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茶油挥发物质的固相微萃取条件的优化被引量：18: 1; 作者龙奇志黄永辉 +3 位作者钟海雁李忠海 Paul Prenzler Kevin Robards 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期70-74,共5页; 以总峰面积、总峰面积与峰数比值、峰数及主要挥发物质峰面积为评价指标,研究了以DVB/CAR/PDMS为萃取头的固相微萃取条件对茶油挥发性成分萃取效果的影响。结果显示:当样品量为1.00 g(15 mL样品瓶),搅拌速度为100 r/min,萃取温度为40℃... 展开更多; 关键词茶油挥发性固相微萃取优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

冬春季暖棚舍饲对母羊体重损失及产羔性能的影响被引量：8: 2; 作者张晓庆 KEMP David +1 位作者马玉宝姜超《草业学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期203-209,共7页; 研究冬春季暖棚舍饲对母羊体重损失及产羔性能的影响。试验分别于2011、2012和2013年冬春季在内蒙古锡林郭勒盟太仆寺旗进行,在当地选用2户临近牧户,每户挑选120只母羊,随机分为2组,分别为传统棚+放牧组(TS,对照)、改造暖棚+舍饲组(WS)... 展开更多; 关键词放牧冷应激暖棚积温体重损失绵羊; 在线阅读下载PDF 职称材料

全景透视多模态学习分析的数据整合方法被引量：43: 3; 作者穆肃崔萌黄晓地《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2021年第1期26-37,48,共13页; 多模态学习分析被认为是学习分析研究的新生长点,其中,多模态数据如何整合是推进学习分析研究的难点。利用系统文献综述及元分析方法,有助于为研究和实践领域提供全景式的关于多模态数据整合的方法与策略指导。通过对国内外363篇相关文... 展开更多; 关键词多模态学习分析数据类型学习指标数据整合系统文献综述; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用体外消化法评定不同生育期麦类作物营养价值: 4; 作者王莉宋天增 +2 位作者 Michael Friend John Wilkins John Piltz 《中国草食动物科学》 CAS 2015年第1期32-34,共3页; 试验旨在探讨澳大利亚东南部玛瑞达令河沿岸平原地区小麦、青稞和燕麦这3种主要冬季麦类作物在不同生育期的营养价值变化规律。通过近红外光谱分析法测定这3种麦类作物在拔节期、扬花期和灌浆期的主要营养成分和体外消化率。结果表明:... 展开更多; 关键词体外消化法生育期麦类作物营养价值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于过程数据及分析的在线学习路径研究:规律与规划被引量：9: 5; 作者崔萌穆肃黄晓地《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第3期58-70,共13页; 学习路径能直观地反映学习者真实的学习过程,对优化学习、提供学习帮助、调整教学策略等具有重要意义。本研究从中英文核心文献库选取近五年"基于数据的学习路径分析"中文文献324篇、英文文献255篇,定量和定性分析学习路径的... 展开更多; 关键词在线学习学习过程学习路径研究现状; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名茶油挥发物质的固相微萃取条件的优化被引量：18: 1; 作者龙奇志黄永辉钟海雁李忠海 Paul Prenzler Kevin Robards; 机构中南林业科技大学食品科学与工程学院福建省中心检验所查尔斯特大学酒类和食品科学学院; 出处《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期70-74,共5页; 基金国家自然科学基金(30571521) Australia-China Special Fund(30711120367/CH060164) 湖南省自然科学基金(05JJ30031); 文摘以总峰面积、总峰面积与峰数比值、峰数及主要挥发物质峰面积为评价指标,研究了以DVB/CAR/PDMS为萃取头的固相微萃取条件对茶油挥发性成分萃取效果的影响。结果显示:当样品量为1.00 g(15 mL样品瓶),搅拌速度为100 r/min,萃取温度为40℃,吸附时间为25 min,解析温度和时间为260℃和3 min时,提取到的挥发物数量较多,重现性好,主要挥发物质的萃取效果较好。; 关键词茶油挥发性固相微萃取优化; Keywords camellia oil （ Camellia oleifera）, volatile, solid phase micro- extraction, optimization; 分类号 TS207.3 [轻工技术与工程—食品科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名冬春季暖棚舍饲对母羊体重损失及产羔性能的影响被引量：8: 2; 作者张晓庆 KEMP David 马玉宝姜超; 机构中国农业科学院草原研究所查尔斯特大学; 出处《草业学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期203-209,共7页; 基金国家自然科学基金项目(31402119) 西藏自治区科技成果转化/示范项目 +1 种基金中澳国际合作项目资助; 文摘研究冬春季暖棚舍饲对母羊体重损失及产羔性能的影响。试验分别于2011、2012和2013年冬春季在内蒙古锡林郭勒盟太仆寺旗进行,在当地选用2户临近牧户,每户挑选120只母羊,随机分为2组,分别为传统棚+放牧组(TS,对照)、改造暖棚+舍饲组(WS)。参试母羊夏秋季白天自由放牧,晚上归牧后圈在传统棚内;到冬春季TS组饲养方式不变,WS组舍饲在简易改造暖棚。整个试验期间,2组母羊及其羔羊的补饲饲料组成及饲喂量相同。试验结果表明,WS组母羊体重较TS组高1.6kg(P=0.004),体重损失较之少22g/d(P=0.005);母羊体重损失在12-1月份最严重,但经第一年(2011)饲养损失程度显著缓解(P<0.001),体重损失随棚圈积温升高而减少。TS组的年均产羔数、羔羊体重及其日增重均显著低于WS组(P=0.020;P=0.0005;P=0.0001),初生重及日增重随着饲养年份的延后而增加(P<0.001);产羔率、羔羊存活率和双羔率随棚圈积温的升高而增大。以上结果表明,冬春季暖棚舍饲可显著减少母羊越冬体重损失,并提高产羔力,进而提高家庭牧场收入,保护退化草场。更重要的是,冷季舍饲有助于改变牧民的传统养殖观念,从"生存观"转向"生产观"。建议,西北牧区冷季绵羊圈舍适宜积温应高于-40℃·d或基本温度高于2℃。; 关键词放牧冷应激暖棚积温体重损失绵羊; Keywords cold stress from grazing warm shed thermal time weight loss sheep; 分类号 S826 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名全景透视多模态学习分析的数据整合方法被引量：43: 3; 作者穆肃崔萌黄晓地; 机构华南师范大学教育信息技术学院澳大利亚查尔斯特大学计算机与数学学院; 出处《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2021年第1期26-37,48,共13页; 基金 2018年度国家社科基金重大项目“信息化促进新时代基础教育公平的研究”(18ZDA334)子课题“面向基础教育精准帮扶的无缝学习体系研究”。; 文摘多模态学习分析被认为是学习分析研究的新生长点,其中,多模态数据如何整合是推进学习分析研究的难点。利用系统文献综述及元分析方法,有助于为研究和实践领域提供全景式的关于多模态数据整合的方法与策略指导。通过对国内外363篇相关文献的系统分析发现:(1)多模态学习分析中的数据类型主要包含数字空间数据、物理空间数据、生理体征数据、心理测量数据和环境场景数据等5类。在技术支持的教与学环境中,高频、精细、微观的多模态学习数据变得可得、易得、准确。(2)多模态学习分析中的学习指标主要有行为、注意、认知、元认知、情感、协作、交互、投入、学习绩效和技能等。随着技术的发展和人们对学习过程的深刻洞察,学习指标也会变得更加精细化。(3)数据与指标之间展现出"一对一""一对多"和"多对一"三种对应关系。把握数据与指标之间的复杂关系是数据整合的前提,测量学习指标时既要考虑最适合的数据,也要考虑其他模态数据的补充。(4)多模态学习分析中的数据整合方式主要有"多对一""多对多"和"三角互证"三种,旨在提高测量的准确性、信息的全面性和整合的科学性。总之,多模态数据整合具有数据的多模态、指标的多维度和方法的多样性等三维特性。将多模态数据时间线对齐是实现数据整合的关键环节,综合考虑三维特性提高分析结果的准确性是多模态数据整合未来研究的方向。; 关键词多模态学习分析数据类型学习指标数据整合系统文献综述; Keywords Multimodal Learning Analytics Types of Data Learning Indicators Data Fusion Systematic Review; 分类号 G434 [文化科学—教育技术学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用体外消化法评定不同生育期麦类作物营养价值: 4; 作者王莉宋天增 Michael Friend John Wilkins John Piltz; 机构西藏自治区农牧科学院畜牧兽医研究所查尔斯特大学动物与兽医学院新南威尔士州初级产业部瓦嘎瓦嘎农业研究所; 出处《中国草食动物科学》 CAS 2015年第1期32-34,共3页; 基金 John Allwright Fellowship supported by Australian Center for International Agricultural Research; 文摘试验旨在探讨澳大利亚东南部玛瑞达令河沿岸平原地区小麦、青稞和燕麦这3种主要冬季麦类作物在不同生育期的营养价值变化规律。通过近红外光谱分析法测定这3种麦类作物在拔节期、扬花期和灌浆期的主要营养成分和体外消化率。结果表明:生长期对麦类作物的营养价值有显著影响;拔节期的CP含量、DMD、OMD显著高于扬花期(P<0.05)和灌浆期(P<0.05);而拔节期的NDF和ADF含量虽然与扬花期和灌浆期无显著差异(P>0.05),但还是比后者含量要低。综上所述,拔节期的营养价值高于扬花期和灌浆期,建议作为饲草种植的冬播麦类作物的收获期以拔节期为宜。; 关键词体外消化法生育期麦类作物营养价值; Keywords in vitro digestibility method growth stage gereal forage nutrition value; 分类号 S816.15 [农业科学—饲料科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于过程数据及分析的在线学习路径研究:规律与规划被引量：9: 5; 作者崔萌穆肃黄晓地; 机构华南师范大学现代远程教育研究所查尔斯特大学计算机与数学学院; 出处《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第3期58-70,共13页; 基金 2018年度国家社科重大项目“信息化促进新时代基础教育公平的研究”(18ZDA334)子课题“面向基础教育精准帮扶的无缝学习体系研究”。; 文摘学习路径能直观地反映学习者真实的学习过程,对优化学习、提供学习帮助、调整教学策略等具有重要意义。本研究从中英文核心文献库选取近五年"基于数据的学习路径分析"中文文献324篇、英文文献255篇,定量和定性分析学习路径的概念界定和核心研究内容,最后总结出研究的发展趋势和未来展望。本研究发现:1)学习路径为单维或多维学习信息单元的组织序列,学习路径节点信息可以分为学习内容和学习行为两大类;2)核心研究内容有学习路径规划和学习路径发现。学习路径规划是利用数据规划未来路径,包括基于知识特征、学习者特征和综合情境特征生成最优学习路径,重在智能适应;学习路径发现研究关注发现已有学习路径数据的规律,包括普遍学习路径发现和最优学习路径发现,突出群体智能;3)研究发展趋势有:学习路径由静态预设转变到动态生成,学习路径分析数据参数由单一维度转向多维度整合,实现学习路径的技术方法趋向人工和机器结合;4)未来展望主要有:多维信息特征映射的教育知识图谱重构,面向学习过程综合情境感知的个性化学习路径生成,基于学习行为且体现群体智能的学习路径发现,多维度数据支持的在线学习路径可视化。; 关键词在线学习学习过程学习路径研究现状; Keywords online learning learning process learning path review; 分类号 G434 [文化科学—教育技术学]; 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	茶油挥发物质的固相微萃取条件的优化	龙奇志黄永辉钟海雁李忠海 Paul Prenzler Kevin Robards	《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	18	在线阅读下载PDF 职称材料
2	冬春季暖棚舍饲对母羊体重损失及产羔性能的影响	张晓庆 KEMP David 马玉宝姜超	《草业学报》 CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	全景透视多模态学习分析的数据整合方法	穆肃崔萌黄晓地	《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心	2021	43	在线阅读下载PDF 职称材料
4	应用体外消化法评定不同生育期麦类作物营养价值	王莉宋天增 Michael Friend John Wilkins John Piltz	《中国草食动物科学》 CAS	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于过程数据及分析的在线学习路径研究:规律与规划	崔萌穆肃黄晓地	《开放教育研究》 CSSCI 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料