余寿命预测方法对原始数据利用率不高以及多维数据特征提取能力不足的问题,提出了一种基于特征增强和时空信息嵌入的卷积神经模型。首先,通过特征增强模块在原始数据基础上进一步提取工况特征与手工特征作为辅助特征;其次,提出了时空嵌入模块,对原始数据进行时空信息编码以嵌入时间序列信息和空间特征信息;最后,拼接上述特征并通过回归预测模块捕获数据内在关系得到回归预测结果。在通用的涡扇发动机模拟数据集(C-MAPSS)上对该模型预测效果进行了测试。实验结果表明,与现有主流深度学习方法相比,该模型在四个子集上的均方根误差平均减少了8.8%,且在多工况的运行条件和故障类型下,其预测精度均优于现有先进算法,充分证明了该模型在涡扇发动机剩余使用寿命预测方面的有效性和准确性。     

一类特殊双射函数及在数据转换方面的应用

为了实现多维数据到一维数据的转换 ,本文首先考虑两个集合 :自然数集N和笛卡尔积N×N。由于它们都是可数集 ,所以本文给出了一个从N×N到N的双射函数f(m ,n) ,进而将其扩展 ,得到了从任意个N的笛卡尔积N×N×…×N到N的双射函数———排序函数。然后着重讨论了这些函数的应用 ,它们具有从多维数据到一维数据的转换功能 ,使得多维数据的处理转换为一维数据的比较 ,并在多维数据的排序方面也具有重要作用     

关于GB 29989-2013《婴幼儿食品和乳品中左旋肉碱的测定》几个关键步骤的探讨研究

目的探讨影响国家标准GB29989-2013《婴幼儿食品和乳品中左旋肉碱的测定》测定结果准确性的因素。方法研究样品前处理过程中pH调节方式,乙酰肉碱转移酶的配制,待测液静置时长,特殊基质前处理方法优化,酶反应过程避光与否等方面对测定结果的影响。结果 pH调节对结果准确性影响较大,待测液静置2h检测结果与过夜后恢复室温检测结果基本无差异,特殊医学用途配方食品加入高氯酸后无法直接沉淀过滤,酶反应过程需是否避光对检测结果有较大影响。结论测定过程中pH调节不可回调,待测液静置2 h后可直接检测,特殊医学用途配方乳粉前处理时应先加入α-淀粉酶水解,酶反应过程需避光。     

面向多模态交互式融合与渐进式优化的三维视觉理解

三维视觉理解旨在智能地感知和解释三维场景,实现对物体、环境和动态变化的深入理解与分析。三维目标检测作为其核心技术,发挥着不可或缺的作用。针对当前的三维检测算法对于远距离目标和小目标检测精度较低的问题,提出了一种面向多模态交互式融合与渐进式优化的三维目标检测方法MIFPR。在特征提取阶段,首先引入自适应门控信息融合模块。通过把点云的几何特征融入图像特征中,能够获取对光照变化更有辨别力的图像表示。随后提出基于体素质心的可变形跨模态注意力模块,以驱使图像中丰富的语义特征和上下文信息融合到点云特征中。在目标框优化阶段,提出渐进式注意力模块,通过学习、聚合不同阶段的特征,不断增强模型对于精细化特征的提取与建模能力,逐步优化目标框,以提升对于远距离、小目标的检测精度,进而提高对于视觉场景理解的能力。在KITTI数据集上,所提方法对于Pedestrian和Cyclist等小目标的检测精度较最优基线有明显提升,证实了该方法的有效性。