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浓香型白酒蒸馏与贮存过程中高级脂肪酸及其乙酯的差异研究: 1; 作者王文龙许德富 +4 位作者敖宗华周军明红梅周燕妮郑逸龙《中国酿造》北大核心 2025年第5期175-180,共6页; 为了解浓香型白酒在蒸馏与贮存过程中的高级脂肪酸及其乙酯的馏出规律,并探讨棕榈酸对白酒风味的影响,利用顶空固相萃取联合气相色谱-质谱(HS-SPME-GC-MS)技术对蒸馏与贮存过程中的高级脂肪酸及其乙酯进行检测。结果表明,高级脂肪酸含... 展开更多; 关键词浓香型白酒高级脂肪酸高级脂肪酸乙酯分布己酸乙酯; 在线阅读下载PDF 职称材料

低温水提工艺对赶黄草叶提取物风味、功效成分及体外活性的影响被引量：1: 2; 作者刘怡君徐威 +7 位作者田雪刘芯宇唐永清刘璇赖谦曾里李刚段飞霞《食品工业科技》北大核心 2025年第16期221-234,共14页; 赶黄草(Penthorum chinense Pursh)叶是一种具有抗氧化、护肝和解酒活性的新食品原料,可加工为植物饮料食用。为减轻其水提物的不良风味,同时保持有效成分含量,本文探究了低温水提工艺对主要功效成分得率的影响及交互作用,优化低温水提... 展开更多; 关键词赶黄草叶低温水提风味抗氧化活性体外解酒活性; 在线阅读下载PDF 职称材料

复杂交通环境下的交通参与者红外目标轻量化检测模型: 3; 作者周军超陈鑫 +1 位作者高建杰唐永清《安全与环境学报》北大核心 2025年第4期1400-1411,共12页; 针对交通监测系统和智能网联汽车在多类别交通参与者红外目标检测中存在的识别精度低、实时性差和部署性难的问题,提出一种改进YOLOv9m的CNDS-YOLO交通参与者红外目标轻量化检测模型。首先,设计轻量级CE-MobileNetv3结构以替换整个主干... 展开更多; 关键词安全工程交通参与者红外目标 CNDS-YOLO模型轻量化小目标检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv8n算法的城市空间混行交通参与者检测模型: 4; 作者周军超陈鑫 +1 位作者高建杰章杰《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期178-186,共9页; 为提升智能网联汽车和交通监测系统对交通参与者的识别精度和检测速度,及时应对城市空间混行交通环境中的安全隐患,提出一种基于改进YOLOv8n算法的城市空间混行交通参与者检测模型。首先,在数据输入阶段利用几何变换和像素变换策略来防... 展开更多; 关键词 YOLOv8n 空间混行交通参与者检测模型空间到深度的非跨行卷积(SPD-Conv) 坐标注意力机制(CA); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名浓香型白酒蒸馏与贮存过程中高级脂肪酸及其乙酯的差异研究: 1; 作者王文龙许德富敖宗华周军明红梅周燕妮郑逸龙; 机构四川轻化工大学生物工程学院泸州老窖股份有限公司成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院国家固态酿造工程技术研究中心; 出处《中国酿造》北大核心 2025年第5期175-180,共6页; 基金泸州市科技计划项目(2023DXSYF01)。; 文摘为了解浓香型白酒在蒸馏与贮存过程中的高级脂肪酸及其乙酯的馏出规律,并探讨棕榈酸对白酒风味的影响,利用顶空固相萃取联合气相色谱-质谱(HS-SPME-GC-MS)技术对蒸馏与贮存过程中的高级脂肪酸及其乙酯进行检测。结果表明,高级脂肪酸含量与蒸馏进程呈正相关,尤其在蒸馏后期显著增加;高级脂肪酸乙酯含量则呈现先下降后上升的趋势。亚油酸、硬脂酸、棕榈酸及其乙酯和月桂酸乙酯被识别为区分不同年份浓香型白酒的关键标志物。贮存过程中,亚油酸、硬脂酸及棕榈酸乙酯含量呈非线性变化,其含量在8年陈酒中显著下降,表明自发酯化与酯类挥发共同作用。此外,棕榈酸(50 mg/L)抑制己酸乙酯挥发30%,进而影响白酒的风味。; 关键词浓香型白酒高级脂肪酸高级脂肪酸乙酯分布己酸乙酯; Keywords strong-flavor Baijiu higher fatty acids higher fatty acids ethyl ester distribution ethyl hexanoate; 分类号 TS261.3 [轻工技术与工程—发酵工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名低温水提工艺对赶黄草叶提取物风味、功效成分及体外活性的影响被引量：1: 2; 作者刘怡君徐威田雪刘芯宇唐永清刘璇赖谦曾里李刚段飞霞; 机构四川大学轻工科学与工程学院四川大学食品科学与技术四川省高校重点实验室成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院古蔺县农业农村局古萃(古蔺)生物科技有限公司; 出处《食品工业科技》北大核心 2025年第16期221-234,共14页; 基金中央引导地方科技发展资金(22ZYZF0010) 国家自然科学基金(32102109) 中央高校基本科研业务费(2023CDLZ-14)。; 文摘赶黄草(Penthorum chinense Pursh)叶是一种具有抗氧化、护肝和解酒活性的新食品原料,可加工为植物饮料食用。为减轻其水提物的不良风味,同时保持有效成分含量,本文探究了低温水提工艺对主要功效成分得率的影响及交互作用,优化低温水提工艺,结合冷冻干燥制备赶黄草叶低温水提物(PLE_(50)),并研究了PLE_(50)的功效成分含量、风味成分特征及解酒、抗氧化活性。结果表明,PLE_(50)最大溶解度为14.2 mg/mL,此时其总酚、总黄酮、没食子酸、槲皮素及乔松素含量分别为1.90、1.41、49.98、23.57和11.93μg/mL,显著(P<0.05)高于沸水冲泡茶汤。顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(headspace-solid-phase-micro-extraction-gas-chromatographymass-spectrometry,HS-SPME-GC-MS)检测结果显示藏红花醛、2,4-二叔丁基苯酚为赶黄草叶沸水提取物(PLE95)不良风味的主要来源,风味贡献占比分别为54.43%和5.89%,而PLE_(50)中藏红花醛、2,4-二叔丁基苯酚含量极低,风味总贡献度低于0.1%,其关键香气成分主要包括癸醛、β-环柠檬醛、芳樟醇、β-紫罗酮、十一醛、2-十一酮、2-癸酮、D-柠檬烯和月桂醛等,风味贡献总占比76.97%,感官可接受度显著(P<0.05)提升。体外抗氧化活性和酶活实验显示,PLE_(50)对1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH)自由基、2,2′-联氮-双(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)二铵盐(2,2′-azinobis-(3-ethylbenzthiazoline-6-sulphonate),ABTS^(+))自由基和羟自由基半数清除浓度分别为0.034、0.087、0.91 mg/mL,铁离子还原力在1.6 mg/mL时达到2.26 mmol/L,对乙醇脱氢酶和乙醛脱氢酶最大激活率为183.33%和951.88%,略优于相同浓度PLE95。综上所述,PLE_(50)功效成分含量较高,风味良好,体外抗氧化活性和解酒活性显著,显示优化后的低温水提工艺达到矫味保效作用。; 关键词赶黄草叶低温水提风味抗氧化活性体外解酒活性; Keywords Penthorum chinense Pursh leaves low-temperature aqueous extraction flavor components antioxidant activity anti-alcoholism capability in vitro; 分类号 TS201.2 [轻工技术与工程—食品科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复杂交通环境下的交通参与者红外目标轻量化检测模型: 3; 作者周军超陈鑫高建杰唐永清; 机构四川轻化工大学机械工程学院成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院四川警察学院智能警务四川省重点实验室; 出处《安全与环境学报》北大核心 2025年第4期1400-1411,共12页; 基金四川省科技计划项目(2024ZHCG0063) 泸州市科技计划项目(2023JYJ066)。; 文摘针对交通监测系统和智能网联汽车在多类别交通参与者红外目标检测中存在的识别精度低、实时性差和部署性难的问题,提出一种改进YOLOv9m的CNDS-YOLO交通参与者红外目标轻量化检测模型。首先,设计轻量级CE-MobileNetv3结构以替换整个主干网络,旨在优化参数量与检测精度之间的平衡;其次,引入深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSConv)替换特征融合层、辅助可逆分支CBL模块和DS-SPPF模块中的常规卷积,旨在适配实时检测和轻量化部署需求;然后,在颈部融入经归一化改进的N-Swin Transformer模块,用于增强网络对红外目标特征的适应性和表达能力;最后,在检测端开发出尺寸为160×160的小目标检测头,以满足小目标和遮挡目标的检测敏感度需求。结果表明:与基线模型YOLOv9m相比,CNDS-YOLO模型在参数量和浮点计算数上分别降低了31.0%和35.5%,检测速度和平均检测精度分别提升了24.2%和7.0%;与主流模型相比,CNDS-YOLO模型在实时检测、精度和轻量化部署性等方面明显更优。; 关键词安全工程交通参与者红外目标 CNDS-YOLO模型轻量化小目标检测; Keywords safety engineering traffic participants infrared target CNDS-YOLO model lightweight small target detection; 分类号 X924 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv8n算法的城市空间混行交通参与者检测模型: 4; 作者周军超陈鑫高建杰章杰; 机构四川轻化工大学机械工程学院成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院四川警察学院智能警务四川省重点实验室长沙理工大学汽车与机械工程学院; 出处《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期178-186,共9页; 基金智能警务四川省重点实验室开放课题资助(ZNJW2023KFQN005,ZNJW2022KFQN004) 泸州市科技计划资助(2023JYJ066)。; 文摘为提升智能网联汽车和交通监测系统对交通参与者的识别精度和检测速度,及时应对城市空间混行交通环境中的安全隐患,提出一种基于改进YOLOv8n算法的城市空间混行交通参与者检测模型。首先,在数据输入阶段利用几何变换和像素变换策略来防止过度拟合,提高鲁棒性和泛化性;其次,使用空间到深度的非跨行卷积(SPD-Conv)模块代替所有原始卷积层,提高对低分辨率小目标的特征提取能力;同时,在颈部网络融合结构中加入轻量级坐标注意力机制(CA)模块,在几乎不添加任何计算开销的同时提高对关键信息的识别精度;然后,用边界框损失函数有效交并比(EIoU)替代原损失函数,使模型获得更卓越的收敛速度与识别稳定性;最后,利用平台公开和自建融合的交通参与者数据集(BNS)进行消融和对比试验,运用自动驾驶试验平台进行实景实时检测。结果表明:相比于基线模型YOLOv8n,改进模型SEC-YOLO的每秒传输帧数(FPS)和平均精度均值(mAP)分别提高了7.3%和3.2%;与主流模型对比,mAP和FPS性能值最佳;在自动驾驶试验平台上的实景检测平均准确率为95%。SEC-YOLO算法模型对城市交通参与者的检测准确率更高,鲁棒性和实时性更强。; 关键词 YOLOv8n 空间混行交通参与者检测模型空间到深度的非跨行卷积(SPD-Conv) 坐标注意力机制(CA); Keywords YOLOv8n spatial mixing traffic participants detection model space-to-depth convolution(SPD-Conv) coordinate attention(CA); 分类号 X951 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	浓香型白酒蒸馏与贮存过程中高级脂肪酸及其乙酯的差异研究	王文龙许德富敖宗华周军明红梅周燕妮郑逸龙	《中国酿造》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	低温水提工艺对赶黄草叶提取物风味、功效成分及体外活性的影响	刘怡君徐威田雪刘芯宇唐永清刘璇赖谦曾里李刚段飞霞	《食品工业科技》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	复杂交通环境下的交通参与者红外目标轻量化检测模型	周军超陈鑫高建杰唐永清	《安全与环境学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进YOLOv8n算法的城市空间混行交通参与者检测模型	周军超陈鑫高建杰章杰	《中国安全科学学报》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料