超级微波消解-ICP-MS法测定全谷物糙米标准样品中铬的不确定度

全谷物糙米因其适度加工、营养价值丰富和特殊膳食功效成为研究和推广的热门谷物。采用超级微波消解全谷物糙米标准样品,参考GB 5009.123—2023《食品中铬的测定》中第二法(电感耦合等离子体质谱法,ICP-MS)测定全谷物糙米标准样品中铬含量。通过对称量、消解液定容、铬标准溶液、测量重复性等不确定度分量的评估,计算合成不确定度,最终给出超级微波消解-ICP-MS法测定糙米标准样品中铬的标准不确定度及扩展不确定度,为全谷物膳食科学合理制定奠定基础及开发全谷物健康食品提供依据。     

A-DDPG：多用户边缘计算系统的卸载研究

为了降低多边缘服务器多用户系统中用户的总成本,结合深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient,DDPG）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制,提出了一种基于DDPG的深度强化学习卸载算法（A-DDPG）。该算法采用二进制卸载策略,并且将任务的延迟敏感性和服务器负载的有限性以及任务迁移考虑在内,自适应地卸载任务,以最大限度减少由延迟敏感型任务超时造成的总损失。考虑时延和能耗两个指标并设定了不同的权重值,解决因用户类型不同带来的不公平问题,制定了任务卸载问题以最小化所有任务完成时延和能量消耗的总成本,以目标服务器的选择和数据卸载量为学习目标。实验结果表明,A-DDPG算法具有良好的稳定性和收敛性,与DDPG算法和双延迟深度确定性策略梯度（twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3）算法相比,A-DDPG算法的用户总成本分别降低了27%和26.66%,平均达到最优任务失败率的时间分别提前了57.14%和40%,其在奖励、总成本和任务失败率方面取得了较好的效果。