二十一世纪仿生学研究对我国高新技术产业的影响

我国高新技术产业 的发展状况 跨入21世纪,我国进入了加快推进现代化和积极参与经济全球化的新时期,将迎来实现跨越式发展的历史机遇,也将面临严峻的全球性竞争和挑战。目前我国已经在高速宽带网、高性能计算机、超大规模集成电路、大型应用软件、国家空间信息应用与服务,生物芯片、生物技术,特种功能材料、纳米材料、高性能结构材料,现代集成制造系统、机器人和飞机制造等航空航天技术等领域获得了突飞猛进的发展。2003年上半年我国高新技术产品进出口总额达950亿美元,其中出口达440亿美元,比2002年同期增长了50.8％,显示出高新技术产业发展的强劲势头。     

茶叶提取物抗氧化活性的研究

用乙醇和乙酸乙酯为溶剂提取松溪绿茶，获得乙醇绿茶提取物和乙酸乙酯绿菘提取物． 这两种提取物茶多酚含量分别为６８．７５％（乙醇）和９６．５％（乙酸乙酯），并对豆油、菜油、棕榈油、 花生油、猪油均有良好的抗氧化活性，在威化饼干夹心油脂的感官审评中，也呈现很好的抗氧化效果．     

番茄炒鸡蛋

正今天中午,妈妈教我做了一道好吃的菜——番茄炒鸡蛋。妈妈告诉我打鸡蛋时要注意方法,要狠狠地、用力地、快速地打鸡蛋,看到表面有大量气泡才行。炒鸡蛋时油不能少,否则鸡蛋粘锅就不好吃了;而且油要热,要在油烧热的时候再倒入蛋液,沿着油和锅壁的边缘大量倒入,入锅后要迅速翻炒。我按照妈妈教的方法,开始把打好的鸡蛋倒入锅里,过了一会儿,鸡蛋从液体变成了固体,这时番     

玫瑰提取物特征香气成分分析及其在卷烟中的应用

对玫瑰花特征香气组分进行分析,并评价其在卷烟中的应用效果,为卷烟加香工艺提供更多的参考依据.利用95%乙醇对玫瑰花进行渗漉提取,以卷烟感官质量评价为导向,采用大孔树脂和凝胶色谱等技术制备玫瑰花特征香气组分,并应用于烟丝加香,结合气相色谱-质谱联用法(GC-MS)和相对香气活力值(ROAV)分析关键香气成分.大孔树脂30%乙醇洗脱部分具有明显的玫瑰香气特征,且能较好地改善卷烟香气、协调风格;玫瑰主要香韵组分中含有香叶基丙酮、苯乙醇、5-羟甲基糠醛等清甜香及花香特征香气成分.玫瑰辅香包括β-紫罗兰酮、棕榈酸等木香、酯香香韵特征成分.玫瑰花的特征香气是以清甜香和花香为主,同时辅以木香和酯香;玫瑰特征风味组分应用到烟丝加香中具有较好的效果,能使卷烟的抽吸口感得到明显改善,并凸显卷烟的清甜香风格特征.     

剔骨与肉尸鲜度变化观察

笔者在市场上执行动物卫生检疫任务时,经常发现同一头猪的剔骨与未剔骨肉尸新鲜度有明显差异.感官检验,未剔骨的肉尸新鲜度明显好于剔骨的肉尸.通过深入调查、询问、了解和观察发现,在温暖季节,剔骨与不剔骨肉尸在同等条件下存放,二者的新鲜度与是否剔骨及剔骨时间的长短有着明显的影响.     

猫咪的天赋异禀

真正的爱猫者对猫几乎无所不知。但是猫仍然用超感官的世界,保护它们神秘而特别的天地,不被其他生物打扰。它们有自己的天赋异禀,当猫被主人带出家时,它们不用看路,就能记住路线。当危险即将来临时,猫能预知,还能拯救人的生命。12月23日的俄罗斯《真理报》披露了这些“天才”猫咪到底有哪些能耐。著名科学家康拉德·洛伦茨打了一个比方:一个人类的住处就像是一个大笼子,猫和人一起住在里面,猫仍然保持它们的野生习性,但也和它们的主人和睦相处。这种野生习性让家猫能像野猫一样,保留它们感受世界的特殊天赋。猫咪们看到的表面,都覆盖着由地…     

论现代艺术的感官特征

在日常经验里,视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉往往可以相互作用,现代艺术中的感官互动无论作为心理学或语言学,都是一种感觉引起、诱发其它感官进行的系统反应,是一种“感觉挪移”.注重感官成为现代艺术与生活中重要的形式法则,它是一种设计思维、一项创造活动.     

试析“模糊数学法与微机联用在食品感官检验中的应用”

应用模糊数学法评价食品感官质量是一种较为新颖的方法。对于“模糊数学法与微机联用在食品感官检验中的应用”一文中编制的 Ｂ Ａ Ｓ Ｉ Ｃ 数据处理程序,提出了一些问题来与作者商榷;并对其作了修正,从而调试出一个可以正常和准确运行的实用程序。对于迄今为止已经提出的四种常用方法作了评述,简要讨论了这些方法各自的优缺点和适用性。     

同时蒸馏萃取和减压蒸馏萃取方法提取烟叶香气成分的比较

分别采用同时蒸馏萃取法和减压蒸馏萃取法对同一种烟叶样品的香气成分进行萃取,用气相色谱/质谱联用仪（GC/MS）进行定性和定量分析,并对这2种萃取方法鉴定出的化学成分、重复性和定量值进行了比较。结果显示：同时蒸馏萃取法具有良好的重复性和较好的回收率,适合于烟叶香气成分的定量分析;减压蒸馏萃取法能使香气成分在较低的温度下挥发逸出,真实反映烟叶香气成分的原始信息,可用于香气成分的初步鉴定,适合于香气成分的定性剖析。     

基于ResNet验证码混淆风格的迁移学习方法

引入一种混淆风格的方法来增加验证码的识别难度,对图像信息处理有广阔的应用前景。为此,探究了利用较少的数据通过迁移学习的方法处理验证码不同混淆风格的分类问题;在预训练的深度残差网络模型基础上,针对不同混淆风格的验证码进行深入训练,再利用除去全连接层的模型进行特征提取及聚类进行比较。实验结果表明:迁移学习对验证码混淆风格分类的效果有极大的提高,可使衡量聚类效果的兰德指数从0.730 2提升至0.885 8。