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酱香型原酒贮存期金属元素含量变化及其对风味化合物的影响

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食品科学 2024年第1期45卷 158-165页

作者：范宸铭惠明田青尤永松河南工业大学生物工程学院河南郑州450001 工业微生物菌种保藏与选育河南省工程实验室河南郑州450001 贵州省金沙县贵奇酒厂贵州金沙551801

采用电感耦合等离子体质谱法分别测定3个酒企不同贮存年份的酱香型原酒酒样中的25种金属元素含量,结合化学计量学方法构建鉴别模型,找出关键差异金属元素。结果表明,不同品牌不同贮存年份的酱香型原酒中金属元素含量与贮存年份呈正相关... 详细信息

采用电感耦合等离子体质谱法分别测定3个酒企不同贮存年份的酱香型原酒酒样中的25种金属元素含量,结合化学计量学方法构建鉴别模型,找出关键差异金属元素。结果表明,不同品牌不同贮存年份的酱香型原酒中金属元素含量与贮存年份呈正相关;主成分分析、层次聚类分析和偏最小二乘判别分析能将6个不同贮存年份酒样进行有效区分,其中偏最小二乘判别分析的区分度最好,偏最小二乘判别分析与主成分分析构建鉴别模型结果一致。通过偏最小二乘判别分析与单因素方差分析找出贮存年份在0~10a原酒中的5个关键差异金属元素,即Al、Ca、K、Na、Fe。通过气相色谱-三重四极杆质谱联用检测发现差异性金属元素对于原酒贮存有促进作用。将来自其他不同于上述酒企的不同贮存年份酱香型原酒定量分析结果代入构建的鉴别模型,可以实现有效区分。综上,利用电感耦合等离子体质谱法检测技术结合多种化学计量学分析方法能对不同贮存年份酱香型原酒进行有效分类和鉴定,更加准确、高效地探究酱香型原酒在贮存中金属元素含量变化规律。

关键词：酱香型白酒金属元素电感耦合等离子体质谱化学计量学

“第十三届空间综合人文学与社会科学学术论坛”会议报道

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1576-1578页

作者：孟斌朱彦蓉不详

2023年10月27—30日,由中国地理学会、北京联合大学、中国区域科学协会、国际华人地理信息科学协会(CPGIS)主办,北京联合大学应用文理学院、中国地理学会空间综合人文社会科学工作委员会等单位承办的“第十三届空间综合人文学与社会科... 详细信息

2023年10月27—30日,由中国地理学会、北京联合大学、中国区域科学协会、国际华人地理信息科学协会(CPGIS)主办,北京联合大学应用文理学院、中国地理学会空间综合人文社会科学工作委员会等单位承办的“第十三届空间综合人文学与社会科学学术论坛暨中国地理学会空间综合人文社会科学工作委员会成立宣布会”在北京联合大学应用文理学院顺利召开。来自江西师范大学、北京大学、武汉大学、浙江大学、中山大学、北京联合大学以及中国科学院地理科学与资源研究所等国内外多所高校与科研机构的专家学者与青年学子共计200余人参加了本次论坛。

关键词：北京联合大学学术论坛中国地理学会科研机构空间综合江西师范大学地理信息科学人文社会科学

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基于卷积神经网络的工业品表面缺陷检测研究

基于卷积神经网络的工业品表面缺陷检测研究

作者：尤昊南京信息工程大学

学位级别：硕士

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基于RBF-ARX模型的组合辨识研究

基于RBF-ARX模型的组合辨识研究

作者：尤承天上海师范大学

学位级别：硕士

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融合语义与几何信息的三维注塑模具检索方法

融合语义与几何信息的三维注塑模具检索方法

作者：尤良西安工业大学

学位级别：硕士

随着全球数字化制造的高速发展和注塑模具行业的革新,要求产品的设计过程能够快速取得高质量的设计方案,设计重用能够借鉴以往成功的设计经验进行再设计,极大提高了设计效率,三维模型的重用突破了关键字检索的单一方法,具有检索效率高... 详细信息

随着全球数字化制造的高速发展和注塑模具行业的革新,要求产品的设计过程能够快速取得高质量的设计方案,设计重用能够借鉴以往成功的设计经验进行再设计,极大提高了设计效率,三维模型的重用突破了关键字检索的单一方法,具有检索效率高、意图性强的特点。而主流的三维模型重用技术绝大多还是仅以零件作为检索输入,注塑模具的重用技术还大多停留在文本检索阶段,对于具有多种侧向凹凸结构的塑件模型,侧向属性的重用将直接关系到模具的重用结果,是注塑模具重用技术研究的重点之一。因此本文首先针对注塑模具核心零部件的装配语义作相似度匹配,之后对注塑模具及其塑件的几何属性作二次“精检索”,提取出最符合设计意图的模具,具体研究内容如下:基于本体的注塑模具知识形式化表达。基于应用端对注塑模具及零部件的分类规则以及对注塑模具核心零部件和多源装配语义的定义分类,借助本体技术将离散的注塑模具资源系统化,对注塑模具的零部件语义、核心零件语义以及装配语义进行表达,搭建注塑模具的本体模型,以满足后续在语义层面的检索要求。融合核心零部件属性的多源装配语义相似性评价算法。该方法首先从注塑模具的类型相似性评价入手,然后在核心零部件的结构知识相似性以及工艺知识相似性的角度对核心零部件作最优匹配;其次对注塑模具零部件的多源装配语义进行定量与定性计算,得出零部件的综合装配语义相似度值;最后在完全二分图匹配以及Kuhn-Munkres算法的基础上,对注塑模具作语义相似性匹配。整个算法过程处理效率快,可以为后续几何层面的检索减小模型范围。几何视域下的注塑模具相似性评价算法。该方法是以属性邻接图作为模型表达的基础,分为模具检索和塑件检索两个模块。首先从模具的几何装配关系出发,在图同构的判断逻辑之上援用Ullmann算法从顶点的邻接关系出发来判别同构子图,寻求模具的最大公共子图匹配,并根据模具几何边的装配编码,进行装配体局部结构匹配,达到在几何层面对模具“精检索”的目的;其次针对塑件提出引申面属性邻接图和子图分割集的概念,通过侧向特征矩阵的模型表达方法与模型库中的塑件侧向特征进行匹配,从塑件的结构相似性反推出复杂抽芯机构的相似性,最终体现在注塑模具相似性度中。整个算法过程能很好的处理抽芯机构重用难的问题。最后搭建了注塑模具数字化资源检索系统原型,通过分析系统需求,完善了人机交互架构和各功能模块,以实验室长期积累的数字化注塑模具资源为例,采用本文方法对检索效果进行了实验验证。

关键词：注塑模具检索匹配装配语义检索几何检索塑件特征子图

测试次数和样品质量对苎麻纤维白度试验的影响研究

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中国纤检 2024年第3期 61-64页

作者：胡小蓉甘丹张祚湖南省纤维检测研究院、国家苎麻检验检测中心湖南长沙410007

GB/T 5885—1986《苎麻纤维白度试验方法》中只要求样品铺入试样盒不露白底,未规定样品的具体质量,试验样品质量多少影响样品厚度,进而影响白度检测结果的重现性,使得结果间可比性不强。另外,标准中要求测试次数为50次,测量次数过多,影... 详细信息

GB/T 5885—1986《苎麻纤维白度试验方法》中只要求样品铺入试样盒不露白底,未规定样品的具体质量,试验样品质量多少影响样品厚度,进而影响白度检测结果的重现性,使得结果间可比性不强。另外,标准中要求测试次数为50次,测量次数过多,影响苎麻纤维白度检验效率。因此本文通过对0.6g、0.7g、0.8g、0.9g等质量的苎麻纤维样品白度测试结果进行精密度计算,发现样品质量大于0.6 g以后,试验精密度均远远低于5%,重现性较好,从而可以将试样质量定为0.6 g;对同一苎麻纤维样品10次、20次、30次、40次、50次等不同测试次数试验结果进行差异性分析,发现测试次数大于20次以后,试验结果没有显著性差异,从而可以将试验测试次数定为20次。因此本文建议苎麻纤维白度测试标准将试验质量定为0.6g,试验次数修改为20次。

关键词：苎麻纤维质量测量次数白度

《白杨礼赞》名师课例比较研究 ——以于漪、余映潮、司艳平为例

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《白杨礼赞》名师课例比较研究 ——以于漪、余映潮、司艳平为例

作者：尤真真信阳师范大学

学位级别：硕士

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基于自适应聚合与混合重加权图学习方法研究

基于自适应聚合与混合重加权图学习方法研究

作者：王子尤河北大学

学位级别：硕士

在实际生活中,有一部分数据不再是如图像一类的欧几里得结构,而是知识图谱、社交网络、生物分子等非欧的图结构,需要特殊的网络进行处理。然而,对于图级任务,通过读出层将多个节点特征有效地聚合成表征整张图的信息是一个重要的步骤,先... 详细信息

在实际生活中,有一部分数据不再是如图像一类的欧几里得结构,而是知识图谱、社交网络、生物分子等非欧的图结构,需要特殊的网络进行处理。然而,对于图级任务,通过读出层将多个节点特征有效地聚合成表征整张图的信息是一个重要的步骤,先前工作多在卷积层和池化层进行优化,使得读出层一般是简单、非自适应的,仍有改进空间。特别地,简单的读出层可能需要更复杂的节点嵌入,使用标准领域聚合方案无法轻易满足,这对特征提取器以及输入图的质量是较大的挑战;而对于非平衡节点级任务,图数据的非欧几里得特性进一步增加了图表示学习和类不平衡学习的融合困难度,且解决方案的有效性在很大程度上取决于数据预处理的有效性、模型架构的选择以及重新平衡技术的妥当设计。对于以上问题,进行了两方面的改进。针对图分类,提出了注意力读出层自适应聚合图神经网络(Attention Readout and Adaptive Aggregation Graph Neural Network,R3A-GNN),改进了分层池化架构中读出层对节点表示的聚合方式。我们基于自注意力机制动态地对读出层进行优化,保证了更好的聚合效果的同时满足置换不变性,更重要的是,自注意力减少了读出层对子图外的信息依赖,通过捕捉自身节点相关性求解自注意力权重,更能聚合得到正确的全局表示。此外,还改进了分层池化中多个读出层的聚合机制,使用自适应聚合的方式优化最终聚合得到的图嵌入,以便于应对多样的图数据类型,改善图分类能力。在几个图分类基准数据集上与多种方法作比较,我们的方法是有效的。针对节点类别非平衡的图数据,为了避免采样方法导致的拓扑结构重组问题,提出了频率差异度混合重加权图神经网络(Frequency Difference Mixed Reweighting Graph Neural Network,FDR-GNN),通过多种样本相关信息重加权,改进了非平衡节点分类性能。由于传统的图神经网络不能精确应对非平衡数据分类,基于代价敏感学习,以样本频率和每一类在迭代中的正确率,对目标函数进行了重加权,自适应地调整权重使其偏向容易分错的类别,且不会过于偏向分错的多数类。通过在非平衡数据集上与几个基线方法进行对比,我们的方法在先前工作的基础上具有一定程度的提升。

关键词：图神经网络注意力机制分层池化读出层非平衡分类

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数字时代我们如何见证

学术月刊 2024年第3期56卷 155-164页

作者：赵静蓉暨南大学中文系广东广州510632

传统意义上的见证强调见证者的“在场”与“看见”,也因此赋予了见证者无可比拟的“事实权威”与“道德优势”。但在数字时代,随着媒介与技术的发展,见证的方式、性质和功能都发生了重要的转变。数字时代的见证有两个含义:一是数字见证... 详细信息

传统意义上的见证强调见证者的“在场”与“看见”,也因此赋予了见证者无可比拟的“事实权威”与“道德优势”。但在数字时代,随着媒介与技术的发展,见证的方式、性质和功能都发生了重要的转变。数字时代的见证有两个含义:一是数字见证,二是在数字时代见证。数字见证就是计算机取证与作证,其实质就是为数据赋权,以数字记忆代替完成人的记忆工作。数字见证不能完全取代人类自身的见证,在数字时代进行见证受到媒介的深度影响,是一种媒介见证和全民性的情境见证,它不以复原历史真相为目的,而强调经验转换和情感生成,它也重塑了见证者与过去的关系。

关键词：数字时代见证媒介经验