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超高效液相色谱-串联质谱法测定膏霜乳类化妆品中法定标准以外的48种糖皮质激素

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分析测试学报 2024年第7期43卷 978-986页

作者：沈丹丹宫珊珊李悦忱薛恒跃于本涛姜博海王冬张蓉毛希琴大连市药品检验检测院辽宁大连116021 大连理工大学化工学院辽宁大连116024

我国现行法定标准检验方法包括GB/T 24800.2-2009、GB/T 40145-2021和《化妆品安全技术规范》(2015年版),共涵盖58种糖皮质激素。该文以超高效液相色谱-串联质谱法测定膏霜乳类化妆品中法定标准以外的48种糖皮质激素。样品经提取、净化... 详细信息

我国现行法定标准检验方法包括GB/T 24800.2-2009、GB/T 40145-2021和《化妆品安全技术规范》(2015年版),共涵盖58种糖皮质激素。该文以超高效液相色谱-串联质谱法测定膏霜乳类化妆品中法定标准以外的48种糖皮质激素。样品经提取、净化后,通过Waters ACQUITY UPLC BEH C_(18)(3.0 mm×150 mm,1.7μm)色谱柱分离,以0.2%乙酸水溶液-0.2%乙酸甲醇溶液为流动相梯度洗脱。在电喷雾正离子模式下,以动态多反应监测(MRM)方式测定,外标法定量。48种糖皮质激素在2.5~60μg/L范围内具有良好的线性关系,相关系数均大于0.995,方法检出限(S/N≥3)和定量下限(S/N≥10)分别为0.03μg/g和0.1μg/g。所有目标物在膏霜乳基质中的基质效应不明显。在1倍、2倍和8倍定量下限加标水平下,平均回收率为80.9%~110%,相对标准偏差(RSD,n=6)为0.70%~9.3%。采用该方法在1份样品中检出6β-羟基曲安奈德,含量为0.3μg/g,并以多反应监测-信息依赖采集-增强子离子扫描模式(MRM-IDA-EPI)进行确证。该方法前处理操作简便可行、测定结果准确可靠,可填补化妆品中糖皮质激素的监管空白。

关键词：超高效液相色谱-串联质谱糖皮质激素化妆品非法添加

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新时代大学生家国情怀培育研究

新时代大学生家国情怀培育研究

作者：宫珊珊沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

家国情怀是中华优秀传统文化的核心理念与重要内涵之一,是在家国一体的思想传承下,展现出个人对家国共同体肯定的积极心理态度,表现出对于家庭幸福、民族复兴、国家富强的不懈奋斗与追求的一种责任担当情怀。党的十八大以来,以习近平同... 详细信息

家国情怀是中华优秀传统文化的核心理念与重要内涵之一,是在家国一体的思想传承下,展现出个人对家国共同体肯定的积极心理态度,表现出对于家庭幸福、民族复兴、国家富强的不懈奋斗与追求的一种责任担当情怀。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视家国情怀培育工作,在全社会广泛弘扬家国情怀。青年兴则国家兴,青年强则国家强。新时代大学生是国家的未来和希望,是实现中华民族伟大复兴的关键力量,肩负着社会进步与发展的重要使命与责仟,理应厚植新时代大学生家国情怀。同时,在大学生群体中培育家国情怀是落实立德树人根本任务的重要内容,也是应对世界风险挑战的应然体现,更是实现新时代大学生全面发展的内在要求。新时代大学生家国情怀培育研究应以新时代为背景,以新时代大学生为研究对象,以家国情怀为切入点,在认真梳理、总结归纳文献的基础上,赋予新时代大学生家国情怀培育的时代内涵,论述新时代大学生家国情怀培育的理论依据,揭示新时代大学生家国情怀培育的时代价值。结合时代背景,进一步完善新时代大学生家国情怀的培育育内容以及培育原则,凸显新时代大学生家国情怀培育的继承性以及时代性。针对新时代大学生家国情怀培育的现状进行审视,对存在的问题及成因进行深入分析。从四个角度对新时代大学生家国情怀培育的现实路径进行有效构建:提升新时代大学生家国情怀素养;守牢新时代大学生家国情怀培育的高校阵地:优化新时代大学生家国情怀培育环境以及健全新时代大学生家国情怀培育的保障机制。

关键词：新时代大学生家国情怀培育

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药品检验机构不合格结果调查的实践与探讨

中国医药工业杂志 2023年第11期54卷 1676-1679页

作者：贾瑞波卢丹李宪刚宫珊珊吕浩然大连市检验检测认证技术服务中心辽宁大连116021

为探讨药品检验不合格(OOS)结果调查流程的合理性和最终结论判定的科学性,以及为国内药品检验机构提供参考,本研究按照世界卫生组织《药品质量控制实验室质量管理规范》的要求,遵循《中国药品检验标准操作规范》中“异常检验结果调查指... 详细信息

为探讨药品检验不合格(OOS)结果调查流程的合理性和最终结论判定的科学性,以及为国内药品检验机构提供参考,本研究按照世界卫生组织《药品质量控制实验室质量管理规范》的要求,遵循《中国药品检验标准操作规范》中“异常检验结果调查指导原则”的指导思想,建立了OOS结果调查标准操作规程。结果显示,通过调查非产品缺陷OOS结果,发现人员和试验材料是导致OOS结果的主要原因。科学合理的OOS结果调查管理有助于提高药品检验质量,确保检验结果准确、可靠。

关键词：药品检验机构不合格结果不合格结果调查不确定度

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基于多任务学习的船舶行为识别与轨迹预测

重庆交通大学学报（自然科学版） 2022年第4期41卷 1-7页

作者：杨红韩鹏刘畅宫珊珊大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

针对复杂海洋环境下,船舶行为识别与轨迹预测困难的问题,提出一种基于多任务学习模型。将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与通过注意力机制优化过的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)... 详细信息

针对复杂海洋环境下,船舶行为识别与轨迹预测困难的问题,提出一种基于多任务学习模型。将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与通过注意力机制优化过的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)并联作为训练网络,对船舶的行为识别与轨迹预测两个任务进行联合训练;选取船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)提供数据基础。研究结果表明:所提出的模型具有更高的预测和识别精度,能有效地辅助海事部门监管工作,同时多任务学习模型也为海上智能交通研究提供新思路。

关键词：交通工程智能交通行为识别与轨迹预测多任务学习船舶船舶自动识别系统

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浅谈如何加强班级凝聚力

中国科技期刊数据库科研 2022年第9期 1-4页

作者：宫珊珊河北省邢台市临西县教师发展中心河北邢台054900

在展开班级建设的过程中,班级凝聚力是不可忽视的,其对班风形成可以起到促进作用,而且能够将班级具有的生机、活力充分展现出来,学生成长也会受其影响。从学生发展的角度来说,班级是否具有凝聚力会产生直接影响,而一个优秀的班集体必然... 详细信息

在展开班级建设的过程中,班级凝聚力是不可忽视的,其对班风形成可以起到促进作用,而且能够将班级具有的生机、活力充分展现出来,学生成长也会受其影响。从学生发展的角度来说,班级是否具有凝聚力会产生直接影响,而一个优秀的班集体必然是具有极强凝聚力的集体。要增强班级凝聚力,首先需要班主任的专业素养,营造和谐的师生关系;其次还需要制定切实可行的奋斗目标和明确的班级管理措施;最后需要打造强有力的班级核心价值观,开展丰富多彩的班级活动。

关键词：班级凝聚力专业素养师生关系核心价值观

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新时代大学生家国情怀培育的路径探析

牡丹江大学学报 2022年第7期31卷 90-95页

作者：崔楠宫珊珊沈阳航空航天大学马克思主义学院辽宁沈阳110136

家国情怀是一个人对自己的家庭、社会以及国家表现出来的深沉大爱,是将爱家情怀、爱国情怀以及爱家与爱国相统一情怀三者的相融合,是坚持中国共产党的领导,爱祖国、爱人民,为中华民族伟大复兴而奋斗的强烈爱国主义情感.新时代厚植高校... 详细信息

家国情怀是一个人对自己的家庭、社会以及国家表现出来的深沉大爱,是将爱家情怀、爱国情怀以及爱家与爱国相统一情怀三者的相融合,是坚持中国共产党的领导,爱祖国、爱人民,为中华民族伟大复兴而奋斗的强烈爱国主义情感.新时代厚植高校大学生家国情怀有利于增强大学生国家认同感,有利于完善高校思想政治教育工作;有利于弘扬中华优秀传统文化;更有利于实现中华民族的伟大复兴.新时代高校大学生家国情怀的培育应从家庭、学校和社会三个方面通力合作,起到1+1+1>3的积极作用.

关键词：新时代家国情怀培育

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调温抗菌微胶囊的制备及其在棉织物上的应用

纺织学报 2024年第2期45卷 171-178页

作者：孙浪涛杨宇珊泉州师范学院纺织与服装学院福建泉州362000

为开发兼具储热调温及抗菌功能的纺织品,提高纺织品的功能性及附加值,以正十八烷和艾蒿油为芯材,以三聚氰胺-尿素-甲醛树脂为壁材,采用原位聚合法制备具有调温及抗菌复合功能的微胶囊材料,最后通过浸轧法将其整理到纯棉织物上。利用扫... 详细信息

为开发兼具储热调温及抗菌功能的纺织品,提高纺织品的功能性及附加值,以正十八烷和艾蒿油为芯材,以三聚氰胺-尿素-甲醛树脂为壁材,采用原位聚合法制备具有调温及抗菌复合功能的微胶囊材料,最后通过浸轧法将其整理到纯棉织物上。利用扫描电子显微镜、激光粒度分析仪、傅里叶红外光谱仪、热重分析仪、差示扫描量热仪等对微胶囊进行测试表征,并分析整理后织物的调温及抗菌性能。结果表明:制备的微胶囊呈圆球状,成形良好,平均粒径为1647 nm,且分布集中,包覆性好;升降温相变温度分别为32、20℃,熔融及凝固热焓值分别为101.37、107.93 J/g,在300℃以内具有较好的热稳定性;制备的调温抗菌织物甲醛含量符合国家标准要求,其保温率提升23.2%,调温能力为1.6℃,对大肠杆菌的抑菌率在85%以上,对金黄色葡萄球菌的抑菌率在97%以上。

关键词：相变储能抗菌原位聚合微胶囊功能整理功能性纺织品

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新型伤口敷料壳聚糖复合三七提取物的研究

新型伤口敷料壳聚糖复合三七提取物的研究

作者：宫珊珊大连理工大学

学位级别：硕士

伤口敷料在伤口愈合过程中的作用是保护伤口、吸收分泌物、减少感染、促进伤口愈合、减小瘢痕等。如何有效地促进伤口快速无瘢痕愈合是一道世界性医药难题。干细胞具有多向分化的潜能、自我更新的能力,对组织器官的创伤修复具有重要意... 详细信息

伤口敷料在伤口愈合过程中的作用是保护伤口、吸收分泌物、减少感染、促进伤口愈合、减小瘢痕等。如何有效地促进伤口快速无瘢痕愈合是一道世界性医药难题。干细胞具有多向分化的潜能、自我更新的能力,对组织器官的创伤修复具有重要意义。如何诱导干细胞快速分化为人们所期待的组织或细胞,是目前干细胞研究领域的重要内容。三七皂苷对干细胞的增殖、分化具有调控作用。壳聚糖是一种优良的伤口敷料。壳聚糖能够为三七皂苷促进干细胞增殖、分化提供一个有利的微环境,使创伤快速、良好的愈合。本文将壳聚糖、透明质酸、三七提取物组合制成自凝胶作为新型功能性医用伤口敷料。采用高效液相色谱法和紫外分光光度法建立了壳聚糖复合三七提取物创伤敷料的质量分析方法,并对其进行了实验验证,可用于敷料中三七皂苷、三七总氨基酸和壳聚糖的质量控制。利用全皮层切除伤口模型对其促进家兔皮肤伤口愈合效果进行了评价,并通过现代分子生物学方法对其抑制瘢痕和促进皮肤新生附属器形成进行了表征。结果表明,该敷料通过快速形成网状纤维含水凝胶保护层,迅速止血、减少渗出、抑制炎症产生、促进上皮化、新生皮肤组织的分化、血管以及毛发等皮肤附属器的重建、抑制Ⅰ型胶原纤维蛋白产生的瘢痕。最终实现伤口快速无瘢痕愈合,基本达到理想功能性伤口敷料的要求,优于其他市售功能性伤口敷料。

关键词：功能性伤口敷料伤口修复瘢痕三七皂苷壳聚糖透明质酸

面向智能家居的用户日常行为识别与预测方法研究

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面向智能家居的用户日常行为识别与预测方法研究

作者：宫珊珊大连海事大学

学位级别：硕士

近年来,智能家居设备的日益普及和智能行为分析技术研究的持续深入,极大地促进了家居智能化的快速发展。行为分析研究中的两大任务即行为识别和行为预测,在计算机理论研究和应用实践中具有重要意义。目前智能家居领域中基于传感器的行... 详细信息

近年来,智能家居设备的日益普及和智能行为分析技术研究的持续深入,极大地促进了家居智能化的快速发展。行为分析研究中的两大任务即行为识别和行为预测,在计算机理论研究和应用实践中具有重要意义。目前智能家居领域中基于传感器的行为识别与预测方面的研究,在理论研究和应用系统构建方面取得了很大进步,但是在单用户和多用户的行为识别与预测方面仍存在许多不足,尤其在多用户识别与预测性能不高等问题上表现更为突出,还需持续开展深入研究。基于以上背景,本文以智能家居环境下单用户和多用户日常行为作为研究对象,提出了相应的行为识别与预测方法,主要研究内容和成果包括:(1)针对目前单用户行为识别通常采取“先切割数据集成段,后特征提取分类”的分步执行模式,步骤繁琐且由于行为开始与结束的临界点存在无规律性,导致行为无法准确地划分等问题,本文提出了一种基于自增强学习的单用户日常行为识别方法。该方法首先将传感器事件作为行为类别来构造日常行为的特征空间,然后采用无监督句子嵌入学习的方法将稀疏特征矩阵转化为稠密特征向量表示,最后建立自增强学习模型用以扩展行为识别模型。(2)针对目前在多用户行为识别中常用的基于传感器频次的特征提取方法生成的特征表征能力不足,缺少对行为特征之间潜在的规律挖掘和丢失大量时序信息等问题,本文提出了一种面向传感器事件时间序列的日常行为特征提取方法。该方法首先从传感器事件中提取时间元组,形成时间序列,然后采用多种统计量来形成日常行为特征空间,最后利用特征选择算法生成最终的日常行为特征。(3)针对日常行为预测任务的异步训练容易丢失相关任务关联信息的问题,本文从最近传感器事件角度提出了一种基于信息交互的日常行为多任务预测方法。该方法首先对原始的最近传感器事件进行预处理,生成训练样本的特征空间,然后结合预测任务之间的相关性建立了交互式多任务预测模型,以此确保它们的协同训练,进而有效地并行输出两个预测任务。此外,为了解决异构任务的损失函数差异性的问题,本文引入了一个信息交互机制为预测任务提供更多监督信号来平衡这种数量级的差异。最后,为验证本文所提出方法的有效性,本文利用Python语言进行了算法实现,同时基于华盛顿州立大学所提供的CASAS数据集进行了多组实验验证,实验结果表明所提出的方法具有一定的有效性和实用性。

关键词：智能家居行为识别行为预测特征提取多任务学习