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“食品加工技术”线上线下混合式教学改革探索

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农产品加工 2024年第13期 130-133页

作者：孙长花李欢扬州市职业大学生物与化工工程学院江苏扬州225009 扬州市农产品智能测控与清洁生产工程技术研究中心江苏扬州225009

在现代教育中,线上线下相结合的教学模式越来越普遍。针对“食品加工技术”实践性很强的课程,线上线下混合式教学模式是一种非常适合的教学方式。通过线上平台的灵活安排和数字化资源的丰富呈现,可提高教学效率和教学质量,同时通过线下... 详细信息

在现代教育中,线上线下相结合的教学模式越来越普遍。针对“食品加工技术”实践性很强的课程,线上线下混合式教学模式是一种非常适合的教学方式。通过线上平台的灵活安排和数字化资源的丰富呈现,可提高教学效率和教学质量,同时通过线下实践活动,可强化学生的实践能力和团队合作精神。线上线下混合式教学模式是一种具有很大潜力的教学方式,通过不断的实践和改进,可更好地提高学生的学习效果和兴趣,同时也可为未来的教育教学模式提供更多借鉴和参考。

关键词：食品加工技术教学改革线上线下混合式教学

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鸡circ_DNAJC3的鉴定及功能预测

四川农业大学学报 2024年第1期42卷 126-133页

作者：李欢安凯孙长花孙红艳扬州市职业大学生物与化工工程学院江苏扬州225009 扬州市农产品智能测控与清洁生产工程技术研究中心江苏扬州225009 江阴市富仁高科股份有限公司南京分公司南京210012 扬州大学动物科学与技术学院江苏扬州225009

【目的】鉴定鸡circ_DNAJC3并预测其功能,为进一步研究其在细胞生物学过程中的作用奠定基础。【方法】通过PCR扩增、琼脂糖凝胶电泳、Sanger测序、亚细胞定位、RT-qPCR和生物信息学软件鉴定鸡circ_DNAJC3的环状结构及其稳定性、解析其... 详细信息

【目的】鉴定鸡circ_DNAJC3并预测其功能,为进一步研究其在细胞生物学过程中的作用奠定基础。【方法】通过PCR扩增、琼脂糖凝胶电泳、Sanger测序、亚细胞定位、RT-qPCR和生物信息学软件鉴定鸡circ_DNAJC3的环状结构及其稳定性、解析其在细胞中的位置和在不同组织中的表达水平、并预测其功能和可能的作用方式。【结果】鸡circ_DNAJC3由外显子2至4构成稳定的共价环状结构,共311 bp;具有物种保守性;在细胞质中显著性富集(P<0.05);在回肠、胸腺、脾脏、盲肠中高表达(P<0.05)而在下丘脑和小脑中低表达(P<0.05);其可能互作的RNA结合蛋白为AGO2、CELF2、PTBP1和HNRNPC;可能与gga-miR-132b-5p发生互作,其靶基因可能通过钙离子信号通路参与细胞增殖、分化、凋亡及代谢。【结论】揭示了鸡circ_DNAJC3真实存在,可能与RNA结合蛋白和gga-miR-132b-5p互作参与调节细胞生物学过程。

关键词： circ_DNAJC3 巨噬细胞HD11 环状RNA circRNA-miRNA-mRNA

高效液相色谱法测定2,3,5,6-四氟苯酚中的有关物质

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扬州职业大学学报 2024年第1期28卷 31-35页

作者：韦林洪殷义平张虞婷扬州职业大学江苏扬州225009 扬州市农产品智能测控与清洁生产工程技术研究中心江苏扬州225009 江苏天和制药有限公司江苏扬州225200

建立高效液相色谱法测定2,3,5,6-四氟苯酚中的有关物质。分析3批样品,结果显示:2,3,5,6-四氟苯酚与对羟基四氟苯甲酸、五氟苯甲酸的分离效果好。对羟基四氟苯甲酸的检测限和定量限分别为0.0312、 0.0625μg/mL,五氟苯甲酸的检测限和定... 详细信息

建立高效液相色谱法测定2,3,5,6-四氟苯酚中的有关物质。分析3批样品,结果显示:2,3,5,6-四氟苯酚与对羟基四氟苯甲酸、五氟苯甲酸的分离效果好。对羟基四氟苯甲酸的检测限和定量限分别为0.0312、 0.0625μg/mL,五氟苯甲酸的检测限和定量限分别为0.0797、 0.1992μg/mL。对羟基四氟苯甲酸和五氟苯甲酸的平均回收率分别为103.6%~107.5%、104.3%~107.9%。结果表明:对羟基四氟苯甲酸、五氟苯甲酸、最大未知单个杂质和总杂质的量均符合《中国药典》(2020版)规定。

关键词：高效液相色谱法 2,3,5,6-四氟苯酚对羟基四氟苯甲酸五氟苯甲酸

市售餐饮自制发酵乳卫生质量状况调查分析——以扬州市为例

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美食研究 2024年第2期41卷 77-82页

作者：丁娟芳杨嘉吕晴朱庆丽储广烨孙长花吉姗姗扬州市职业大学生物与化工工程学院江苏扬州225009 江苏省市场监管重点实验室(餐饮食品安全与系统化监测) 江苏扬州225002 扬州市食品药品检验检测中心江苏扬州225002 中国科学院大学中丹学院北京100049 扬州市农产品智能测控与清洁生产工程技术研究中心江苏扬州225009

以扬州市餐饮环节抽取的餐饮自制发酵乳为研究对象,采用国家标准方法对其卫生指标进行检测,并运用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱法、分子生物学方法和传统形态学方法对污染微生物指标不合格产品中的污染菌进行分离纯化和鉴定。结果... 详细信息

以扬州市餐饮环节抽取的餐饮自制发酵乳为研究对象,采用国家标准方法对其卫生指标进行检测,并运用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱法、分子生物学方法和传统形态学方法对污染微生物指标不合格产品中的污染菌进行分离纯化和鉴定。结果表明:25批次餐饮自制发酵乳的产品不合格率为36%,不合格项目均为微生物指标,其中大肠菌群不合格率为20%、霉菌计数不合格率为8%、酵母计数不合格率为32%。不合格样品的大肠菌群阳性菌株中包含了肺炎克雷伯菌、阴沟肠杆菌等多种条件致病菌;不合格样品的霉菌和酵母菌以曲霉属、青霉属、念珠菌属等发酵乳中常见的污染菌为主。调查表明:餐饮企业应重视加工制作过程中的微生物污染问题,监管部门应制定和实施有针对性的餐饮食品抽检计划,同时加强对餐饮自制发酵乳的食品安全监管。

关键词：餐饮自制发酵乳卫生检测微生物污染微生物学鉴定食品安全监管

离子色谱法同时测定盐酸左沙丁胺醇雾化吸入溶液中3种辅料含量

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食品与药品 2024年第5期26卷 434-438页

作者：张虞婷徐佳朱静戴冬艳扬州市职业大学生物与化工工程学院江苏扬州225009 扬州市农产品智能测控与清洁生产工程技术研究中心江苏扬州225009 泰州市药品检验院江苏泰州225300

目的建立离子色谱法同时测定盐酸左沙丁胺醇雾化吸入溶液中依地酸二钠、硫酸、枸橼酸钠含量的方法。方法采用阴离子交换离子色谱法,色谱柱为Dionex IonPac^(TM)AS11-HC分析柱(4 mm×250 mm)和AS11-HC保护柱(4 mm×50 mm),淋洗液为30 mmo... 详细信息

目的建立离子色谱法同时测定盐酸左沙丁胺醇雾化吸入溶液中依地酸二钠、硫酸、枸橼酸钠含量的方法。方法采用阴离子交换离子色谱法,色谱柱为Dionex IonPac^(TM)AS11-HC分析柱(4 mm×250 mm)和AS11-HC保护柱(4 mm×50 mm),淋洗液为30 mmol/L氢氧化钾溶液,流速为1.0 ml/min,抑制器为Dionex AERS 500(4 mm),抑制电流为75 mA,电导检测器,柱温为30℃,进样体积为25μl。结果依地酸根离子、硫酸根离子、枸橼酸根离子质量浓度分别在2.30~57.60,13.38~334.43,35.38~884.57μg/ml的范围内与峰面积线性关系良好,相关系数分别为0.9992,0.9999,0.9995;平均加样回收率分别为100.71%,100.91%,99.47%(n=9),RSD分别为1.56%,1.74%,1.73%(n=9);精密度、重复性、稳定性试验的RSD均小于2%(n=6)。结论建立的离子色谱法操作简便,重复性强,准确灵敏,3种被测组分峰型良好,分离度高,该方法可同时测定盐酸左沙丁胺醇雾化吸入溶液中依地酸二钠、枸橼酸钠、硫酸的含量。

关键词：离子色谱法盐酸左沙丁胺醇雾化吸入溶液依地酸二钠硫酸枸橼酸钠

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轧钢产线智能装备的研发与应用

轧钢 2024年第4期41卷 1-8页

作者：孙友昭王晓晨杨荃徐言东徐冬何海楠刘洋肖雄吴坤鹏樊怡冰北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心北京100083 北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心北京100083

依托基于先进检测与智能装备支撑的少人/无人化操维集控,以及基于工业互联网平台的多业务协同数字化业务管控,形成了“双智控”的轧钢智能工厂建设架构。然而,在研究与应用领域,对于智能装备的概念,并没有建立起清晰明确的定位认识。结... 详细信息

依托基于先进检测与智能装备支撑的少人/无人化操维集控,以及基于工业互联网平台的多业务协同数字化业务管控,形成了“双智控”的轧钢智能工厂建设架构。然而,在研究与应用领域,对于智能装备的概念,并没有建立起清晰明确的定位认识。结合具体的技术模块描述与案例介绍,探讨了智能装备对智能工厂的作用效果与价值体现。首先,通过依托全流程表面检测的表面质量数字化管控、融合“平台+装备+视频AI+跟踪”的物料逐支跟踪、原料库与加热炉区域坯料检测与异常识别校核、智能化视觉检测装备辅助运维管理等案例,提出了先进检测增强感知支撑数字化业务管控的智能装备建设模式;其次,通过介绍多类工业机器人应用、热轧运行非对称检测与自动纠偏控制、中厚板轧机自动转钢、加热炉智能改造和直接轧制技术,展示了建设主生产流程设备控制系统协同的“测控一体化智能装备”,提升产品质量稳定性与生产自动化水平的发展趋势;还有,介绍了长材平面智能无人库技术、棒材轧后区域少人化技术,提出了针对缺乏自动控制、人工操作密集且工作环境恶劣的区域,通过多类型智能装备应用,实现生产效率、成材率等关键运行指标提升的发展模式。最后,展望了智能装备的发展趋势,即与主生产设备、关键质量控制更加紧密融合,实现面向高效化、高质化生产的“智能轧机”,并支撑数字化业务管控应用的完善,推动双智控“智能钢厂”建设水平的持续提升。

关键词：轧钢产线先进检测智能装备工业机器人无人天车智能工厂

徐坊中高温大曲发酵过程中理化品质、风味及真菌群落结构变化规律研究

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食品工业科技 2024年第19期45卷 133-141页

作者：侯强川王文航徐媛媛崔梦君郭壮湖北文理学院湖北省食品配料工程技术研究中心湖北襄阳441053 襄阳市酿酒生物技术与应用企校联合创新中心湖北襄阳441053 山东梁山徐坊大曲有限公司山东梁山272600

中高温大曲是浓香型白酒生产的主要糖化发酵剂,本研究以不同发酵阶段的中高温大曲为研究对象,通过采用国标方法、人工智能传感技术和高通量测序技术,对中高温大曲发酵过程中的理化性质、风味、滋味及真菌群落结构变化进行了综合分析,探... 详细信息

中高温大曲是浓香型白酒生产的主要糖化发酵剂,本研究以不同发酵阶段的中高温大曲为研究对象,通过采用国标方法、人工智能传感技术和高通量测序技术,对中高温大曲发酵过程中的理化性质、风味、滋味及真菌群落结构变化进行了综合分析,探讨了中高温大曲品质指标与优势真菌属之间的相关关系。研究发现,随着发酵进行,中高温大曲中的水分、有机硫化物、萜烯类、氢氧化物含量以及涩味逐渐降低,而咸味逐渐升高。中高温大曲的真菌群落结构在发酵早期已形成,但是随着发酵进行,真菌群落多样性逐渐降低,同时部分菌属的相对含量亦会发生较大改变。具体而言,复膜孢酵母属(Saccharomycopsis)的相对含量逐渐下降,嗜热子囊菌属(Thermoascus)和假丝酵母属(Candida)的相对含量逐渐升高,并成为了发酵后期的优势菌。普氏分析和相关性分析发现,真菌群落结构与中高温大曲整体的风味指标和滋味指标显著相关(P研究深化了人们对中高温大曲生产过程中真菌群落及品质特性变化规律的认识,同时为相关企业改进产品制作工艺和提高产品品质提供了有益的参考。

关键词：中高温大曲风味品质高通量测序真菌群落结构相关性分析

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基于云边协同的带式输送机故障诊断技术

工矿自动化 2024年第S1期50卷 119-121,150页

作者：马孝威李标煤炭科学技术研究院有限公司北京100013 煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室北京100013 煤矿应急避险技术装备工程研究中心北京100013 北京市煤矿安全工程技术研究中心北京100013

带式输送机是煤矿中的重要生产设备,针对带式输送机的故障诊断需要进行大量的计算,但煤安设备的硬件配置难以满足庞大的计算需求,将数据传输到地面又会使工业环网产生延迟,因此提出了一种基于云边协同的带式输送机故障诊断技术。该技术... 详细信息

带式输送机是煤矿中的重要生产设备,针对带式输送机的故障诊断需要进行大量的计算,但煤安设备的硬件配置难以满足庞大的计算需求,将数据传输到地面又会使工业环网产生延迟,因此提出了一种基于云边协同的带式输送机故障诊断技术。该技术将云平台和边缘侧的计算量进行合理的分配,在边缘侧的设备上对采集的原始数据进行简单的分析和处理,再将重要数据发送到云端进行更精密的计算。在边缘侧使用简单的阈值判断法,通过分析电动机的温度、电流、声音幅值、振动峰值的极值判断故障,在云端使用卷积神经网络,建立故障诊断模型库,对采集的数据进行信号去噪、特征提取、特征对比的处理方法,分析带式输送机的具体故障类型,为设备的维修提供指导建议。云边协同不仅实现了带式输送机的故障诊断,还联动带式输送机综合保护装置、扩音电话、综合管控平台,在检测到故障时可完成带式输送机停机、语音报警、平台画面显示等操作,将整个主煤流运输系统进行统一调配,实现主煤流运输系统的智能化升级。

关键词：带式输送机故障诊断云边协同卷积神经网络综合保护装置

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基于机器视觉的PCB表面缺陷检测研究综述

微电子学与计算机 2024年

作者：徐一奇肖金球汪俞成顾逸韬赵红华苏州科技大学物理科学与技术学院苏州科技大学电子与信息工程学院苏州市智能测控工程技术研究中心

印刷电路板（PCB）是几乎每种电子产品中必备的组件，其优劣直接影响了电子产品的质量。随着集成电路和半导体技术的快速发展，PCB也趋于精小化。因此，对PCB中的缺陷进行高精度和快速检测成为了一大挑战。本文对PCB的各种缺陷检测方法... 详细信息

印刷电路板（PCB）是几乎每种电子产品中必备的组件，其优劣直接影响了电子产品的质量。随着集成电路和半导体技术的快速发展，PCB也趋于精小化。因此，对PCB中的缺陷进行高精度和快速检测成为了一大挑战。本文对PCB的各种缺陷检测方法进行了分析研究，详细讨论了传统的基于图像处理、基于机器学习和基于深度学习的缺陷检测方法，对它们的算法性能，优点和局限性进行比较，总结了PCB缺陷检测领域当前面临的挑战并展望未来缺陷检测的研究趋势。

关键词： PCB 缺陷检测机器视觉深度学习