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991.
为了解纸质包装材料中芳香胺向食品中的迁移量,选取改性聚苯醚(Tenax)作为食品模拟物,建立了溶剂萃取/气相色谱-质谱联用法测定纸质包装材料和Tenax中芳香胺的方法。对样品前处理和气相色谱-质谱检测条件进行优化。纸质包装材料样品选取10 m L叔丁基甲醚为溶剂超声萃取30 min,Tenax选取10 m L正己烷为溶剂超声萃取15 min。萃取液经DB-17弹性毛细管柱分离,选择离子监测模式测定,内标法定量,3个内标分别为萘-d8、2,4,5-三氯苯胺和蒽-d10。结果表明,在0.001 4~0.14 mg/dm2范围内,20种芳香胺的线性关系良好,相关系数(r)均大于0.998,相对标准偏差(RSD)为1.9%~6.9%,检出限为0.000 1~0.000 3 mg/dm2,加标回收率为80.6%~107.2%。该方法应用于两种纸质包装材料中芳香胺迁移量的测定,显示分子量偏小、沸点偏低的芳香胺有一定迁移。该方法简单快速,灵敏度高,重现性好,能满足纸质包装材料中20种芳香胺迁移量的测定要求。 相似文献
992.
采用顶空-气相色谱法测定伊班膦酸钠注射液中丙酮和乙醇的残留量。选择顶空平衡温度和时间分别为70℃和40min,用CP-WAX毛细管色谱柱(30m×0.25mm,0.25μm)分离,氢火焰离子化检测器检测。丙酮的质量浓度在0.05~120mg·L-1范围内与其峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为0.015mg·L-1。乙醇的质量浓度在0.25~120mg·L-1范围内与其峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为0.25mg·L-1。丙酮和乙醇的加标回收率分别在97.0%~112%和94.9%~112%之间。丙酮和乙醇的峰面积相对标准偏差(n=6)分别为2.2%和2.5%。 相似文献
993.
994.
995.
996.
997.
为了有效地提取表征鱼类间差异的声散射特征参数,该文通过绳系法实验研究了近岸4种经济鱼类的声散射信号特征提取及融合方法。首先,通过自研双频鱼探仪采集花鲈、许氏平鲉、黑鲷和斑石鲷的个体鱼声散射信号;然后,分别测定200 kHz和450 kHz换能器下鱼体的目标强度,同时提取鱼声散射信号的时频域统计特征;最后,将降维后的时频特征与频差特征融合组成新的特征向量。该文通过实验验证了该方法的有效性,基于组合特征的支持向量机识别准确率达93%。结果表明,鱼的频率响应特性和鱼声散射信号的时频域统计特征能一定程度上反映鱼的固有属性,有效地增加判别依据能显著提高以上4种鱼类的识别准确率。 相似文献
998.
999.
Recently, cavity optomechanics has become a rapidly developing research field exploring the coupling between the optical field and mechanical oscillation. Cavity optomechanical systems were predicted to exhibit rich and nontrivial effects due to the nonlinear optomechanical interaction. However, most progress during the past years have focused on the linearization of the optomechanical interaction, which ignored the intrinsic nonlinear nature of the optomechanical coupling. Exploring nonlinear optomechanical interaction is of growing interest in both classical and quantum mechanisms, and nonlinear optomechanical interaction has emerged as an important new frontier in cavity optomechanics. It enables many applications ranging from single-photon sources to generation of nonclassical states. Here, we give a brief review of these developments and discuss some of the current challenges in this field. 相似文献
1000.
自然语言生成(Natural Language Generation)是自然语言处理两大领域之一,它是人工智能和计算机语言学的分支,是生成可理解文本的计算机系统.首先介绍四种传统的自然语言生成技术及其优缺点,然后介绍一种处于NLG发展前沿的基于学习的自然语言生成技术-视觉接地技术,最后对自然语言生成今后的研究方向进行展望. 相似文献