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利用ATR-FTIR研究脂质纳米粒的鼻黏液渗透性

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光谱学与光谱分析 2024年第4期44卷 1052-1060页

作者：王健敏李雪梅马士超李志勇唐华东马凤森浙江工业大学前沿交叉科学研究院浙江杭州310014 浙江工业大学化学工程学院浙江德清313216

鼻黏液是影响疫苗和药物经鼻吸收的首要屏障。由于干扰因素复杂多变,在体评价黏液渗透性较难实施,多采用体外评价。现有的药物鼻黏液渗透性检测方法如细胞模型法、多粒子示踪技术等,存在细胞培养周期长、操作繁琐、成本高、可获得信息... 详细信息

鼻黏液是影响疫苗和药物经鼻吸收的首要屏障。由于干扰因素复杂多变,在体评价黏液渗透性较难实施,多采用体外评价。现有的药物鼻黏液渗透性检测方法如细胞模型法、多粒子示踪技术等,存在细胞培养周期长、操作繁琐、成本高、可获得信息少且需要进行荧光标记等不足,对鼻黏膜制剂的体外评价具有很大的局限性,因此迫切需要建立一种快速、简便、灵敏的鼻黏膜制剂黏液渗透性评价方法。基于衰减全反射-傅里叶红外光谱(ATR-FTIR)对药物结构以及粘蛋白二级结构变化的敏感性,利用其对不同性质(粒径与电荷)脂质体的鼻黏液渗透性进行研究,通过FTIR图谱分析不同脂质纳米粒与黏液中粘蛋白的相互作用,建立了鼻黏膜制剂黏液渗透性的体外评价方法。方法学研究表明,对于聚乙二醇10000(PEG10000)、壳聚糖、海藻酸钠脂质体,该方法线性关系分别为Y=2.3866X+2.154、Y=1.8703X+0.2789、Y=1.13014X+0.0609,线性相关系数分别为0.9958、0.9945、0.9909,精密度RSD值分别为0.62%、0.73%、0.95%;重复性试验中RSD值分别为0.83%、0.97%、0.88%,说明该方法线性关系良好、精密度高、重复性好,可用于体外评价药物制剂在黏液中的渗透性。研究结果表明,利用ATR-FTIR在不同时间内扫描样品可得到不同脂质体制剂样品的强度增加的吸收带。对于不同粒径PEG脂质体而言,粒径越小其黏液渗透性越强;对于不同电荷脂质体而言,壳聚糖脂质体黏液渗透性最弱,海藻酸钠次之,PEG脂质体黏液渗透性最强。进一步研究表明,不同电荷脂质体黏液渗透性的差异源于其与粘蛋白相互作用,该结论可通过分析粘蛋白酰胺Ⅰ带所包含的各二级结构信息得到。综上,基于ATR-FTIR所建立的体外评价方法灵敏简便,可作为多种不同制剂的鼻黏液渗透性的快速测定,经改进后还可用于药物制剂在其他黏液中的渗透性评价,应用前景广阔。

关键词：脂质纳米粒 ATR-FTIR光谱渗透鼻黏液

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聚合物多孔表界面材料的构筑及给药应用

化学进展 2024年第5期36卷 679-695页

作者：陈彦臣钱泓霖郭一蓉汪璟计剑浙江大学高分子科学与工程学系教育部高分子合成与功能构造重点实验室

药械组合医用生物材料通过药物与器械的有机组合为传统医用装置的发展提供了广阔的前景。随着临床需求不断升级，开发新型表界面工程技术及药物控释机制成为研究的热点。近年来，聚合物材料多孔表界面技术通过毛细吸附作用实现功能分子... 详细信息

药械组合医用生物材料通过药物与器械的有机组合为传统医用装置的发展提供了广阔的前景。随着临床需求不断升级，开发新型表界面工程技术及药物控释机制成为研究的热点。近年来，聚合物材料多孔表界面技术通过毛细吸附作用实现功能分子与器械的快速组合，具有负载灵活、剂量可控、释放可调的特点，为推动医用生物材料药械组合的精准化、个性化提供新的潜力。本综述首先对聚合物材料多孔表界面的制备进行了总结，包括呼吸图法、模板法、表面非溶剂诱导相分离法、刺激诱导相分离法和静电纺丝法，然后阐述了基于聚合物材料多孔表界面的功能分子递送的机理和释放行为研究，接着归纳了聚合物材料多孔表界面在靶向抗癌、心血管植介入材料、骨修复材料等领域的相关研究进展，最后总结了当今聚合物多孔表界面研究面临的挑战，并对其发展方向进行了展望。

关键词：药械组合多孔材料表界面工程药物递送

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表情变换时序特征下的驾驶人情绪识别研究

中国公路学报 2024年第5期37卷 343-355页

作者：董红召林少轩佘翊妮浙江工业大学智能交通系统联合研究所浙江杭州310023

针对现有驾驶人情绪识别方法存在的识别实时性不足、识别精度较低等问题,提出一种表情识别及其时序情绪表达的驾驶人情绪识别方法。首先,建立VGG Lite驾驶人表情识别模型,在传统VGG Net模型结构上,通过改变卷积层堆叠结构以大幅减少模... 详细信息

针对现有驾驶人情绪识别方法存在的识别实时性不足、识别精度较低等问题,提出一种表情识别及其时序情绪表达的驾驶人情绪识别方法。首先,建立VGG Lite驾驶人表情识别模型,在传统VGG Net模型结构上,通过改变卷积层堆叠结构以大幅减少模型的参数量,修改激活函数以增强模型对人脸表情中细节特征的表达能力,并在模型中增加性能优化层来提升模型的收敛性和泛化性。其次,分析表情时序变化与情绪状态之间的关系,研究时间序列演变的情绪表达方式,设计了包含表情时序转化、表情-情绪量化映射和时序情绪表达的驾驶人时序情绪识别方法。然后,采用Fer2013数据集,将所提出的VGG Lite驾驶人表情识别模型与其他模型进行比较验证,证明了该模型不仅可以保持高识别准确率,还有效降低了模型参数量,从而提高了识别速度,此外,采用自制数据集识别表情获得了98.8%的高准确率,证明了该模型能有效识别不同驾驶情境中的驾驶人表情。最后,以公交车驾驶人情绪识别为例对提出的时序情绪识别方法进行试验验证,结果表明,该方法能够准确识别驾驶人各种表情转换下的复杂情绪状态,平均识别率高于95%,比单帧情绪识别方法提升5%以上,每帧图像的情绪识别耗时平均低于0.03 s,每秒平均识别超过10帧,满足交通驾驶情绪识别的实时性要求。所提方法能够及时、准确地评估驾驶人的情绪状态,为提高交通系统整体安全性和效率提供了更有效的手段。

关键词：交通工程驾驶情绪时序情绪识别驾驶人情绪状态驾驶安全

基于自转一阶非连续式微球双平盘研磨的运动学分析与实验研究

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表面技术 2024年第8期53卷 133-144页

作者：吕迅李媛媛欧阳洋焦荣辉王君杨雨泽浙江工业大学机械工程学院杭州310023 新昌浙江工业大学科学技术研究院浙江绍兴312500

目的分析不同研磨压力、下研磨盘转速、保持架偏心距和固着磨料粒度对微球精度的影响,确定自转一阶非连续式双平面研磨方式在加工GCr15轴承钢球时的最优研磨参数,提高微球的形状精度和表面质量。方法首先对自转一阶非连续式双平盘研磨... 详细信息

目的分析不同研磨压力、下研磨盘转速、保持架偏心距和固着磨料粒度对微球精度的影响,确定自转一阶非连续式双平面研磨方式在加工GCr15轴承钢球时的最优研磨参数,提高微球的形状精度和表面质量。方法首先对自转一阶非连续式双平盘研磨方式微球进行运动学分析,引入滑动比衡量微球在不同摩擦因数区域的运动状态,建立自转一阶非连续式双平盘研磨方式下的微球轨迹仿真模型,利用MATLAB对研磨轨迹进行仿真,分析滑动比对研磨轨迹包络情况的影响。搭建自转一阶非连续式微球双平面研磨方式的实验平台,采用单因素实验分析主要研磨参数对微球精度的影响,得到考虑圆度和表面粗糙度的最优参数组合。结果实验结果表明,在研磨压力为0.10 N、下研磨盘转速为20 r/min、保持架偏心距为90 mm、固着磨料粒度为3000目时,微球圆度由研磨前的1.14μm下降至0.25μm,表面粗糙度由0.1291μm下降至0.0290μm。结论在自转一阶非连续式微球双平盘研磨方式下,微球自转轴方位角发生突变,使研磨轨迹全覆盖在球坯表面。随着研磨压力、下研磨盘转速、保持架偏心距的增大,微球圆度和表面粗糙度呈现先降低后升高的趋势。随着研磨压力与下研磨盘转速的增大,材料去除速率不断增大,随着保持架偏心距的增大,材料去除速率降低。随着固着磨料粒度的减小,微球的圆度和表面粗糙度降低,材料去除速率降低。

关键词：自转一阶非连续双平盘研磨微球运动学分析研磨轨迹研磨参数

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图像对抗样本检测综述

软件学报 2024年第1期35卷 185-219页

作者：周涛甘燃徐东伟王竟亦宣琦浙江工业大学网络空间安全研究院浙江杭州310023 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 浙江大学控制科学与工程学院浙江杭州310058

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全... 详细信息

深度神经网络是人工智能领域的一项重要技术,它被广泛应用于各种图像分类任务.但是,现有的研究表明深度神经网络存在安全漏洞,容易受到对抗样本的攻击,而目前并没有研究针对图像对抗样本检测进行体系化分析.为了提高深度神经网络的安全性,针对现有的研究工作,全面地介绍图像分类领域的对抗样本检测方法.首先根据检测器的构建方式将检测方法分为有监督检测与无监督检测,然后根据其检测原理进行子类划分.最后总结对抗样本检测领域存在的问题,在泛化性和轻量化等方面提出建议与展望,旨在为人工智能安全研究提供帮助.

关键词：深度神经网络对抗样本检测人工智能安全图像分类

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粉煤灰建材化增值利用:最新技术与未来展望

煤炭学报 2024年第6期49卷 2860-2875页

作者：时雅倩关渝珊葛伟哲夏岩王磊胡艳军王树荣浙江大学能源高效清洁利用全国重点实验室浙江杭州310027 浙江工业大学能源与动力工程研究所浙江杭州310023

粉煤灰是燃煤电厂产生的大宗固体残余物,其产量巨大且逐年增加。大量的粉煤灰不加以处理,则会对生态环境造成危害,也是一种资源的浪费。粉煤灰建材化利用技术可提高资源利用效率、减低环境风险,符合大宗固废高效低碳资源化利用的需求,... 详细信息

粉煤灰是燃煤电厂产生的大宗固体残余物,其产量巨大且逐年增加。大量的粉煤灰不加以处理,则会对生态环境造成危害,也是一种资源的浪费。粉煤灰建材化利用技术可提高资源利用效率、减低环境风险,符合大宗固废高效低碳资源化利用的需求,助力实现国家“双碳”战略目标。利用粉煤灰生产绿色建筑材料,通过优化生产工艺与开发高新技术,可提高其建材化利用效率,进而实现粉煤灰的规模化与高值化利用。总结了粉煤灰的生产概况与物理化学特性,在此基础上,系统地介绍了近年来我国主要粉煤灰建材化利用技术类型,包括用作水泥生产原料、混凝土掺合料、粉煤灰砖、人造骨料、玻璃陶瓷材料、耐火保温材料和新型智能建筑材料等。进一步重点阐述粉煤灰在建材领域资源化利用的研究现状,分析了现阶段不同技术的适用性,总结粉煤灰基绿色建材制备最新技术及未来研究面临的挑战,详细介绍了粉煤灰应用在建筑材料中的作用机理,针对粉煤灰在建材化利用中存在的问题提出思考。最后,对粉煤灰基绿色建材的研发和应用前景进行展望,提出粉煤灰“传统建材化工艺的大规模消纳”与“新型建材化技术的高值化利用”并行研究,理论研究与工程实践互为支撑,为粉煤灰建材化利用研究提供参考。

关键词：粉煤灰增值利用火山灰活性碱激发功能性混凝土绿色建筑材料

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铜闪速熔炼炉渣中铁橄榄石相固砷机制研究

稀有金属 2024年第2期48卷 214-224页

作者：张惠斌胡彬徐圣航曹华珍吴旻郑国渠浙江工业大学材料科学与工程学院浙江杭州310014

铜冶炼炉渣含有大量的铁橄榄石相,在闪速熔炼过程中具有较高的固砷潜力。为了厘清铁橄榄石在闪速炉中的固砷条件,以Fe,Fe_(2)O_(3),SiO_(2)和CaHAsO_(4)为原料通过高温烧结过程研究铁橄榄石的形成过程,探讨了气氛和温度对铁橄榄石固砷... 详细信息

铜冶炼炉渣含有大量的铁橄榄石相,在闪速熔炼过程中具有较高的固砷潜力。为了厘清铁橄榄石在闪速炉中的固砷条件,以Fe,Fe_(2)O_(3),SiO_(2)和CaHAsO_(4)为原料通过高温烧结过程研究铁橄榄石的形成过程,探讨了气氛和温度对铁橄榄石固砷行为的影响。采用X射线荧光光谱(XRF)、扫描电子显微镜(SEM-EDS)、X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)和电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)等手段对炉渣和烧结试样的成分、物相、形貌和元素化学状态进行表征,同时采用毒性浸出试验(TCLP)和第一性原理分析铁橄榄石固砷的稳定性。结果表明,Ar下烧结产物为铁橄榄石相,且当烧结温度从1000℃升高至1300℃时,铁橄榄石的砷浸出浓度从131.4 mg·L^(-1)降低到3.563 mg·L^(-1),砷浸出率从35.04%降低到0.19%,展现出比氧化烧结后的Fe_(3)-xSixO_(4)相更高的固砷稳定性。XPS结果表明,空气和Ar下形成的Si-O-As键有利于提高固化渣的稳定性,且Ar气氛和烧结温度的提高可以促进Si-O-As键的形成。第一性原理计算表明,烧结产物中AsO_(4)和SiO_(4)四面体所形成的Si-O-As键以及Fe原子对AsO_(4)结构中O原子的强相互作用是铁橄榄石固化/稳定化砷的主要机制。

关键词：铜闪速熔炼铁橄榄石砷固化/稳定化毒性浸出

金属硒化物储能机理及其在锂离子电容器中的应用

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材料工程 2024年第6期52卷 42-50页

作者：魏文品梁初孙现众王凯张熊马衍伟浙江工业大学浙江碳中和创新研究院杭州310014 中国科学院电工研究所北京100190

锂离子电容器(lithium-ion capacitors,LICs)是一种兼具锂离子电池和双电层电容器优点的新型功率型储能器件。然而,电池型负极的缓慢电化学动力学性能限制LICs的应用。金属硒化物因其良好的导电性、快速的反应动力学和高理论比容量等优... 详细信息

锂离子电容器(lithium-ion capacitors,LICs)是一种兼具锂离子电池和双电层电容器优点的新型功率型储能器件。然而,电池型负极的缓慢电化学动力学性能限制LICs的应用。金属硒化物因其良好的导电性、快速的反应动力学和高理论比容量等优点备受关注。本文对金属硒化物的分类、结构和性质进行系统介绍,并重点讨论插层机制、转化机制和合金化机制的三种储能机制。最后,分析结构调控、碳材料协同和双金属硒化物构筑等改性方案对电化学性能的影响,并介绍由以上三种改性方法制备的结构稳定和高离子/电子传输能力的金属硒化物材料在锂离子电容器中的应用。

关键词：锂离子电容器负极材料金属硒化物材料结构储能机理

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基于集成学习与深度学习的洪水径流预报研究

人民长江 2024年第9期55卷 18-25页

作者：许月萍周欣磊王若桐刘莉顾海挺浙江大学水科学与工程研究所浙江工业大学土木工程学院

深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力，在水文预报领域得到了一定的应用，然而，针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型，提出了一种组合模型，称为A... 详细信息

深度学习模型凭借其对水文因素间复杂作用的优秀处理能力，在水文预报领域得到了一定的应用，然而，针对集成学习与深度学习耦合模型的研究仍有所缺失。通过融合集成学习AdaBoost算法与深度学习Informer模型，提出了一种组合模型，称为AdaBoost-Informer模型，以提高洪水径流预报的精度。该模型以历史雨量和径流数据作为数据输入，将具备长时序依赖捕获能力的Informer作为集成学习的弱预测器，使用网格搜索法进行超参数调优，使用AdaBoost集成学习算法对弱预测器进行加权组合得到强预测器。在浙江省椒江流域的应用分析表明：对比Random Forest、AdaBoost、Transformer、Informer等模型，AdaBoost-Informer模型表现最佳，RMSE为62.08 m3/s,MAE为23.83 m3/s,NSE为0.980,预报合格率为100%。所提模型可有效提高洪水预报精度，为防汛抢险和防洪系统调度提供决策依据。

关键词：洪水径流预报集成学习深度学习组合模型 Informer算法椒江流域

来源：博看期刊