动态高压微射流处理对方竹笋膳食纤维理化及结构特性的影响

以方竹笋中提取的膳食纤维为研究对象，采用动态高压微射流（dynamic high-pressure micro-fluidization, DHPM）在不同压力条件（0，50，100，150，200 MPa）下进行处理，探究其对竹笋膳食纤维（bamboo shoots dietary fiber, BSDF）理化和结构特性的影响。结果表明，随着处理压力的增大，BSDF粒径先增大后减小，当处理压力为150 MPa时，粒径最小，为（370±11） nm，此条件下BSDF的持水力、持油力和膨胀力达到最大，较对照组分别提高了47.74%，50.54%，61.27%，且差异显著（P<0.05）。红外光谱分析表明DHPM处理不会改变BSDF的官能团，但会使BSDF内部的部分氢键断裂和半纤维素、木质素等发生降解；X射线衍射和热重分析表明DHPM处理不会引起BSDF的晶体结构改变，但晶体有序度会下降，进而导致其热稳定性降低；微观结构分析显示DHPM处理会使BSDF颗粒尺寸减小、表面粗糙、组织松散，且当处理压力为200 MPa时，颗粒发生团聚。综上，DHPM可以有效改善BSDF的理化性质，在膳食纤维改性方面具有一定的应用价值。     

当纳利与摩尔·华莱士合并之后

如果要列出印刷行业中最具敏锐经营理念的人,那么安吉尔森将会列在清单的首位。就在2003年初,他策划指导了华莱士计算机系统公司和摩尔公司的联姻,此后,摩尔·华莱士公司的快速兴起吸引了更多的注意。2004年2月,联姻后的摩尔·华莱士公司又与印刷行业的巨擘当纳利公司合并,从而     

生物降解性凹印油墨

<正>一、生物降解性塑料普及的背景“地球环境”的恶化程度已经开始威胁到了人类的生活环境,如今我们面临着这样一个问题,即我们该如何在有生之年努力奋斗,从而使我们的子孙在一个健康的地球上生生不息?     

复杂碳酸盐岩礁滩气藏三维地质建模研究

针对传统建模思路与流程的不足,进行三维地质建模研究。研究中采用"关键构造面+层序节点控制技术"定义骨架三维模型,对区域构造及旋回特征进行精细刻画,建立起地层构造模型;利用"层序格架内地震约束+井控沉积微相"建立沉积微相精细模型,并在此基础上利用"相控+地震储层预测技术"建立储层属性模型。所建模型能够对地层构造形态加以准确刻画,可展现出复杂礁滩纵向多旋回沉积序列。     

Apriori算法在图书推荐服务中的应用与研究

数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一.当今数字图书馆个性化服务已成为图书馆服务模式的主流,图书推荐服务是其重点之一.关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术之一,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则.针对传统的Apriori算法存在的缺陷,利用"分割-整合"的思想改进了Apriori算法.将改进后的Apriori算法应用到图书推荐服务应用模型当中,并进行数据挖掘测试,通过与传统Apriori算法进行对比,改进后的Apriori算法的实际运行效果有明显的改进.     

动态背景体育运动视频合成对比*

针对在同一场景下获取的体育运动视频,提出了一种基于全局运动补偿及运动前景区域信息的体育运动视频合成方法。首先,对待合成视频,通过全局运动估计与补偿,将相邻帧在空间上对齐到当前帧。通过计算帧差,得到当前帧中的运动前景区域信息。然后根据两段待合成视频之间背景的相似性,计算并修正全局运动参数,确定待合成对应帧之间的位置关系。最后,依据已经获得的运动前景区域信息,生成合成帧。实验结果表明,该方法可自动合成在同一场景中获得的有相似动态背景的体育视频,保持了前景与背景的清晰度,能清晰地显示运动员动作的差异。     

水文模型参数的灵敏度分析

利用RSA和Sobol’两种全局灵敏度分析方法,对新安江模型中的主要产汇流参数进行了灵敏度分析,分析中采用Latin超立方采样方法,设定了模型参数的合理取值范围。参数灵敏度分析结果表明,两种方法得到的结果比较一致,流域蓄水容量是最敏感的参数,其次为汇流参数。灵敏度分析为水文模型有效的参数率定提供了技术支持。     

干细胞治疗慢性肾脏病的研究进展

【摘要】 慢性肾脏病是一类具有高发病率、高致死率的全球性疾病。目前慢性肾脏病的主要治疗方法是肾脏替代疗法,即维持性透析治疗和肾移植,然而这两种方法均存在一定局限性。干细胞作为一类具有自我更新、多分化潜能的细胞,为慢性肾脏病的治疗提供了新方向,本文对胚胎干细胞、诱导多能干细胞、成体干细胞治疗慢性肾脏病的研究现状进行论述,同时总结了介入技术在干细胞移植治疗慢性肾脏病中的应用,将介入技术与干细胞移植有效结合,促进介入技术的发展,也为干细胞的进一步研究提供参考。
     

西式快餐用煎炸油质量近红外快速检测模型的建立

为对西式快餐用煎炸油质量进行快速监测,选用近红外光谱法（NIRS）联合偏最小二乘法（PLS）,分别建立酸价和极性组分两个煎炸油质量指标的定量模型。结果表明,酸价和极性组分的定标模型校正决定系数（R2）均为0.9974,校正标准差均方根（RMSEC）分别为0.111和0.359,预测标准差均方根（RMSEP）分别为0.171和0.562。盲样验证、精密度及准确度分析结果显示,酸价和极性组分的NIR预测值同真实值的相关方程的相关系数分别为0.9944、0.9761,应用所建模型预测同一煎炸油样品的酸价和极性组分的相对标准偏差（RSD）分别为0.934%和1.278%,表明所建模型对煎炸油样品的酸价和极性组分预测能力较好,且有较好的重现性。因此,基于近红外光谱定量模型,可以对西式快餐用煎炸油质量进行快速、准确地监测。