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龙牙草石油醚提取物中的挥发成分研究 被引量:1
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作者 周杰 方英玉 +1 位作者 尹秀梅 王思宏 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第4期354-357,共4页
为探讨龙牙草在石油醚中的溶解成分,利用索氏提取器获取了龙牙草石油醚提取物,并利用气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术对其进行了分析.研究显示:龙牙草石油醚提取物的收率为3.20%;在龙牙草石油醚提取物的35个强色谱峰中共鉴定出27个成分,... 为探讨龙牙草在石油醚中的溶解成分,利用索氏提取器获取了龙牙草石油醚提取物,并利用气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术对其进行了分析.研究显示:龙牙草石油醚提取物的收率为3.20%;在龙牙草石油醚提取物的35个强色谱峰中共鉴定出27个成分,占石油醚提取物总含量的45.28%.27个成分中相对百分含量较高的成分依次为三环[3,5,7]癸烷-1-羧酸辛酯(6.42%)、胆酸乙酯(3.87%)、棕榈酸(3.67%)、(E)-3,7,11,15-四甲基十六醇-2-烯-1-醇(3.37%)、α-姜黄烯(2.93%)、绵马素(2.15%)等.该结果可为龙牙草的药理研究和开发利用提供参考. 展开更多
关键词 龙牙草 石油醚提取物 气相色谱-质谱联用技术 三环[3 5 7]癸烷-1-羧酸辛酯
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基于改进注意力机制的臂丛神经超声图像分割网络研究
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作者 方莹玉 程云章 《北京生物医学工程》 2023年第6期612-617,共6页
目的 提出一种改进注意力机制的卷积神经网络,用于臂丛神经超声图像精准分割。方法 基于U-Net的编码器-解码器结构,应用注意力机制使网络专注于图像中的重要区域和抑制无关的背景干扰,同时添加规范层和丢弃层以防止梯度消失和增加网络... 目的 提出一种改进注意力机制的卷积神经网络,用于臂丛神经超声图像精准分割。方法 基于U-Net的编码器-解码器结构,应用注意力机制使网络专注于图像中的重要区域和抑制无关的背景干扰,同时添加规范层和丢弃层以防止梯度消失和增加网络泛化能力,使用卷积和残差连接对跳跃连接进行改进,以减小语义差距。在Kaggle竞赛的公共数据库臂丛神经超声图像数据集上,用五折交叉验证的方法对网络进行训练和评估,计算平均Dice系数和Jaccard系数作为评价指标,并与U-Net、SegNet和Attention U-Net进行对比分析。结果 本文提出的网络的各项评价指标均高于对比网络,平均Dice值和Jaccard值分别达到了66.78%和50.84%。结论 这表明本文提出的网络能够更加精准地将臂丛神经从背景中自动分割出来,在不借助医生手工标注的情况下,为临床诊断提供更可靠的依据。 展开更多
关键词 深度学习 注意力机制 U-Net 臂丛神经
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两种葡萄酒的核磁共振氢谱的信息分析
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作者 金英今 杨光 +2 位作者 方英玉 李熙峰 王思宏 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2023年第16期157-161,共5页
基于核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)技术具有无损检测结构信息的特点,利用宽带探头(broadband observe,BBO)和标准压制水峰脉冲序列zgcpfqpr(zero go composite pulse frequency presaturation),获得两种葡萄酒非目标物质信... 基于核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)技术具有无损检测结构信息的特点,利用宽带探头(broadband observe,BBO)和标准压制水峰脉冲序列zgcpfqpr(zero go composite pulse frequency presaturation),获得两种葡萄酒非目标物质信息,并用标准加入法检定葡萄酒中的甲醇含量,研究结果表明核磁共振可以判断两种葡萄酒中甲醇、糖度、乙酸、乳酸、柠檬酸、琥珀酸、葡萄汁液中脯氨酸等信息。 展开更多
关键词 葡萄酒 核磁共振氢谱 非目标物质信息 无损检测 标准加入法
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In situ measurement of atmospheric carbon dioxide at Yanbian,China:Estimating its northeast Asian emission regions 被引量:1
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作者 JIN FenJi fang yingyu +5 位作者 CHEN Tie LI DongHao KIM Jooil PARK Mi-Kyung PARK Sunyoung KIM Kyung-Ryul 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2012年第10期1742-1748,共7页
High-precision(±0.1 ppm) and high-frequency(hourly averaged) in situ measurements of atmospheric carbon dioxide(CO2) were made for the first time from August 2005 to July 2007 at Yanbian,China using a non-dispers... High-precision(±0.1 ppm) and high-frequency(hourly averaged) in situ measurements of atmospheric carbon dioxide(CO2) were made for the first time from August 2005 to July 2007 at Yanbian,China using a non-dispersive Infrared(NDIR) analyzer with National Oceanic and Atmospheric Administration/Earth System Research Laboratory(NOAA/ESRL) standards.The results of these measurements are presented in this paper and are used to investigate the regional representativeness of regional background data at Yanbian and determine the CO2 emission source regions in Northeast Asia.The phase of the monthly variations at Yanbian reflects the special regional characteristics,which were overall in excellent agreement with other observatories in the middle-to-high latitudes in the Northern Hemisphere.Applying a hybrid receptor model to the regional emission source events in cold period(November-April),we estimated the distribution of the major CO2 emissions in the northeast Asia.The results indicated that the strongest potential emission areas contributing to Yanbian are the Beijing & Tianjin metropolitan areas,southwestern part of Shandong Province including Jinan,and Vladivostok.The results of this study reveal the usefulness of in situ CO2 measurements at Yanbian in establishing the scientific foundation for monitoring the large CO2 emission areas in northern China and Russia.Continued monitoring of CO2 at Yanbian within a regional network should provide significant contributions to both understanding the global/regional carbon cycle and constraining "top-down" emissions in Northeast Asia. 展开更多
关键词 carbon dioxide emission regions in situ monitoring Northeast Asia regional background Yanbian
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