检索结果-南通市图书馆

低强度直流电场对南美白对虾杀菌效果及其贮藏品质的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

食品工业科技 2024年

作者：贾洪鑫王继国齐祥明中国海洋大学食品科学与工程学院海洋食品加工与安全控制全国重点实验室中国轻工业水产品生物加工重点实验室青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋药物与生物制品功能实验室青岛市食品生物技术重点实验室

本研究旨在探索利用低强度直流电场对南美白对虾进行杀菌处理，以实现其贮藏期的低成本、高品质延长。通过施加0.2 A ～ 0.6 A（对应电场强度为1.6 V/cm ～ 5.0 V/cm）的恒流电场，本文详细分析了该处理对南美白对虾的杀菌效果及贮藏品... 详细信息

本研究旨在探索利用低强度直流电场对南美白对虾进行杀菌处理，以实现其贮藏期的低成本、高品质延长。通过施加0.2 A ～ 0.6 A（对应电场强度为1.6 V/cm ～ 5.0 V/cm）的恒流电场，本文详细分析了该处理对南美白对虾的杀菌效果及贮藏品质的影响。结果表明：在0.4 A（对应电场强度为2.7 V/cm ～ 3.0 V/cm）条件下处理20 min，可使南美白对虾菌落总数下降1.90 lg CFU/g，同时保持系统温度的稳定可控，且样品的质构特性未发生显著变化（P<0.05）。贮藏过程中的检测结果显示，电场处理不仅抑制微生物了的生长，还显著延缓了（P<0.05）南美白对虾的感官评分、色差、持水力、pH、挥发性碱性氮、丙二醛含量、质构特性、肌肉组织和蛋白相关特性等指标的劣化，有效抑制了脂肪氧化、蛋白质氧化和变性。综合上述贮藏品质的变化，该电场处理能将南美白对虾的贮藏期限从4.5 d延长至8.5 d左右。因此，本研究为水产品的杀菌保鲜提供了一种新的有效途径。

关键词：南美白对虾低强度直流电场杀菌保鲜贮藏品质

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

地心轨道引力波探测无拖曳系统平动控制策略

国防科技大学学报 2024年第2期46卷 36-48页

作者：郝立维张锦绣王继河张谕孙玥哈尔滨工业大学卫星技术研究所黑龙江哈尔滨150001 中山大学航空航天学院广东深圳518107 中山大学天琴中心广东珠海519082 上海市空间智能控制技术重点实验室上海201109 上海航天控制技术研究所上海201109

探讨了一种针对空间引力波探测任务的在轨无拖曳控制技术,基于未来可行的地心轨道探测任务背景进行分析设计,并对搭载两颗检验质量的在轨无拖曳系统进行航天器与质量块间相对运动动力学及耦合特性建模。同时,初步分析了任务中无拖曳系... 详细信息

探讨了一种针对空间引力波探测任务的在轨无拖曳控制技术,基于未来可行的地心轨道探测任务背景进行分析设计,并对搭载两颗检验质量的在轨无拖曳系统进行航天器与质量块间相对运动动力学及耦合特性建模。同时,初步分析了任务中无拖曳系统指标和摄动,并设计了基于频域H_(∞)最优控制理论的系统相对平动控制律。数值仿真结果表明,当双检验质量在轨无拖曳系统各检验质量按激光测距呼吸角排列时,采用无固定追踪点策略且在非敏感轴无悬浮控制输入的情况下,可以实现航天器对基准点的追踪,并满足系统频域性能指标的要求。同时,每颗检验质量的时域偏移量可以控制在微米级别,从而获得任务所需的纯引力基准。

关键词：空间引力波探测无拖曳控制双检验质量 H_(∞)控制

微型无人机阵列位置扰动下的DoA估计混合Cramer-Rao界

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

工程科学与技术 2024年

作者：冯永攀王继刚王俊峰卢忱深圳信息职业技术学院中兴通讯股份有限公司四川大学

随着无人机技术的快速发展，基于微型无人机集群的分布式天线阵列因其灵活部署、低成本、可重构等优势，在无线通信、目标探测、环境监测等领域展现出广阔的应用前景。然而，在实际部署过程中，受外界环境干扰和无人机自身控制精度限制... 详细信息

随着无人机技术的快速发展，基于微型无人机集群的分布式天线阵列因其灵活部署、低成本、可重构等优势，在无线通信、目标探测、环境监测等领域展现出广阔的应用前景。然而，在实际部署过程中，受外界环境干扰和无人机自身控制精度限制，无人机集群难以精确达到预设位置，产生随机的位置扰动误差。这些位置扰动不仅会恶化阵列的空间频谱特性，还会显著降低对目标信号的探测、定位和参数估计性能，成为制约无人机集群阵列实用化的关键瓶颈之一。针对上述挑战，本文基于位置扰动误差在相邻无人机间传播的物理特性，建立了考虑位置扰动的无人机集群阵列信号模型，重点研究了位置扰动对目标信号到达角（Direction of Arrival， DoA）估计性能的影响。通过引入位置扰动相关矩阵，推导了DoA估计在有限采样情况下的混合克拉美罗下界（Hybrid Cramér-Rao Bound， HCRB），构建了评估位置扰动影响的理论基础。为了验证理论分析的有效性，本文通过数值仿真，从位置扰动方差、信噪比、无人机数量以及DoA角度等多个角度，对比分析了有无位置扰动情况下的DoA估计性能。仿真结果表明，位置扰动显著恶化了DoA估计精度，且随着信噪比的提高，DoA估计对位置误差更加敏感。此外，增加无人机数量可在一定程度上降低HCRB，但难以消除位置扰动带来的估计误差。

关键词：无人机阵列位置扰动到达角 Cramer-Rao界

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

旋挖钻机桅杆局部焊缝疲劳寿命评估

机械设计与制造 2024年

作者：刘超勤孔维城王继新吉林大学机械与航空航天工程学院

作为旋挖钻机的重要组成部分，桅杆在工作过程中是动力头和钻杆的安装依托部位，承受压力、弯矩等多种载荷的交替作用，所以采用热点应力法对某大型旋挖钻机的桅杆焊缝部位进行疲劳寿命评估。首先在有限元分析软件里面施加单位载荷，进... 详细信息

作为旋挖钻机的重要组成部分，桅杆在工作过程中是动力头和钻杆的安装依托部位，承受压力、弯矩等多种载荷的交替作用，所以采用热点应力法对某大型旋挖钻机的桅杆焊缝部位进行疲劳寿命评估。首先在有限元分析软件里面施加单位载荷，进行桅杆的静强度分析；为了对焊缝处进行精细化分析，将子模型技术应用到桅杆局部焊缝位置；根据热点应力的外推公式，求出焊趾处的热点应力值；在国际焊接协会IIW的焊接模型库中选出符合研究的焊接模型，进而得到修正后的S-N曲线；再根据采集并编制出的零均值一维载荷谱，进一步求出焊缝的热点应力谱；最后根据Miner线性累积损伤准则，对不同载荷作用下的疲劳损伤进行累加，计算出焊缝处的总损伤为0.573，大于0.5，所以桅杆焊缝处会发生疲劳破坏，应对桅杆和焊缝结构进行改进。该方法为旋挖钻机桅杆焊缝处的疲劳损伤和寿命评估提供了参考。

关键词：旋挖钻机桅杆焊缝热点应力法 S-N曲线疲劳寿命

神经介入辅助阿替普酶溶栓治疗急性缺血性脑卒中疗效观察

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

新乡医学院学报 2024年第1期41卷 32-36页

作者：王继存王剑新北京市顺义区医院神经疾病中心一病区北京101312 河南省人民医院/河南省脑血管病医院/郑州大学人民医院/河南大学人民医院神经外科河南郑州463599

目的探讨神经介入辅助阿替普酶溶栓治疗急性缺血性脑卒中(AIS)的临床疗效。方法选择2022年6月至2023年6月北京市顺义区医院收治的104例AIS患者为研究对象。依据治疗方法将患者分为观察组和对照组,每组52例。对照组患者给予阿替普酶溶栓... 详细信息

目的探讨神经介入辅助阿替普酶溶栓治疗急性缺血性脑卒中(AIS)的临床疗效。方法选择2022年6月至2023年6月北京市顺义区医院收治的104例AIS患者为研究对象。依据治疗方法将患者分为观察组和对照组,每组52例。对照组患者给予阿替普酶溶栓治疗,观察组患者给予神经介入辅助阿替普酶溶栓治疗。治疗后2周根据美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分评估2组患者的治疗效果。治疗前和治疗后3、7 d,采用酶联免疫吸附法检测2组患者血清神经生长因子(NGF)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)及中枢神经特异蛋白S100β水平;采用超声经颅多普勒血液分析仪检测2组患者颈总动脉、基底动脉、椎动脉收缩期峰流速;采用NIHSS评分评估2组患者的神经功能损伤程度。记录2组患者治疗期间药物相关不良反应发生情况。治疗后3个月采用改良Rankin评分评估2组患者综合生活能力。结果对照组和观察组患者的治疗总有效率分别为80.77%(42/52)、96.15%(50/52),观察组患者治疗总有效率显著高于对照组(χ^(2)=6.029,P0.05)。2组患者治疗后3、7 d血清NGF水平显著高于治疗前,NSE、S100β水平显著低于治疗前(P0.05)。2组患者治疗后3、7 d颈总动脉、基底动脉、椎动脉收缩期峰流速显著低于治疗前(P0.05)。2组患者治疗后3、7 d NIHSS评分显著低于治疗前(P0.05)。治疗后3个月,观察组患者综合生活能力优于对照组(P<0.05)。结论神经介入辅助阿替普酶溶栓治疗能显著提高AIS患者的治疗效果,改善神经因子表达,减轻神经功能损伤程度,提高患者综合生活能力,且具有一定安全性。

关键词：急性缺血性脑卒中神经介入阿替普酶神经因子

芽孢杆菌Bacillus megaterium Y5对铅的固定机制研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

吉林农业大学学报 2024年

作者：杨虹王继红张志丹吉林农业大学资源与环境学院

溶磷菌对于铅的固定与传统的生物修复相比具有很大的优势。筛选出一株巨大芽孢杆菌(Bacillus megaterium) Y5能降低培养液pH、溶解磷酸三钙。500 mg/L铅胁迫时，菌株Y5通过生物矿化去除360.29 mg/L，胞外吸附71.95 mg/L铅。胞外聚合物(E... 详细信息

溶磷菌对于铅的固定与传统的生物修复相比具有很大的优势。筛选出一株巨大芽孢杆菌(Bacillus megaterium) Y5能降低培养液pH、溶解磷酸三钙。500 mg/L铅胁迫时，菌株Y5通过生物矿化去除360.29 mg/L，胞外吸附71.95 mg/L铅。胞外聚合物(EPS)是菌株Y5生物吸附的主要场所，溶解性胞外聚合物(S-EPS)结合铅的能力最强。通过FT-IR和XRD分析表明，菌株Y5生物矿化诱导的沉淀为磷氯铅矿(Pb5(PO4)3Cl)、磷酸铅盐(Pb(PO4)2)。在S-EPS中，铅离子与羟基和羧基络合生成三氧化二铅(Pb2O3)。因此，溶磷菌株诱导的铅固定化技术可用于降低铅的生物利用度，菌株Y5对于生物修复铅污染有很大的应用价值。

关键词：溶磷菌胞外聚合物重金属生物矿化

基于改进孔隙网络模型的织物增强体渗透率预测方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

复合材料科学与工程 2024年

作者：范奇王静杨斌王继辉倪爱清武汉理工大学材料科学与工程学院西安航天复合材料研究所 Polytechnique Montreal，Department of Mechanical Engineering 武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室

建立了通过孔隙网络模型预测复合材料织物增强体面内渗透率的方法。首先通过显微计算机断层扫描技术(Micro-CT)对织物样品进行无损扫描得到三维图像序列，并重建织物结构模型，随后对图像进行二值化，分离孔隙区域，采用分水岭算法分割... 详细信息

建立了通过孔隙网络模型预测复合材料织物增强体面内渗透率的方法。首先通过显微计算机断层扫描技术(Micro-CT)对织物样品进行无损扫描得到三维图像序列，并重建织物结构模型，随后对图像进行二值化，分离孔隙区域，采用分水岭算法分割孔隙区域后提取孔隙网络模型，对比了两种分割方法对孔隙网络模型参数影响。其次考虑了孔隙内部流动并修正孔隙网络单元的流域长度和半径等参数，采用截面渐变微管流动模型改进了孔隙网络模型渗透系数的算法。最后基于孔隙网络模型预测了三种织物的面内渗透率，结果表明2D织物孔隙网络模型预测面内渗透率的平均误差低于21.2%，渗透系数算法改进后预测误差降低27.1%。

关键词：复合材料纤维增强体孔隙网络模型渗透率分水岭分割

数据驱动的知识图谱在本科教学信息化改革中的作用

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

高等工程教育研究 2024年第3期 121-128页

作者：王继茹朱靖王建陈羽国防科技大学气象海洋学院

为满足新工科建设的需求,教学改革不断朝向数字化和信息化的方向迈进。随着计算技术的发展,数据对于教育的意义越来越重大,不断推动着教与学方式的改变。而且,随着人工智能技术和各领域的深度融合,知识图谱技术近几年在教育领域也崭露头... 详细信息

为满足新工科建设的需求,教学改革不断朝向数字化和信息化的方向迈进。随着计算技术的发展,数据对于教育的意义越来越重大,不断推动着教与学方式的改变。而且,随着人工智能技术和各领域的深度融合,知识图谱技术近几年在教育领域也崭露头角,在课堂教与学、知识与资源整合、学生个性化学习以及教学评价分析等方面发挥着越来越重要的作用。数据驱动和知识图谱成为国家本科教学改革和创新性人才培养的重要手段。本文分析了数据驱动的知识图谱在本科教育中的作用,探讨了数据驱动的知识图谱在本科教学改革中的应用,并展望了知识图谱在未来教育行业的发展和潜在问题。

关键词：知识图谱数据驱动本科教育教学信息化改革个性化学习

基于Transformer结构增强的神经网络架构搜索性能预测器

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机学报 2024年第7期47卷 1469-1484页

作者：王继禾吴颖迟恒喆王党辉梅魁志西北工业大学计算机学院西安710129 嵌入式系统集成教育部工程中心西安710129 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室西安710129 西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对... 详细信息

神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对候选架构进行大量训练,由此带来的计算量占整个NAS的80%以上.为降低计算开销和时间成本,近年来已提出许多基于Transformer的NAS预测器,由于Transformer出色的结构编码能力可以更好地表示拓扑信息,因而得到广泛应用.但是,现有基于Transformer的NAS预测器依然存在三个问题:其一是在预处理阶段,传统的One-hot编码方式描述节点特征的能力较弱,只能区分不同操作节点类型,而难以表达操作的细节特征,如卷积核尺寸等.其二是在编码阶段,Transformer的自注意力机制导致模型结构信息缺失;其三是在评估阶段,现有的Transformer预测器仅使用多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)对前向传播图进行精度预测,忽略了反向传播梯度流对预测精度的影响,因此难以真正拟合NAS评估中的正、反向交替信息流图,导致预测器精度与实际运行精度误差波动极大(10%~90%).为解决上述问题,本文提出了一种基于Transformer结构增强的NAS性能预测方法.首先,在预处理阶段,本文提出了一种超维嵌入方法增加输入数据维度以强化节点操作的参数描述能力,其次,在编码阶段将Transformer编码后的信息与图结构信息共同输人一个图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN),弥补由自注意力机制引起的结构缺失.最后,在性能评估阶段,本文构建了同时包含前向传播和反向传播的全训练图,并将数据集信息、图结构编码与梯度编码共同输入到GCN网络预测器中,使预测结果更贴近模型真实性能.实验结果表明,本方法与目前最先进方法相比,肯德尔相关系数提高了7.45%,训练时间减少了1.55倍。

关键词：预测器 NAS Transformer GCN Embedding