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微波萃取在食品化学中的应用 总被引:16,自引:0,他引:16
介绍了微波萃取技术在食品化学中的应用。其实质是用微波对萃取溶剂及物料加热,使溶剂的渗透率和扩散率大大提高,因此对食品营养成分或风味物质可以有铲地萃取分离。 相似文献
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本文首先概述了编辑出版自动化技术的概念及最新进展,然后就其在医药专业期刊编辑部的初步应用进行了探讨,论述了计算机、网络、数据库技术在稿件的选题、组稿、编辑、审校、排版、印刷、出版中的具体应用,强调了构建基于网络的编辑出版自动化系统对期刊现代化建设的重要作用。 相似文献
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In this paper, we propose an approach that combines the unsupervised and supervised learning techniques for unconstrained
handwritten numeral recognition. This approach uses the Kohonen self-organizing neural network for data classification in
the first stage and the learning vector quantization (LVQ) model in the second stage to improve classification accuracy. The
combined architecture performs better than the Kohonen self-organizing map alone. In the proposed approach, the collection
of centroids at different phases of training plays a vital role in the performance of the recognition system. Four experiments
have been conducted and experimental results show that the collection of centroids in the middle of the training gives high
performance in terms of speed and accuracy. The systems developed also resolve the confusion between handwritten numerals. 相似文献
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从催化裂化柴油中分离高纯度2,6-二甲基萘 总被引:3,自引:0,他引:3
以大庆石油化工总厂炼油厂催化柴油为原料 ,通过精馏分离得到二甲基萘 (DMN)窄馏分 (2 5 8~ 2 70℃ ) ,经糠醛溶剂抽提 ,减压蒸馏后 ,在 -10~ -2 5℃冷冻 2~ 5h ,离心分离制得纯度约 80 %的粗 2 ,6 DMN ,再经无水乙醇在 -10~ -2 5℃重结晶 ,得到纯度大于等于 98%的 2 ,6 DMN。 相似文献
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We discuss algorithms for learning and revising user profiles that can determine which World Wide Web sites on a given topic would be interesting to a user. We describe the use of a naive Bayesian classifier for this task, and demonstrate that it can incrementally learn profiles from user feedback on the interestingness of Web sites. Furthermore, the Bayesian classifier may easily be extended to revise user provided profiles. In an experimental evaluation we compare the Bayesian classifier to computationally more intensive alternatives, and show that it performs at least as well as these approaches throughout a range of different domains. In addition, we empirically analyze the effects of providing the classifier with background knowledge in form of user defined profiles and examine the use of lexical knowledge for feature selection. We find that both approaches can substantially increase the prediction accuracy. 相似文献
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