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望江南茎提取物的抑菌活性成分分析

林产化学与工业 2024年第1期44卷 120-128页

作者：杨瑾张一宁张玉红东北林业大学森林植物生态学教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省林源活性物质生态利用重点实验室黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学化学化工与资源利用学院黑龙江哈尔滨150040

以望江南茎为原料,经超声波乙醇提取后,采用不同极性溶剂萃取得到4种萃取物,通过滤纸片扩散法测试了4种萃取物对金黄色葡萄球菌、白色念珠菌、鲍曼不动杆菌的抑菌活性,发现氯仿萃取物的综合抑菌效果最佳;进一步通过柱层析法分离纯化氯... 详细信息

以望江南茎为原料,经超声波乙醇提取后,采用不同极性溶剂萃取得到4种萃取物,通过滤纸片扩散法测试了4种萃取物对金黄色葡萄球菌、白色念珠菌、鲍曼不动杆菌的抑菌活性,发现氯仿萃取物的综合抑菌效果最佳;进一步通过柱层析法分离纯化氯仿萃取物,得到组分1、组分2和组分3;利用质谱法分析确定了具有较强抑菌活性的组分1中起主要抑菌效果的化合物。结果表明:极性较小的组分1抑菌效果显著,组分1中检测出22个化合物,其中黄酮类7个、蒽醌类13个、多酚类1个、香豆素类1个。选择3种单体蒽醌类化合物大黄素、大黄酚和大黄素甲醚进行最低抑菌浓度(MIC)和最低杀菌浓度(MBC)测定,结果表明:3种化合物对鲍曼不动杆菌和金黄色葡萄球菌的MIC值和MBC值均小于氯仿萃取物,其中对金黄色葡萄球菌的抑制活性最强,MIC值均为0.2 g/L,MBC值均为0.39 g/L;大黄素甲醚综合抑制效果最佳,可能为望江南中发挥抑菌活性的主要化合物之一。

关键词：抑菌活性望江南质谱分离

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变厚度三维机织复合材料的抗冲击性能

纺织学报 2024年第9期45卷 91-96页

作者：吕丽华庞现柯刘澳大连工业大学纺织与材料工程学院辽宁大连116034

为解决变厚度层合复合材料受到载荷时易分层导致其力学性能变差的问题,使用800 tex玄武岩纱线作为经纬纱,采用分层角联锁结构设计并织造了整体性优异的连续变厚度三维机织物,并采用树脂传递模塑工艺制备了树脂基变厚度三维机织复合材料... 详细信息

为解决变厚度层合复合材料受到载荷时易分层导致其力学性能变差的问题,使用800 tex玄武岩纱线作为经纬纱,采用分层角联锁结构设计并织造了整体性优异的连续变厚度三维机织物,并采用树脂传递模塑工艺制备了树脂基变厚度三维机织复合材料,同时织造了同纬铺层和同经铺层2种不同结构的层合复合材料进行对比测试。然后对变厚度层合复合材料分别进行25、50、75、100 J的不同冲击能低速冲击实验,并通过单独分析冲击能为100 J时3种复合材料的损伤面积探究其损伤机制。结果表明:在冲击能为25、50、75 J时,变厚度三维机织复合材料与同纬铺层结构复合材料的刚度退化呈现高度一致性,二者抗冲击能力均优于同经铺层结构复合材料,变厚度三维机织复合材料损伤载荷大于2种铺层复合材料;层合材料受到冲击损伤时,因其层间无纱线连接,能量在材料层间传播时消耗,从而产生较大范围的分层损伤;而变厚度三维机织复合材料具有层间连接的经纱,受到冲击时应力在材料经纱连接作用下内部不断传播导致材料整体受载,因此具有更高的损伤容限。

关键词：变厚度三维织物铺层复合材料低速冲击冲击失效模式损伤机制

中尼交通廊道318国道沿线泥石流分布及特征数据集（2022年）

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中国科学数据(中英文网络版) 2024年第2期 331-340页

作者：何佳璇江玉红中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室中国科学院大学工程科学学院

中尼交通廊道地区在特殊的地理地质环境限制下，缺乏可信且较为完整的泥石流分布数据。本数据集是基于泥石流早期识别和野外实地调查，结合数字高程模型（DEM）和地质图，得到的1990年至2022年中尼交通廊道318国道沿线范围内的泥石流编... 详细信息

中尼交通廊道地区在特殊的地理地质环境限制下，缺乏可信且较为完整的泥石流分布数据。本数据集是基于泥石流早期识别和野外实地调查，结合数字高程模型（DEM）和地质图，得到的1990年至2022年中尼交通廊道318国道沿线范围内的泥石流编目及特征信息。泥石流流域的提取主要采用Arc GIS中的水文分析方法，考虑到DEM的精度限制，结合Google Earth影像进行必要的人工校正。降水和温度参数信息取自1980–2009年共30年的国家气象站点实况数据内插年降水数据和年气温数据，断层分布信息来自中国地质调查局发布的《中国1∶50万数字地质图》，地形信息来自12.5 m分辨率的ALOS DEM数据。在28.0°–29.4°N,85.1°–88.9°E范围内，共提取255条泥石流记录，覆盖面积为1660.73 km2。本数据集包含中尼交通廊道318国道沿线泥石流主要分布范围的矢量文件、泥石流目录矢量文件、泥石流参数特征文档3个文件。本数据集均经过现场实地调查、确认，数据信息可靠，可作为基础数据集，应用到该地区的泥石流研究中。

关键词：中尼交通廊道318国道泥石流数据集 Google Earth影像 ALOS DEM 泥石流分布泥石流特征

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硬质聚氨酯泡沫材料用无卤阻燃剂的研究进展

精细化工 2024年第5期41卷 929-942,989页

作者：程士金庞绪富姜贵全庞久寅北华大学材料科学与工程学院吉林吉林132013

聚氨酯常用卤系阻燃剂存在燃烧时释放卤化氢腐蚀性气体及有毒有害物质的问题,危害人体健康。近年来,无卤阻燃剂以无卤、低烟、环保的优势,已逐渐替代卤系阻燃剂用于硬质聚氨酯泡沫阻燃。该文介绍了添加型阻燃剂和反应型阻燃剂最新研究进... 详细信息

聚氨酯常用卤系阻燃剂存在燃烧时释放卤化氢腐蚀性气体及有毒有害物质的问题,危害人体健康。近年来,无卤阻燃剂以无卤、低烟、环保的优势,已逐渐替代卤系阻燃剂用于硬质聚氨酯泡沫阻燃。该文介绍了添加型阻燃剂和反应型阻燃剂最新研究进展,重点概括了添加型无机阻燃剂(如金属氢氧化物及氧化物、无机磷系、无机硅系及其协同阻燃剂、纳米材料)、添加型有机阻燃剂(如有机氮系、有机磷系、有机硅系及有机硅系及其协同阻燃剂)、膨胀型阻燃剂(可膨胀石墨、氮、磷膨胀型阻燃剂)及含氮、磷、硅的反应型阻燃剂的特点、阻燃机理及其对硬质聚氨酯泡沫阻燃性能的影响;对聚氨酯泡沫用无卤阻燃剂阻燃机理进行了阐述;最后,对聚氨酯泡沫用无卤阻燃剂今后发展的热点进行了展望。

关键词：聚氨酯无卤化阻燃剂添加型反应型阻燃机理

RR-SC:边缘设备中基于随机计算神经网络的运行时可重配置框架

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 840-855页

作者：宋玉红沙行勉诸葛晴凤许瑞王寒华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如... 详细信息

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如能源、计算单元和存储单元等)受限的边缘设备上执行深度神经网络低能耗、低开销的优势.然而,之前的关于随机计算的工作都仅仅设计一组模型配置并在固定的硬件配置上实现,忽略了实际应用场景中硬件资源(如电池电量)的动态改变,这导致了低硬件效率和短电池使用时间.为了节省电池供电的边缘设备的能源,动态电压和频率调节技术被广泛用于硬件重配置以延长电池的使用时间.针对基于随机计算的深度神经网络,创新性地提出了一个运行时可重配置框架,即RR-SC,这个框架首次尝试将硬件和软件的重配置相结合以满足任务的时间约束并最大限度节省能源.RR-SC利用强化学习技术可以一次性生成多组模型配置,同时满足不同硬件配置(即不同的电压/频率等级)下的准确率要求.RR-SC得到的解具有最好的准确率和硬件效率权衡.同时,多个模型配置运行时在同一个主干网络上进行切换,从而实现轻量级的软件重配置.实验结果表明,RRSC可以在110 ms内进行模型配置的轻量级切换,以保证在不同硬件级别上所需的实时约束.同时,它最高可以实现7.6倍的模型推理次数提升,仅造成1%的准确率损失.

关键词：边缘设备随机计算运行时重配置动态硬件环境轻量级软件重配置强化学习