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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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白酒中特征風(fēng)味及風(fēng)味導(dǎo)向功能微生物關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用
本項(xiàng)目針對(duì)我國優(yōu)勢(shì)傳統(tǒng)白酒技術(shù)水平提升，運(yùn)用現(xiàn)代生物技術(shù)和風(fēng)味化學(xué)技術(shù)，通過風(fēng)味物提取、分餾等樣品預(yù)處理技術(shù)集成創(chuàng)新，結(jié)合 GC-MS 技術(shù)，建立了復(fù)雜基質(zhì)中極微量化合物定性與定量技術(shù)體系；通過 GC-O 定性、GC-MS 確認(rèn)、風(fēng)味重組等關(guān)鍵技術(shù)研究，建立了我國白酒中特征風(fēng)味化合物研究的共性關(guān)鍵技術(shù)平臺(tái)；通過白酒分子微生態(tài)分析、微生物定量分析與代謝物檢測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)問題的研究，建立了我國白酒中風(fēng)味導(dǎo)向微生物關(guān)鍵技術(shù)平臺(tái)。
創(chuàng)新要點(diǎn)
建立白酒中極微量成分定性定量和 GC-O/GC-MS 研究特征風(fēng)味物質(zhì)的技術(shù)；風(fēng)味定向，開發(fā)一批白酒中重要風(fēng)味物質(zhì)產(chǎn)生微生物。
江南大學(xué)
2021-04-11
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一種基于四點(diǎn)二元模型的圖像紋理特征值的提取方法
本發(fā)明提出一種基于四點(diǎn)二元模型的圖像紋理特征值的提取方法,首先計(jì)算2x2像素塊內(nèi)四個(gè)像素點(diǎn)像素值的均值;其次計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)與均值的差值,若差值大于等于一給定閾值,就置該像素塊的位置編碼值為1,否則為0;最后將四個(gè)像素塊的位置編碼值乘以相對(duì)應(yīng)的權(quán)重后,再將4個(gè)乘積求和,就得到該2x2像素塊的紋理特征值,本發(fā)明只需要計(jì)算四個(gè)像素點(diǎn)與其均值的差值,得到4bit的二進(jìn)制碼,計(jì)算量減少一半且復(fù)雜度低,且能有效地表示人臉的局部紋理信息,可應(yīng)用于人臉檢測(cè),識(shí)別和目標(biāo)跟蹤系統(tǒng).
華僑大學(xué)
2021-04-29
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一種基于特征參數(shù)的水電機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)控制參數(shù)整定方法
本發(fā)明公開了一種基于特征參數(shù)的水電機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)控制參數(shù)整定方法，屬于水輪機(jī)調(diào)速器優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括以下步驟：(1)通過無量綱化處理得到水電機(jī)組無量綱特征方程(2)應(yīng)用勞斯-赫爾維茨穩(wěn)定判據(jù)和根軌跡法求取調(diào)速系統(tǒng)最優(yōu)控制參數(shù)；(3)利用線性回歸法和曲線擬合技術(shù)獲得調(diào)速系統(tǒng)控制參數(shù)的最優(yōu)值。本發(fā)明具有整定過程簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，能夠根據(jù)水電機(jī)組的五個(gè)特征參數(shù)(水流慣性時(shí)間常數(shù)、機(jī)組慣性時(shí)間常數(shù)、接力器反應(yīng)時(shí)間常數(shù)、永態(tài)轉(zhuǎn)差系數(shù)和發(fā)電機(jī)綜合自調(diào)節(jié)系數(shù))直接整定出調(diào)速系統(tǒng)最優(yōu)控制參數(shù)。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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過模擬生物受體的空腔特征，合成了一對(duì)空腔內(nèi)具有氫鍵位點(diǎn)的手性大環(huán)主體
手性分子識(shí)別是生命功能的基礎(chǔ)，這源于生物受體對(duì)手性底物的高選擇性識(shí)別。但對(duì)于合成受體來說，水相手性識(shí)別仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。該課題組通過模擬生物受體的空腔特征，合成了一對(duì)空腔內(nèi)具有氫鍵位點(diǎn)的手性大環(huán)主體（圖1）。該大環(huán)主體在水中實(shí)現(xiàn)了手性分子的選擇性識(shí)別。同時(shí)，該大環(huán)主體也可用于非手性環(huán)境污染物—二惡烷的光譜檢測(cè)和手性化合物ee值的光譜測(cè)定。
南方科技大學(xué)
2021-04-14