润滑油中磨损颗粒在线监测传感器研究进展*

油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。     

食品中兴奋剂污染研究现状

随着食品和膳食补充剂的市场变得越来越全球化,食品和膳食补充剂的安全性、质量和功效引起人们的高度关注。近年来,食品和膳食补充剂中被检测出兴奋剂阳性的事件屡见不鲜。运动员在误服误用被兴奋剂污染的食品和膳食补充剂后,会导致兴奋剂检测呈阳性,这对运动员和国家都造成了重大损失。由于摄入受污染的食品或膳食补充剂会导致严重的健康损害或意外违反反兴奋剂规定,因此准确了解食品和膳食补充剂中兴奋剂污染种类是十分有必要的。本文主要从食品和膳食补充剂中兴奋剂污染的来源和种类以及常用的检测方法等方面进行简要概述,以提高运动员对高风险食品的警惕和防范,避免因误服被兴奋剂污染的食品、膳食补充剂而导致的不良分析结果。     

Changes in the content and antioxidative activity of β-carotene and its metabolite vitamin A during gastrointestinal digestion and absorption and optimisation of HPLC-based detection

The β-Carotene (BC), an important precursor of vitamin A (VA), possesses antioxidant activity but is fat-soluble and has low bioavailability. In previous in-vitro assays evaluating antioxidant and 2,2′-azobis(2-amidinopropane) dihydrochloride (AAPH) free radical scavenging, both BC and VA showed a strong ability to scavenge radicals and protected cells from oxidative stress. Here, we used artificially simulated gastrointestinal digestion and Caco-2 cell absorption models to evaluate the bioavailability of the BC during gastrointestinal digestion and absorption using high-performance liquid chromatography (HPLC) analysis. We observed high absorptive and transfer rates of BC and detected retinol metabolites (Vitamin A). Therefore, BC can be detected in the acidic gastrointestinal environment using HPLC. Optimised method provided better separation of BC and VA in the column, improving the accuracy of the test results.     

纳米药物非临床药代动力学的研究策略及关注要点

随着纳米技术的迅速发展，纳米药物的研发已成为目前药物创新的发展方向之一。纳米药物具有基于纳米结构的尺度效应，其药代动力学特征与普通药物相比存在明显差异，其药代动力学研究与普通药物相比也有其特殊性。本文着重探讨纳米药物的非临床药代动力学的研究策略及关注要点，包括受试物、体内/外试验、生物样本分析、数据评价分析等，期望为研发者提供参考。     

直通链路技术的发展与展望

直通链路技术己广泛应用于车联网场景。对于直通链路技术的潜在技术方向给出可行的建议，包括传统直通链路技术的增强方向，如载波聚合、使用非授权频谱等；侧行链路对于中继场景的应用扩展，包括终端到终端之间的中继，以及中继的多链接场景；在高精度定位场景使用直通链路技术。并且，给出直通链路技术与各种新技术的融合应用，如智能反射面与区块链技术，从而解决直通链路技术自身的缺陷。     

三维石墨烯-碳纳米管/水泥净浆的压敏性能

为了探索三维石墨烯-碳纳米管(G-CNTs)/水泥净浆的压敏性能,采用四电极法研究了荷载作用下GCNTs/水泥净浆的电阻率变化,并分析不同G-CNTs掺量、加载幅度、加载速度以及恒定荷载对电阻率变化的影响。研究表明:随着G-CNTs掺量的增加,电阻率呈先减小后稳定的变化趋势,在G-CNTs掺量由0.2wt%增加至1.6wt%时,电阻率下降51.8%;电阻率与温度呈负相关;G-CNTs掺量高于0.8wt%时可以显著提高水泥净浆的压敏性能,且电阻率变化率与应力应变有明显的对应关系,1.2wt%G-CNTs掺量下试件的应力灵敏系数和应变灵敏系数分别为2.3%/MPa和291;G-CNTs/水泥净浆电阻率变化率幅值随着加载幅度增大而相应增加,其电阻率变化率曲线在不同加载速度以及恒定荷载作用下均与应力-应变曲线一一对应,具有良好的压敏特性。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.