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建立一种利用超高效液相色谱-串联质谱法检测鸡肉中5’-腺苷酸(5’-adenosine monophosphate,AMP)、5’-肌苷酸(5’-inosine monophosphate,IMP)、肌苷(inosine,I)、次黄嘌呤(hypoxanthine,Hx)的方法,并进行方法学考察。结果表明:优化后的方法为样品中加入体积分数3%高氯酸-10%甲醇水溶液后添加匀浆均质子涡旋,离心,调节提取液pH值为5.0后用PEIME HLB柱净化,采用SB-Aq色谱柱(3.0 mm×100 mm,1.8 μm),流动相为体积分数0.1%甲酸水溶液-乙腈,梯度洗脱,流速0.3 mL/min,正离子多反应监测模式测定,外标法定量;经方法学考察,4 种核苷类成分(AMP、IMP、I、Hx)线性关系良好,相关系数均大于0.996,加标回收率为79.63%~91.08%,相对标准偏差为1.0%~4.5%(n=6)。 相似文献
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为了在区块链技术下探究云制造服务平台如何制定智能合约来进一步保障平台交易的可靠性,针对供需双方在平台中执行智能合约的交易策略构建博弈模型,并通过MATLAB软件进行仿真实验。结果显示,当双方的信誉收益、信息收益、履约保证金奖励和风险成本之差均大于0,且在选择履约时不改变策略与改变策略的净收益之差大于0时,双方执行合约的策略都会向履约演化;保证金和信誉反馈金额对选择履约策略有正向作用,风险系数有负向作用,而且历史交易质量越高演化速度受其他参数的影响越大。 相似文献
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基于演化博弈将监察机制与奖惩制度引入授权股份证明(delegated proof of stake,DPoS)共识机制,构建以代理节点、投票节点、监管节点为主体的三方演化博弈模型;分析共识方案改进前后节点的行为策略选择变化,在不同奖惩力度和惩罚因子下节点行为策略的演化趋势,并用Matlab仿真。研究结果表明:(1)改进方案能遏制恶意节点的合谋行为并提高投票节点的积极性;(2)奖惩力度能影响节点行为策略;(3)惩罚因子可以影响节点行为趋向稳定点的速度。 相似文献
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面向船舶制造企业的虚拟企业知识管理平台模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先指出现代制造业的发展方向和中国造船业在世界造船业中的地位以及面临的历史机遇,结合中国船舶制造业的现状和发展趋势分析知识管理对构建面向船舶制造虚拟企业的重要性,研究了船舶制造虚拟企业中知识管理的内涵,构建了基于统一建模语言的船舶制造虚拟企业知识管理平台的需求模型、静态模型、动态模型和体系架构模型,通过该平台为船舶制造企业所拥有的知识资源进行共享和利用提供了一个具有参考价值的框架. 相似文献
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面向大规模定制作业计划的形成 总被引:1,自引:0,他引:1
任南 《CAD/CAM与制造业信息化》2003,(10):25-28
在大规模定制环境下,企业必须能快速地以大批量生产的成本制造多品种产品。为此,企业必须具有柔性和快速响应能力。尽管我国许多企业已经不同程度地实现了计算机辅助管理,但企业在技术、管理以及适应新的生产模式和管理方式方面还存在一些问题,主要体现在数据管理落后,即信息共享程度低、信息传递速度慢、文档管理落后和设计方式陈旧,从而导致技术对管理的支持力度不够。 相似文献
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建立鲜冻肉中同时检测阿托品、利多卡因、普鲁卡因、山莨菪碱、东莨菪碱、沙丁胺醇6?种违禁注水药物残留的高效液相色谱-串联质谱法。样品经磷酸盐缓冲液提取,HLB固相萃取小柱净化,采用多反应监测模式检测,外标法定量分析。结果表明:6?种药物在0.25~50?ng/mL范围内线性关系良好,线性相关系数均大于0.99,检出限和定量限分别为0.5?μg/kg和2.0?μg/kg;回收率在78.07%~96.76%之间,精密度的相对标准偏差在0.4%~2.1%之间(n=6)。该方法前处理简单、快速、准确、灵敏,可以满足实际检测分析的需要。 相似文献
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情感计算是现代人机交互中的关键问题, 随着人工智能的发展, 基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)的情绪识别已经成为重要的研究方向. 为了提高情绪识别的分类精度, 本研究引入堆叠自动编码器(stacked auto-encoder, SAE)对EEG多通道信号进行深度特征提取, 并提出一种基于广义正态分布优化的支持向量机(generalized normal distribution optimization based support vector machine, GNDO-SVM)情绪识别模型. 实验结果表明, 与基于遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法优化的支持向量机模型相比, 所提出的GNDO-SVM模型具有更优的分类性能, 基于SAE深度特征的情感识别准确率达到了90.94%, 表明SAE能够有效地挖掘EEG信号不同通道间的深度相关性信息. 因此, 利用SAE深度特征结合GNDO-SVM模型可以有效地实现EEG信号的情绪识别. 相似文献