食品中兴奋剂污染研究现状

随着食品和膳食补充剂的市场变得越来越全球化,食品和膳食补充剂的安全性、质量和功效引起人们的高度关注。近年来,食品和膳食补充剂中被检测出兴奋剂阳性的事件屡见不鲜。运动员在误服误用被兴奋剂污染的食品和膳食补充剂后,会导致兴奋剂检测呈阳性,这对运动员和国家都造成了重大损失。由于摄入受污染的食品或膳食补充剂会导致严重的健康损害或意外违反反兴奋剂规定,因此准确了解食品和膳食补充剂中兴奋剂污染种类是十分有必要的。本文主要从食品和膳食补充剂中兴奋剂污染的来源和种类以及常用的检测方法等方面进行简要概述,以提高运动员对高风险食品的警惕和防范,避免因误服被兴奋剂污染的食品、膳食补充剂而导致的不良分析结果。     

成分配比对稀土钨电极材料组织及力学性能影响

通过固液掺杂、等静压压制、中频烧结的方法，制备了不同的氧化镧、氧化钇、氧化锆三元掺杂成分比例的钨电极材料烧结棒材，探究了不同成分配比对样品显微组织、第二相粒子分布以及宏观力学性能的影响。结果表明，氧化镧、氧化钇、氧化锆三元复合添加能够有效改善第二相粒子在钨基体中的分布形态，降低第二相在晶界的过度富集，提高钨电极材料的综合力学性能。并且当添加成分镧、钇、锆质量比为3:1:1时，材料具有最好的综合力学性能，致密度可达96.04%，显微硬度可达549.37HV0.3，抗压强度可达3785MPa，原因是此配比下第二相粒子最为细小均匀，弥散程度最高，对基体晶粒的细化作用最好，该配比下钨基体平均晶粒尺寸达到10.3μm。     

液相色谱-串联质谱技术在临床检验中的应用研究进展

液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）技术具有高灵敏度、高特异性、高分辨率和高效率的优点。近年来随着仪器灵敏度的提高，LC-MS/MS在常规临床检验中显示出极大的潜力，并在疾病早期预防和诊断中发挥着不可替代的作用。本文对LC-MS/MS在新生儿疾病筛查、维生素D检测、内分泌激素检测、肽类和蛋白质定量分析等临床检验方面的研究进展进行综述，并讨论了未来面临的挑战。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

人工智能在智慧海洋建设中的应用

围绕人工智能与智慧海洋建设这条主线，论述人工智能、智慧海洋的概念，列举当前较为成熟的人工智能与海洋科技在海洋观测方面融合的切入点，初步展现一种海洋技术与装备智能化的发展路径，提出加快人工智能技术向智慧海洋建设赋能的几点建议。     

堰筑湖底隧道围护结构选型分析——以竺山湖隧道为例

隧道基坑围护方案的选择是隧道建设中的一个关键环节,文章结合工程实例,根据隧道所处的位置环境、开挖深度以及地质条件等,对几种围护方案的选择进行了分析论述,同时阐述了围护结构构造设计及计算结论,对类似工程的实施具有一定的参考意义.     

“电工学”国家级一流课程建设与实践

根据新时代新工科人才需求特点和电工学课程特点,分析非电专业学生的电类实践需求,提出构建电工学课程为核心的电工电子实践创新能力培养新体系。通过优化教学内容、开展教学模式和考核模式改革、构建教学资源体系和进行教师队伍建设,使我校电工学课程教学质量提升、学生工程实践和创新能力提高、学生满意度增加、一流课程建设成效显著。     

带热电偶数显温度巡回检测仪校准方法的研究

本文通过对巡检仪进行示值稳定性、重复性的试验,探讨热电偶的选择与巡检仪示值之间的关系,以确定校准方法,指导使其有效溯源.     

超高效液相色谱-串联质谱法同时检测糕点中6种甜味剂

目的建立超高效液相色谱-串联质谱法同时测定糕点中6种常用合成甜味剂的分析方法。方法选用超纯水作为提取溶剂,涡旋和超声提取后,低温离心,取部分上清液加入正己烷除脂,Waters Atlantis■T3色谱柱、甲醇-5 mmol/L甲酸铵(含0.1%甲酸)作为流动相、亲水亲脂平衡型固相萃取柱HLB(hydrophile-lipophile balance)净化。结果6种甜味剂在质量浓度为10~200 ng/mL的曲线范围内呈良好线性关系,相关系数r均大于0.999,平均加标回收率在85.0%-98.2%之间,相对平均偏差(relative standard deviation,RSD)为1.3%~6.7%。结论该方法具有前处理简单、灵敏度高、检测速度快等优点,适合糖精钠、甜蜜素、三氯蔗糖、阿斯巴甜、阿力甜、纽甜的检测,但不适用于安赛蜜的检测。