牛奶中氨基苷柱后衍生高效液相色谱法的建立

建立了庆大霉素（氨基苷类抗生素）在牛奶中残留量柱后衍生高效液相色谱检测法。牛奶样品采用磷酸缓冲液提取，三氯乙酸沉淀蛋白，固相萃取净化，甲醇洗脱氮气吹干。反相高效液相色谱法分离柱后衍生荧光检测。该方法简化了前处理步骤，缩短了分析时间，并促进了在线自动化分析技术的开发。本方法的线性、准确性和精密度以及检测限和定量限均符合标准方法的要求，适用于牛奶中庆大霉素残留量的检测。     

基于孪生神经网络的小样本目标检测综述

目标检测是计算机视觉的基础任务之一，其主要任务是对图像中的目标进行分类和定位。小样本目标检测的目的就是利用极少数的训练样本实现对目标的检测，从而减少繁杂的标注工作，并实现在只有少量样本场景下的应用。现有的小样本目标检测方法主要包括基于孪生神经网络的方法和基于微调的方法，这些方法通过利用现有的包含大量样本的基类数据集和包含少量样本的小样本数据集的训练，使模型实现对小样本类别的分类和定位。重点调研了基于孪生神经网络的双分支小样本目标检测方法，简要介绍了基于微调的小样本目标检测方案，分析了这些方案的优缺点，指出现有的小样本目标检测方案虽不成熟，模型精度有待提升，性能评估方案也有待完善，但却有着十分广阔的应用前景，未来若能通过深入研究解决小样本目标检测的现有问题，其精度必将赶超传统目标检测。     

东华理工大学发明牛奶检测新技术

“不到3分钟，我们发明的技术就可现场检测出牛奶是否合格。”东华理工大学教授陈焕文说。该校质谱研究室在牛奶现场检测技术研究领域取得重大突破，成功研制成两种廉价的现场检测技术和一种最快速灵敏的质谱检测新技术，能高灵敏地确定三聚氰胺含量，并可在毫秒内判断三聚氰胺是否超标。     

一种基于HOP神经网络的IDS模型

IDS(入侵检测系统)已成为网络安全的重要组成部分，特征检测和异常检测是一般IDS的常用检测技术，我们知道，它们都是基于活动样本的检测方法，活动样本具有滞后性和有限性，而HOP神经网络的联想记忆特性弥补了模式匹配的样本有限性，基于此该文提出了一种基于HOP神经网络的IDS模型。     

用于牛奶质量检测的RFID天线设计

为了克服牛奶质量检测方法存在的检测设备昂贵、分析周期长、难以在日常生活中应用等问题,分析并验证射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术进行牛奶质量检测的方法,设计了基于RFID标签天线的牛奶质量传感器,通过仿真进行性能优化以及实验验证,分析不同介电参数的牛奶对RFID谐振频率的影响,进而根据频率的偏移量判断牛奶是否变质。设计的天线最大近场增益达到74.877 0dB,耦合时的辐射效率达到了95.1%.在用于牛奶检测方面,优化的天线比普通商用天线具有更高的灵敏度。     

一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法

通过对接收信号样本偏度和样本峰度进行归一化处理，设计了一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法(联合检测算法).利用卡方分布的概率密度函数分析非渐近条件下算法的理论虚警性能，推导出相应的理论判决门限.仿真实验结果表明，联合检测算法在小样本条件下仍然可以保证可靠的检测结果，并表现出比经典的Jarque-Bera频谱感知算法更优的检测性能.     

油墨、塑料充斥食品包装当心隐身为健康杀手

食品包装上印刷油墨会污染食品 去年有关雀巢婴儿牛奶受化学物质污染的报道．又一次使人们对食品包装的卫生安全充满疑虑。意大利有关部门在抽样检测后发现雀巢婴儿牛奶中存在微量感光化学物质-异丙基硫杂蒽酮。这种物质本来存在于婴儿牛奶包装盒的印刷油墨中，可能是微量的油墨渗透到婴儿牛奶中。尽管此物对人体健康是否有危害还没定论．但由于婴儿各器官系统发育尚未完全成熟，对外界有害物质抵抗力较低，因此长期饮用这种牛奶对婴儿可能带来的伤害足不能忽视的。基于这一考虑，意大利政府已经下令全境查封“问题”牛奶。     

基于ARM的牛奶菌群检测系统的设计

针对现有牛奶菌群检测系统价格昂贵、检测费用高的特点,本文给出了一种基于ARM处理器LPC2141的牛奶菌群检测系统的硬软件设计.该系统充分发挥了LPC2141硬件资源丰富及数据处理能力强的特点,从而获得了很好的性价比.     

对多通道串联式压电石英传感仪检测条件的研究

该文用多通道串联式压电石英传感仪（MSPQC）的培养基的选择、样本的加入量进行了详细研究，并对临床样本中的致病菌进行了检测。结果表明，MSPQC对普通细菌的检测速度快，对真菌的检测结果不佳，需要进一步改进。     

基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法

小样本的旋转目标检测是指在样本数少的情况下进行旋转目标检测模型的训练，深度学习在旋转目标检测领域往往需要庞大的样本数和计算算力。现有的基于机器学习的旋转目标检测方法大多有着对目标尺度和姿态敏感的缺点。因此提出一种基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法，来解决小样本的旋转目标检测难题。首先，针对样本不具有各种角度的图片，对样本进行旋转后进行背景填充，这样便于更好的表征学习。其次，提出一种基于正则化正交非负矩阵分解算法对旋转样本的梯度直方图特征进行表征学习。最后，为了测试算法在特征学习后的有效性，利用支持向量机对特征提取后的数据进行训练和测试。实验结果表明本文的目标检测方法在多个数据集中可以取得不错的效果。     

基于近红外光谱特性分析的花生含水率检测

以花生检测国家标准GB/T 5497为基础，采用近红外光谱检测技术对花生含水率是否达标进行检测. 实验配制了30个不同含水率的花生样本，其中18个样本含水率达到国家标准，12个未达标，将样本分为训练集和测试集，通过近红外实验获取不同含水率的花生对不同波长光的吸收情况，将采集的数据作为BP神经网络的输入参数，在训练集对神经网络进行学习和训练，然后采用该模型，对测试集花生含水率是否达标进行测试. 实验表明，基于近红外光谱技术和神经网络的识别方法可全部正确识别测试集样本.     

牛奶中抗生素残留及其检测方法研究

在奶牛饲养过程中,抗生素药物不仅可以预防和治疗疾病,而且还能提高牛奶产量,但是随着抗生素的大量使用,抗生素残留所带来的一系列问题也相继而至。研究发现,牛奶中抗生素残留是诱发儿童肥胖的一个重要因素,从而关于牛奶中抗生素残留检测方法的研究越来越受到广大人们的关注。本文从牛奶中抗生素残留的来源、危害、现状以及检测方法等方面加以阐述。     

某市部分牛奶中抗生素残留情况的检测分析

目的：了解某市部分牛奶中抗生素的残留情况,为安全饮用牛奶提供依据。方法：随机抽取品牌袋装及养殖户散装牛奶127份,其中样品1、2为品牌袋装牛奶,样品3、4为养殖户散装牛奶。用国标法（TTC法）,按GB/T 4789.27-2003规定进行检测。结果：127份样品牛奶中,48份样品1：抗生素残留阳性数17份,阳性率35.4%。57份样品2：抗生素残留阳性数34份,阳性率59.6%。7份样品3和15份样品4,无抗生素检出。结论：品牌袋装牛奶中抗生素检测阳性率较高,养殖户散装牛奶未检出抗生素残留。食品卫生安全存在问题,应进一步加强食品卫生安全方面的监督及管理。     

侧向层析试纸条现场检测牛奶中黄曲霉毒素M1

文章研究了一种可用于现场快速检测牛奶中黄曲霉毒素M1(aflatoxin M1,AFM1)的方法,经测试该方法不需要任何的样品前处理,测试结果不受牛奶基质的影响.该实验分别在标准样品及牛奶样品中建立了线性方程,显示线性良好.测试结果表明AFM1快速检测试纸条的检测限为0.05 μg/L,检测时间为10 min.该方法准...     

基于支持向量机的彩色图像人脸检测方法

提出了一种利用肤色信息、基于样本学习的彩色图像人脸检测方法。该方法利用两层支持向量机进行人脸检测，用肤色和非肤色样本训练的第一层支持向量机对图像中每个像素进行分类，所有被判断为皮肤点的像素构成了肤色区域；用窗口对肤色区域进行遍历，用人脸和非人脸样本训练的第二层支持向量机判断窗口是否包含人脸模式，并对检测到的人脸区域进行必要的合并。实验结果显示，本文方法对彩色图像中正面人脸的检测率为87.6％。     

入侵检测系统中的相反性综合降维模型

 为了提高入侵检测系统的性能，提出了一种综合降维方法。首先，借用类比推理方法，为两个多维向量建立相似距离算法。然后，基于人工免疫系统和遗传算法设计了一种对正常行为样本集合和异常行为样本集合的优化算法。最后，对采集到的网络行为样本，分别计算与优化的两个行为样本集合的相似度。把这两个相似度作为纵坐标和横坐标，行为样本被映射成二维坐标平面上的点。系统根据点的位置，判定行为是否异常。     

微生物法在检测牛奶中氯霉素残留的应用

用微生物法检测牛奶中氯霉素的残留,根据氯霉素对微生物的生理机能、代谢的抑制作用,来定性和定量检测牛奶中氯霉素的残留量．快速检测试纸法操作简单、速度快且重复性较好,适用于大量样品的残留检测;棉签法和发酵法费用小,但耗时长、重复性差、灵敏度低,只适用于氯霉素残留的定性检测．     

黄曲霉素M1间接竞争ELISA的建立及其在牛奶中的应用

利用高特异性单克隆抗体,建立黄曲霉素M1的间接竞争ELISA检测方法。棋盘法优化了包被抗原及酶标抗体的最佳稀释倍数。包被抗原和酶标抗体的最佳工作浓度分别为1∶15000和1∶2000。该方法的线性范围为(0.1—8.1)ng·mL-1。除了与黄曲霉素B1的交叉反应为35%外,与黄曲霉素B2、黄曲霉素G1及黄曲霉素G2的交叉反应均小于1%。在牛奶实际样品检测的回收率均大于70%,而且检测过程在10min以内即可完成。该方法灵敏度高,特异性强,而且操作简单,适合多样本的快速筛查,为黄曲霉素M1的高效检测提供了一个良好的选择。     

免疫亲和-填充吸附微萃取和液相色谱-串联质谱法测定牛奶中己烯雌酚#br#

基于免疫亲和-填充吸附微萃取（immunoaffinity microextraction by packed sorbent, IA-MEPS）净化，建立了一种快速简便、环境友好的牛奶中己烯雌酚的液相色谱-串联质谱检测方法. 将己烯雌酚单克隆抗体与二氧化硅玻璃微珠偶联，制备可重复使用的IA-MEPS 注射器，优化了萃取时间、萃取速率、解吸溶液、解吸时间等重要参数. 进一步建立了以IA-MEPS 为净化手段的LC-MS/MS 分析方法，用于牛奶中己烯雌酚残留量的测定. 己烯雌酚的动态柱容量为974 ng/0.2 g 玻璃珠，重复使用15 次后，柱容量仍能达到初始柱容量的45%. 在3个添加浓度水平，己烯雌酚的平均回收率为75.5%-78.9%，日内变异系数小于7.7%，日间变异系数为小于6.7%，方法的检测限为0.1 ng/g，定量限为0.5 ng/g. 该方法操作简单、灵敏度高、选择性好，可以满足定量分析牛奶中己烯雌酚的需要.     

大理地区牛奶中抗酸阳性细菌的调查

目的:探讨大理地区牛奶中抗酸阳性细菌的携带情况,为结核病的防治提供理论依据.方法:选取大理市及周边地区主要奶源供应点,抽取未经消毒处理的新鲜牛奶样本57份,离心后用酸处理,取沉渣涂片.抗酸染色、镜检,同时接种于罗氏培养基上培养,分离抗酸阳性细菌.结果:直接涂片中未见抗酸阳性细菌,罗氏培养基上分离到2株抗酸阳性菌,阳性率为3.5%.结论:大理地区牛奶中检出抗酸阳性细菌,希望有关部门加强牛奶的消毒处理及奶牛结核病的防治.