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液相色谱-原子荧光光谱法测定再生纤维素食品包装材料无机砷方法研究
来源:绿色包装 发布日期:2024-10-15
目的 对再生纤维素食品包装材料中无机砷含量提取和检测条件优化。方法 通过优化浸提体积、提取方式、温度及时间等参数，得到最佳试验条件，以液相色谱进行分离，以原子荧光光谱仪进行测定。结果 该方法使4种不同砷形态化合物在10 min内有效分离，且各自的线性关系良好(r>0.999)。添加3个不同浓度As(Ⅲ)与As(Ⅴ)的样品，回收率为85.9 %～105.3 %，相对标准偏差为2.4 %～6.3 %，
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抓改革必须“得其法”
来源:人民日报 发布日期:2024-11-20
改革向纵深推进，每往前一步都不容易，要求我们用好方法论 走进山东济钢集团老厂区，有两块牌子引人注目。一块是矿井标识牌，标注着“建井时间1966年，封井时间2024年6月”。另一块是公司新门牌，写着“济钢空天产业发展有限公司”。 这里曾有360米深的矿井、30多公里的巷
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轻量化元素Al对经济不锈钢组织演变和机械性能的影响
来源:武汉科技大学学报 发布日期:2025-01-03
为了研究轻量化元素Al对Fe-12.2Cr-5Ni-0.4C-6.1Mn(wt.%)经济型不锈钢中组织演变和机械性能的影响，采用OM、SEM、EDS和EBSD对试验钢的变形前和变形后的组织进行了分析，采用热模拟试验机对试验钢的相变进行了分析，采用硬度计和拉伸试验机测试试验钢的机械性能。结果表明，添加4 wt.%的Al使试验钢密度降低了5.7%，并使奥氏体不锈钢中出现大量铁素体。0Al钢的变形组织表
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2023年潍坊市食品安全情况调查
来源:当代畜禽养殖业 发布日期:2024-10-15
为了解2023年潍坊市食品安全现状，本研究根据2023年潍坊市市场监督局发布的食品抽检通告数据，按照不合格食品类别和检验项目等类别进行多维度汇总统计分析。调查结果显示：2023年潍坊市食品监督抽检共14 342批次，其中不合格241批次，不合格率为1.68%。农药残留、微生物和理化质量指标不合格问题依然严峻，餐饮食品中的复用餐饮具问题十分突出，建议监管部门、生产经营者以及消费者三方齐抓共管，确保食
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广西南宁：“一产一策”聚才兴业
来源:光明日报 发布日期:2025-01-05
近日，南宁学院华为数字技术现代产业学院教师沈艺敏一大早就来到教室上课。这是南宁学院与华为技术公司在产教融合方面合作开设自主创新鸿蒙技术微专业后的第一堂课。“专业有‘鸿蒙移动应用开发’等课程，涵盖最新前沿技术理论与实践。”沈艺敏介绍。不久前，广西南宁与华为
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农业机械作业过程中的自适应自动控制技术应用研究
来源:农业开发与装备 发布日期:2024-11-28
自适应自动控制技术通过实时数据反馈和参数优化，有效提升农业机械的作业效率和精准度，在降低能耗、优化资源利用方面具有显著优势。随着精准农业的兴起，该技术在耕作、施肥、植保、收割等环节的应用愈加广泛，逐渐成为农业机械智能化的核心手段。重点分析该技术在农业机械中的实施必要性及其应用成效，并探讨未来发展趋势，以期为农业生产的机械化升级提供技术参考。
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新能源汽车对传统汽车底盘开发的挑战
来源:上海汽车 发布日期:2024-12-10
新能源汽车因为有更高的加速能力，更安静舒适的乘坐环境，其对底盘的开发与传统底盘有不同的要求。文章主要讨论传统底盘从底盘架构开发、整车性能、相关零部件开发的角度上是如何应对新能源汽车的挑战以及相应的解决方案。文章是在实际底盘开发过程中所遇到的具体问题并实际解决问题的基础上总结而来的。文中的解决方案是实车应用方案，可以为读者提供参考。
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“科教+产教”双融合背景下纺织类研究生培养路径探索与实践——以南通大学纺织服装学院为例
来源:山东纺织经济 发布日期:2024-11-20
新一轮科技革命和产业变革对地方性高校的研究生创新能力和实践能力提出了更高的要求。本文分析了传统纺织类研究生培养体系存在的问题，以南通大学纺织服装学院为例，从课程建设、学科交叉、平台建设、大院名企等多个维度探索“科教+产教”双融合背景下纺织类研究生培养新模式，从而为提高纺织类研究生的创新实践能力，及相关专业人才培养提供借鉴。
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新型食品包装材料中双酚A迁移量检测方法的优化与质控措施
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-12-15
目的：建立灵敏、可靠的新型食品包装材料中双酚A（Bisphenol A,BPA）迁移量的检测方法。方法：采用高效液相色谱-二极管阵列检测法测定4种新型食品包装材料中BPA分别在10%乙醇溶液、3%乙酸溶液、正庚烷和橄榄油4种食品模拟物中的特定迁移量。结果：建立的BPA检测方法灵敏度高、重现性好，所有材料的BPA特定迁移量均未超过0.6 mg·kg-1标准限值，但在3%乙酸中的
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基于PPO算法的机械臂抓取策略研究
来源:机电工程技术 发布日期:2024-11-20
以解决机械臂在面临多目标场景中执行抓取任务时的路径规划问题为目标，验证PPO算法在机械臂抓取策略上的可行性。研究采用基于PPO算法的深度强化学习，通过在PyBullet仿真环境中进行机械臂与物体的交互模拟，以机械臂末端的位置坐标和目标物体的位置坐标作为状态空间输入到深度强化学习网络，并输出下一步骤的机械臂末端位置坐标，再通过机械臂逆运动学求得各个关节的旋转角度作为动作的输出，最后结合经过优化的奖励
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