广东石豆兰及其易混伪品的营养成分分析与评价

为探究广东石豆兰(Bulbophyllum kwangtungense)、密花石豆兰(B.odoratissimum)和云南石仙桃(Pholidota yunnanensis)的营养成分差异,为植物资源的开发利用提供理论依据,本研究以3种兰科植物的全株为材料,按照国家标准中的检测方法对其主要营养成分、活性物质及矿物质元素进行测定,并通过氨基酸评分(AAS)和化学评分(CS)对其氨基酸营养价值进行评价。结果表明,广东石豆兰中粗蛋白、灰分、总糖、硒、钙的含量与密花石豆兰及云南石仙桃无显著差异(P＞0.05),而维生素E、钾含量显著高于密花石豆兰及云南石仙桃(P＜0.05)。广东石豆兰和密花石豆兰中茶多酚、镁含量显著高于云南石仙桃(P＜0.05);广东石豆兰和云南石仙桃中氨基酸总量、必需氨基酸总量、鲜味氨基酸、药效氨基酸和总黄酮含量显著高于密花石豆兰,而粗脂肪含量显著低于密花石豆兰(P＜0.05)。密花石豆兰和云南石仙桃作为广东石豆兰的易混伪品,在预防高血压和心血管疾病以及抗肿瘤活性、抗宫颈癌、延缓衰老、增强活力等营养保健功效上,密花石豆兰及云南石仙桃都不能完全替代广东石豆兰。     

小角X射线散射确定δ'相与基体之间的相界特征

应用小角X射散射技术研究二元Al－2.70％Li合金463K回火16h及69h的δ'相析出，确定了'δ相与基体之间界面层的厚度分别为5．64nm及8．54nm．     

浅谈小说《笨花》的地域文化特色

铁凝最近的作品《笨花》是一部四十四万字的长篇巨著。这部作品以清末以来半个多世纪的战争为背景，展现了冀中平原上一个普通村庄的发展史，塑造了许多活生生的人物形象，同时也展现了冀中平原乡村民俗风情，具有浓郁的地域文化色彩，是一幅绝美的河北乡村风情画。作品不仅带给：卖者关的享受，还引发了人们对于这种特殊的文化现象的深刻恩考。     

柔性资源约束下的大型项目奖惩结构优化

在柔性资源约束下,研究拥有多个子项目的大型项目奖惩结构优化问题,并通过提出优化度这一概念,分析资源租金水平对激励优化程度的影响.研究表明,多个奖惩强度的设定能促进奖惩结构的优化,并保证业主收益的最大化;柔性资源约束的引入使项目进度和奖惩结构得到了进一步的优化;资源的租金水平影响着奖惩结构的优化度,租金水平越低,优化度越好,反之则越差.     

Ni69.5Al28Y2.5粉末的机械合金化

对 Ni6 9.5Al2 8Y2 .5粉末进行球磨 ,获得 Ni Al金属间化合物 .研究粉末结构与球磨时间的关系 ,探索以中间合金的形式加入稀土元素的机械合金化方法 .结果表明 ,加入稀土元素后 ,用机械合金化的方法可以生成新的金属间化合物 .     

自牺牲模板法合成Mn_2O_3纳米管

文章以-βMnO2纳米管作为自牺牲模板,在空气中550°C煅烧90 min,首次合成了立方相Mn2O3(c-Mn2O3)纳米管。用X-射线衍射、透射电子显微镜、选区电子衍射、场发射扫描电子显微镜及高分辨透射电子显微镜等对所制备的样品进行表征。结果表明,所制备样品为纯相的单晶c-Mn2O3,直径为200~500 nm,长度可达几微米。     

金属酞菁ZnPc（OBu）6（NCS）的非线性光学特性研究

用脉宽为130 fs的激光脉冲在800 nm波长下通过Z-scan技术和泵浦探测研究了金属酞菁ZnPc(OBu)6(NCS)的非线性光学特性。结果表明ZnPc(OBu)6(NCS)在800 nm波长下表现为自聚焦效应和饱和吸收特性,通过三能级模型拟合实验结果得到了其非线性折射系数约为1.40×10-19m2.W-1,基态吸收截面为1.15×10-20m2以及低激发态吸收截面为1.05×10-20m2。样品ZnPc(OBu)6(NCS)的低激发态和高激发态上粒子的寿命分别为几皮秒和850 fs。表明金属酞菁ZnPc(OBu)6(NCS)是一种比较好的非线性光学材料。     

基于数字化校园的学生体质健康标准智能测试平台研究

笔者依托教育部和国家体育总局制定的<学生体质健康标准>,研究基于数字化校园的学生体质健康标准测试平台.该平台结合传感器技术、无线通信技术、微处理器技术和现代的数据库管理技术,克服了体育测试中人工测试方式的诸多弊端,并在试运行中取得了预期效果.     

浅谈建设项目全过程投资控制

建设项目全过程包括项目投资决策阶段,设计阶段,招投标阶段、施工阶段及竣工总结分析阶段,投资控制始终贯穿于其中,每一个阶段和环节都离不开项目费用的控制。文章分析了每个阶段投资控制存在的问题,并且从业主角度提出了如何做好全过程的投资控制。     

基于神经网络的切换非线性系统辨识

提出了一种基于神经网络的多个Hammerstein-Wiener模型构成切换非线性系统的在线辨识方法.首先,通过误差逆传播(back propagation,BP)神经网络建立切换非线性系统的切换规律预测模型;其次,提出折息递推辨识算法对各个非线性子系统的参数进行辨识.利用关键项分离法对乘积项进行分离,得到各个子系统的参数估计值.最后通过切换非线性系统辨识实例,并与其他方法进行比较,验证了所提方法的有效性.结果 表明:提出的方法在辨识切换非线性系统方面具有更高的准确率和可靠性.