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芝麻新品种豫芝十号

中国农技推广 1997年第3期13卷 34-34页

作者：刘世扬王建华白青牛河南省上蔡县东洪乡农技站 463801

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认知决策视角下的智能系统:机遇与挑战

管理工程学报 2025年第2期 1-13页

作者：徐泽水王新鑫牛若轩四川大学商学院

新兴技术的快速发展和智能系统产品的逐渐成熟极大地推动了认知学习的发展,显著提高了经济服务的效率,挖掘了决策模式的潜在价值,使智能决策系统成为现代生活中不可或缺的一部分。认知视角下的智能决策系统旨在发挥人类认知和机器智能... 详细信息

新兴技术的快速发展和智能系统产品的逐渐成熟极大地推动了认知学习的发展,显著提高了经济服务的效率,挖掘了决策模式的潜在价值,使智能决策系统成为现代生活中不可或缺的一部分。认知视角下的智能决策系统旨在发挥人类认知和机器智能的核心优势,实现智能决策的新生态。本文运用文献计量的定量研究方法和文献分析的定性研究方法对现代环境下智能决策系统的认知特性进行了全面分析,重点从信息融合、认知计算和人机交互三方面阐述了智能系统的研究进展。同时,本文从系统管理的视角提出了认知视角下智能决策的挑战,并展望了未来的研究方向,期望为智能决策系统的发展提供理论和实践指导,推动其持续进步。

关键词：认知决策智能系统信息融合认知计算人机交互

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玉米新杂交种豫玉12号

中国农技推广 1997年第2期13卷 34-34页

作者：刘世扬王建华白青牛董继东吴桂香

咸味猪骨肽部分替代NaCl对低盐香肠品质和风味的影响

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食品工业科技 2025年第1期46卷 70-78页

作者：赵立曹雨欣宋子伟廉嘉欣朱雅馨李苗云白青云陈军淮阴工学院生命科学与食品工程学院江苏淮安223003 河南农业大学食品科学技术学院河南郑州450002

本文旨在探讨咸味猪骨肽部分替代NaCl生产低盐香肠的可能性。分析了不同比例咸味猪骨肽替代NaCl对香肠的感官、质构特性、色差、pH、出品率、水分含量、滋味和挥发性成分的影响。结果显示,添加1%NaCl+1%咸味猪骨肽的香肠在色泽、外观、... 详细信息

本文旨在探讨咸味猪骨肽部分替代NaCl生产低盐香肠的可能性。分析了不同比例咸味猪骨肽替代NaCl对香肠的感官、质构特性、色差、pH、出品率、水分含量、滋味和挥发性成分的影响。结果显示,添加1%NaCl+1%咸味猪骨肽的香肠在色泽、外观、口感和风味方面优于对照组(添加2%NaCl),组织状态和对照组相当,同时,显著改善了香肠的质构特性(P<0.05)。电子舌结果显示,1%NaCl+1%咸味猪骨肽的低盐香肠咸味、鲜味、甜味和丰富度均优于对照组和其他试验组,同时,酸味、苦味和苦的回味显著降低。但是,不同咸味猪骨肽替代NaCl的香肠出品率和水分含量均显著下降(P<0.05)。顶空气相色谱-离子迁移谱(Headspace-Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry,HS-GC-IMS)分析发现,咸味猪骨肽的添加改变了香肠的挥发性成分,结合感观评分结果,一定量的咸味猪骨肽替代NaCl赋予了低盐香肠更好的风味。综上结果表明,1%NaCl+1%咸味猪骨肽能够有效替代2%NaCl,实现了低盐香肠减盐不减咸的效果。

关键词：咸味猪骨肽低盐香肠品质风味电子舌顶空气相色谱-离子迁移谱

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劳动教育视域下高职学生工匠精神培育路径研究

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林区教学 2025年第1期 97-100页

作者：牛达辽宁金融职业学院

随着中国国际地位的不断提升，工匠精神作为中国制造的精髓，日益受到公众关注。工匠精神不仅代表着精益求精、追求卓越的品质态度，更蕴含着对职业的敬畏、对技艺的执着，以及对创新的不懈追求。作为技能人才培养的摇篮，高职院校肩负... 详细信息

随着中国国际地位的不断提升，工匠精神作为中国制造的精髓，日益受到公众关注。工匠精神不仅代表着精益求精、追求卓越的品质态度，更蕴含着对职业的敬畏、对技艺的执着，以及对创新的不懈追求。作为技能人才培养的摇篮，高职院校肩负着培养具备工匠精神的新时代技术人才的使命，这具有重要的时代意义。通过分析当前高职院校在工匠精神培养方面的不足，提出针对性的改进措施和建议，旨在为我国高职院校的工匠精神培养提供有益的参考和借鉴。

关键词：高职院校工匠精神人才培养

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计算机视觉领域对抗样本检测综述

计算机科学 2025年第1期52卷 345-361页

作者：张鑫张晗牛曼宇姬莉霞郑州大学网络空间安全学院郑州450001 智能警务四川省重点实验室四川泸州646000 四川大学计算机学院成都610065

随着数据量的增加和硬件性能的提升,深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展.然而,深度学习模型容易受到对抗样本的攻击,导致输出发生显著变化.对抗样本检测作为一种有效的防御手段,可以在不改变模型结构的前提下防止对抗样本对深度学... 详细信息

随着数据量的增加和硬件性能的提升,深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展.然而,深度学习模型容易受到对抗样本的攻击,导致输出发生显著变化.对抗样本检测作为一种有效的防御手段,可以在不改变模型结构的前提下防止对抗样本对深度学习模型造成影响.首先,对近年来的对抗样本检测研究工作进行了整理,分析了对抗样本检测与训练数据的关系,根据检测方法所使用特征进行分类,系统全面地介绍了计算机视觉领域的对抗样本检测方法;然后,对一些结合跨领域技术的检测方法进行了详细介绍,统计了训练和评估检测方法的实验配置;最后,汇总了一些有望应用于对抗样本检测的技术,并对未来的研究挑战进行展望.

关键词：深度学习对抗样本攻击对抗样本检测人工智能安全图像分类