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维生素D是一种对于维持人体健康具有重要作用的脂溶性维生素,25-羟基维生素D是其在人体内循环和存储的主要形式。食品中维生素D和25-羟基维生素D前处理的通常采用碱皂化、有机溶剂提取、固相萃取或者半制备色谱净化;其测定方法多为放射免疫法和液相色谱法。液相色谱串联质谱凭借高灵敏度和高准确度,目前在食品中维生素D和25-羟基维生素D测定中发挥重要作用。近年来二维液相色谱和超高效超临界流体色谱由于其强大的分离能力,在食品中维生素D和25-羟基维生素D的分析中表现出强大的潜力。该文综述了近年来食品中维生素D和25-羟基维生素D的检测方法及二者在动物食品和植物食品中的含量分布研究,以期为建立适合不同食物样品的测定方法,指导居民合理膳食,进行膳食摄入量评估等研究工作提供参考。 相似文献
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在交换半环范畴中引进和研究理想的实根,从而将实代数学中有关结果推广到交换半环上。如下结果被建立:在半环中,一个理想的实根恰等于包含该理想的所有实理想的交集,并也恰等于包含该理想的所有实素理想的交集。此外,形式更为一般的理想的实根--广义实根被考虑,并获得相应的结果。 相似文献
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恶意服务常利用域名生成算法(DGA)逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型(BoW)将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。 相似文献
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结合“自上而下”和“自下而上”技术构建微纳米器件是目前纳米科学和技术领域追逐的目标之一。本文首先采用硅氢化反应在硅表面共价偶联引发聚合的活性基团,接着实施表面原子转移自由基聚合(ATRP)反应形成高分子刷poly(PEGMA),采用“自上而下”的光刻技术在硅表面制备功能化的图案,最后利用“自下而上”的DNA自组装技术在图案部分原位生长DNA纳米管。上述组装过程通过多次透射反射红外光谱、凝胶电泳、透射电镜和扫描电镜进行了检测,证实了硅芯片表面定位生长DNA纳米管的可行性。 相似文献
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