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本文研究了不同加热条件制备和表征富含异黄酮的大豆蛋白及其功能性,该蛋白极大改善了异黄酮的难溶性。选择了在pH 6.4和pH 7.0加热制备了富含纯天然大豆异黄酮(SPIG)和苷元型异黄酮(SPIA)的大豆蛋白。与大豆分离蛋白(SPI)相比,加热的SPI(HSPI)、SPIG和SPIA的发泡能力提高,pH 7.0条件下的SPIG的发泡能力为165.77±2.90%,强于其它几种条件下添加异黄酮的蛋白。同SPI相比,加入异黄酮后大豆蛋白的持水能力下降,其中SPIA6.4的持水能力最低。采用SPI、大豆蛋白与纯天然大豆异黄酮的混合物及与苷元异黄酮的混合物(MixG和MixA)、HSPI及SPIG、SPIA分别制备了乳液。SPI制备的乳液的d43为1.35±0.12μm,MixG和MixA制备的乳液的d43为25.41±1.32μm和24.57±1.73μm,SPIG、SPIA制备乳液的d43为38.99±0.89μm和34.50±0.48μm。离心条件下的SPIG和SPIA制备的乳液的稳定系数相对降低,但该乳液同SPI制备的乳液相比具有更加良好的塑性,激光共聚焦显微镜(CLSM)的结果与d43结论相一致。 相似文献
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为了提高动态场景RGB-D SLAM中相机位姿精度,基于实例分割与光流算法,提出一种高精度RGB-D SLAM方法。首先,通过实例分割算法检测出场景中的物体,删除非刚性物体并构造语义地图。接着,通过光流信息计算运动残差,检测场景中动态刚性物体,并在语义地图中追踪这些动态刚性物体。然后,删除每一帧中非刚性物体和动态刚性物体上的动态特征点,利用其他稳定的特征点优化相机位姿。最后,通过TSDF模型重建静态背景,并以点云的形式显示动态刚性物体。在TUM和Bonn数据集中测试表明,本文方法与当前最先进的SLAM工作ACEFusion相比相机精度提升约43%。消融实验结果表明,保留动态刚性物体处于静止状态下的特征点对相机位姿估计结果提升约37%。稠密建图实验结果表明,本文方法在动态场景中重建结果优于当前先进的工作,平均重建误差为0.042 m。代码开源在https://github. com/wawcg/dy_wcg。 相似文献
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电力保障和价格低廉是大型IDC的建设并运行的重要保障。UPS作为IDC系统运行的基本保障有着举足轻重的作用,UPS的不可控性、系统切换的风险、短时容量风险为系统的稳定性埋下了安全隐患。而HVDC供电方式减少了变化级数,整体效率更高替代UPS供电方式优势明显,趋势不可逆转。论文详细介绍了UPS供电方现状及HVDC高压直流供电方式,以供参考。 相似文献
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