摘要：为研究湿热处理对甘薯粉条食用品质的改善作用,在前期研究基础上,以甘薯粉条断条率(BR)、最大拉伸阻力(RTE)及消化性能【快消化淀粉(RDS)、慢消化淀粉(SDS)、抗性淀粉(RS)含量】为品质评价指标,利用单因素实验和响应面法中的Box-Behnken试验设计模型优化甘薯淀粉的湿热处理条件。结果表明:淀粉含水量和湿热处理时间对甘薯粉条品质的影响极显著(P<0.01),湿热处理温度对甘薯粉条品质的影响显著(P<0.05)。最佳湿热处理条件为:温度95℃,含水量26%,时间1 h。在此条件下,甘薯粉条BR为3.33%,RTE为162.25 g,RDS含量为25.83%、SDS含量为27.07%、RS含量为45.38%。相较于原甘薯粉条,在最佳条件下获得的湿热处理甘薯粉条BR、RDS和SDS分别降低了33.33%,29.94%和31.78%,RTE和RS分别提高了60.27%和108.84%。经反复验证,条件合理可行,研究结果为湿热处理提高甘薯粉条的口感和营养价值提供了理论依据。

摘要：为探索湖南省花岗岩型和伟晶岩型稀有金属找矿中的有效物探方法及其组合应用效果,针对地球物理方法在我国找矿现状及成果,利用高精度磁测、激发极化法、音频电磁测深和氡气放射性探测等手段进行了方法有效性试验。通过前期调研选择了以伟晶岩型稀有金属矿床为代表的湘东北连云山地区白沙窝铌钽多金属矿和以花岗岩型稀有金属矿床为代表的湘南尖峰岭铷多金属矿为两个试验区,根据地质条件设计并完成了野外探测,据此进行地球物理重、磁、电和放射性的地球物理响应评价。结合地表调查结果分别建立了地质地球物理找矿标志,并进行深部隐伏矿预测,钻探验证效果良好。稀有金属矿床有效的地球物理勘查方法技术组合,可为服务于湖南省(或具有类似成矿条件的其他地区)稀有金属矿床找矿工作提供借鉴。

摘要：利用机械剥离和高温减薄方法制备了厚度约为5 nm的GeSe纳米片,并通过设计实验装置测试了GeSe纳米片在不同浓度氧气(O_(2))和丁烷(C_(4)H_(10))气体中的电导性能.结果表明,随着氧气浓度的增加,GeSe纳米片在相同电压下所测得的电流增大,而在丁烷气体中所测得的电流减小.通过第一性原理计算发现,O_(2)分子从GeSe获得电子.气体浓度越大,P型半导体GeSe主要载流子空穴的浓度也越大,从而电导率增大.当GeSe吸附丁烷气体时,随着丁烷气体浓度的增加,相同电压下电导率减小.其原因可归结为GeSe薄膜器件在加工过程中从空气中吸附了O_(2)分子,由于薄膜中存在较高密度的Se空位,导致O_(2)的高密度吸附.从而导致在吸附还原性气体时,丁烷气体易失电子.即电子从丁烷气体分子中转移到GeSe薄膜表面与空穴中和,降低了GeSe薄膜中的载流子空穴浓度,从而降低电导率.本文的研究有助于GeSe纳米片在氧气和丁烷气中的光电器件应用.

摘要：为资源化利用涉烟有机废弃物,以废弃烤后烟叶为底物进行了中温厌氧发酵实验,通过对比研究蒸汽爆破预处理及5种汽爆条件对烤后烟叶产甲烷潜力的影响,探讨汽爆在烤后烟叶厌氧发酵中应用的可行性。结果表明:未处理烤后烟叶L0的生化产甲烷潜力值高于绝大多数木质纤维素类废弃物,达到了252.7 mL·g-1VS,且产气周期短,是优良的发酵原料;烤后烟叶在汽爆过程中发生固液组分分离,液体糖难以完全回收进而影响产气。与L0相比,汽爆后烟叶的生化产甲烷潜力均有下降,L1~L5分别降低了11.6%、23.0%、24.0%、22.4%及26.3%。对于烤后烟叶,尽管汽爆预处理能打开物料结构,但也会导致液体糖分大量流失,甲烷产量下降。综合考虑产品价值和处理能耗等因素,在实际应用中直接将烤后烟叶进行厌氧发酵是更优的选择。

摘要：目的针对目前包装产业存在的产业链长、数据大而散、包装领域知识不全面等问题,设计一个中国包装产业大数据知识图谱应用系统。方法从行业高度定义涵盖包装领域全生态的分类体系,结合人工智能中知识图谱的最新技术,对政府信息、工商信息、行业信息、学术论文、全球包装专利等互联网上各类数据进行自动采集汇聚,抽取出知识信息,融合成一个涵盖资讯、政策、会议、标准、论文、专利、企业、产品、高校、机构和专家等十几类信息的包装知识图谱知识库。结果系统主要功能包括数据采集、知识图谱和终端应用,实现了包装产业大数据的图谱探索、产业链图、数据报告和关联搜索。结论该系统使用方便,可从多视图、多维度获取包装产业相关数据,提升行业的数字化和信息化水平,加速中国包装行业的智能化产业升级,促进包装产业逐步向智能、绿色、集约、创新方向发展。

摘要：针对车间生产过程中加工机器的生产时间分配不均导致的机器负载过大、机器闲置等问题,建立了一个包含均衡化机器使用率的多目标柔性作业车间调度模型,设计了一种改进遗传算法,使用了POX交叉算子和多点交叉法,采用了基于邻域的变异算子。最后通过实验结果验证了该算法适用于求解该类多目标柔性作业车间调度问题,改进的算法也优于其他对比算法。

摘要：由于服装的面料组成具有复杂性,企业在不同时间对不同规格型号面料需求量不一致,传统的人工预测及单维度智能预测模型难以解决问题。针对服装企业面料需求非确定性、预测难的痛点,提出基于关联规则及组合模型的面料需求预测方法。首先构建Apriori面料型号关联模型,挖掘多批多类面料间的型号关联规则;然后构建Prophet时间序列模型与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的组合预测模型Prophet-LSTM,结合其在解决面料需求预测问题上的优势;最后将挖掘出的高关联面料型号历史需求数据作为输入,采用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)优化组合模型权值系数,进行关联面料需求量预测。使用均方根误差(root mean squared error,RMSE)及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)作为评价指标设计对比实验,实验结果表明:采用量子粒子群优化的QPSOProphet-LSTM面料需求预测模型RMSE较Prophet降低5.464,较LSTM降低1.184;MAE较Prophet降低4.261,较LSTM降低0.819,需求预测精度更高,支持服装企业面料柔性生产。

摘要：目的对褐黄血蜱组织蛋白酶B(cathepsin L-like cysteine proteinase B,cathepsin L-lcp B)基因进行克隆及表达分析。方法基于褐黄血蜱唾液腺转录组文库中的Contig731序列设计引物,RACE法扩增cathepsin L-lcp BcDNA(Hf-CLlCPb)全长,qPCR法分析Hf-CLlCPb在不同吸血状态下雌成蜱不同组织的表达水平。结果Hf-CLlCPb全长1547bp,ORF框长1005bp,编码355个氨基酸;该基因在半饱血、饱血褐黄血蜱(♀)中的唾液腺表达量最高,卵巢、中肠、体壳次之;Hf-CLlCPb在半饱血褐黄血蜱(♀)中的表达量高于饱血褐黄血蜱(♀)。结论成功克隆出褐黄血蜱Hf-CLlCPb基因全长,qPCR检测Hf-CLlCPb基因在褐黄血蜱唾液腺中高表达。

摘要：根据用户为中心的经典设计理论及AI设计方针,以三甲医院重症监护病房实地调查所得的患者温控需求为基础,综合考虑ICU特殊情境、温控护理任务特点及患者病情处理的复杂性,通过护理人员参与式设计与迭代优化,构建了以护理床为中心的ICU患者温控人机智能协同系统,设定了系统中智能护理床的温控能动性程度与范围,进行了智能护理床温控的情境自适应、主动交互模式及动态人机学习与修正设计。经三甲医院ICU资深护理人员对解决方案的评估及反馈,证明了系统的自主性、监控效率、操作易用性及信息易懂性,为传统ICU监控信息系统提供了精准化、个性化与智能化的设计思路。

摘要：针对服装生产车间中工件工艺流程具有复杂偏序关系的调度问题,分析了该类问题的特点和难点,采用改进算术优化算法求解以最小化最大完工时间为优化目标的偏序柔性车间调度模型。在算法中充分考虑解码的多约束性并通过工件前继工序和机器可用时间段确定后继工序的最优加工时间,在勘探阶段设计了基于适应度和工序完工差异度的二维聚类,并通过类间交叉和有效变异策略扩大种群多样性,在开发阶段针对瓶颈工单和瓶颈机器设计了一种等级邻域策略增强算法的局部搜索能力。通过仿真实验,采用扩展基准算例在算法比较结果和运行时间上验证了基于等级邻域策略的改进算术优化算法应用在偏序柔性车间调度的优越性。