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用大豆分离蛋白部分代替酶凝于酪素生产模拟Mozzarella干酪,研究了大豆分离蛋白添加量、加热温度和搅拌速度对模拟干酪品质特性的影响,通过响应面法建立了以上三因素与感官评价之间的数学模型,获得了最佳工艺参数.结果表明,大豆分离蛋白添加量、加热温度和搅拌速度对模拟干酪的硬度、热表观黏度和油脂析出性影响差异显著,对感官评价影响大小依次为搅拌速度>大豆分离蛋白添加量>加热温度;通过寻优分析确定含大豆分离蛋白模拟干酪的最优工艺条件:大豆分离蛋白4.3%,加热温度91℃,搅拌速度1520 r/min,此工艺条件可显著提高模拟Mozzarella干酪的感官接受性. 相似文献
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基于石灰石热重-差示扫描量热(TG-DSC)分析结果,分别在不同浓度的二氧化碳(二氧化碳与空气的混合气)气氛下对石灰石进行热分解特性研究。TG和DSC分析结果表明,碳酸钙分解是吸热反应,反应温度范围为750~950 ℃;提高升温速率,反应进程加快,TG曲线向高温区移动,DSC曲线吸热峰和吸热面积明显增大;反应气氛中二氧化碳浓度提高,TG曲线稍微向高温区移动,反应起始温度相同,反应终止温度相差约20 ℃。在高浓度二氧化碳气氛下,石灰石分解遵循随机成核和随后生长模型。此研究结果可为进一步优化石灰石煅烧工艺以及煅烧炉的设计提供理论支持。 相似文献
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近年来,以深度学习为代表的人工智能在理论与技术上取得了重大进展,在数据、算法、算力的强力支撑下,深度学习受到空前的重视,并被广泛应用于各领域。与此同时,深度学习自身的安全问题也引起了广泛的关注。研究者发现深度学习存在诸多安全隐患,其中在深度学习模型安全方面,研究者对后门攻击这种新的攻击范式进行广泛探索,深度学习模型在全生命周期中都可能面临后门攻击威胁。首先分析了深度学习面临的安全威胁,在此基础上给出后门攻击技术的相关背景及原理,并对与之相近的对抗攻击、数据投毒攻击等攻击范式进行区分。然后对近年来有关后门攻击的研究工作进行总结与分析,根据攻击媒介将攻击方案分为基于数据毒化、基于模型毒化等类型,随后详细介绍了后门攻击针对各类典型任务及学习范式的研究现状,进一步揭示后门攻击对深度学习模型的威胁。随后梳理了将后门攻击特性应用于积极方面的研究工作。最后总结了当前后门攻击领域面临的挑战,并给出未来有待深入研究的方向,旨在为后续研究者进一步推动后门攻击和深度学习安全的发展提供有益参考。 相似文献
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传统的基于实体标识的授权模型会导致由于授权路径的不一致而引起权限传播的不一致,并可能导致不合法的实体进入授权路径获得不应有的权限.针对以上两方面的问题,提出一个基于属性的授权委托模型ABADM(attribute-based authorization delegation model),将授权模型中权限的传递与权力的委托均建立在实体所具有的属性集合的基础之上,以属性集合作为实体自身的代表进行授权,从而确保拥有相同属性凭证链的实体其权限是一致的.模型将属性与访问权限进行明确区分,提出了域内属性权限分配策略和域间属性计算模型,通过两者的结合给出了在ABADM模型中计算实体所拥有的跨域属性集合和访问权限的方法,并结合具体实例对模型的使用进行了说明. 相似文献
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介绍了如何利用XML作为一种跨平台的数据描述语言的特点,定义与医院业务相关的语音识别文法和语音合成文法,并将COM技术引用到语音导医平台的设计和实现中,以较小的代价实现了导医系统向智能化语音化导医平台的整体升级。 相似文献