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基于多平台气相色谱技术与化学计量学模型的中国主产区两个桂花品种挥发性香气成分综合比较
•多平台GC技术系统表征了金桂和丹桂品种的挥发性芳香物质。•SDE/HS-SPME-GC-MS实现了全面挥发性芳香化合物(VAC)分析,而HS-GC-IMS用于小分子醛/酮的指纹图谱分析。•OPLS-DA结合OAV筛选出与品种相关的芳香标志化合物。•提出了两个新型指标——AI
来源:Microchemical Journal
时间:2026-08-30
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基于智能手机图像的深度学习技术用于快速检测麦芽麦芽根及发芽评估
**摘要**
- 基于智能手机的深度学习流程,可在2至3分钟内快速估算麦芽幼穗。
- HTC在边界框检测(AP₇₅ = 0.848)和种子分割(AP₇₅ = 0.836)方面表现最佳。
- Mask R-CNN + Swin Transformer在幼穗掩膜方面表现最佳(AP
来源:Microchemical Journal
时间:2026-08-30
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利用双酚A衍生的Schiff碱探针,通过溶剂门控技术实现Zn2+和Hg2+的双模式检测
•合成并表征了一种含有O、N和S供体的双酚A衍生物(H4L)。•该衍生物能够在H₂O/DMF(8:2,v/v,pH 7.4)溶液中通过36倍的荧光强度增加来检测Zn2+。•H4L可通过抑制荧光来检测H₂O/MeOH(1:9,v/v,pH 7.4)溶液中的Hg2+。•已进行DFT研
来源:Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry
时间:2026-08-30
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基于萘酰亚胺的双态发光剂实现多矩阵化学传感与高效人工光能采集:一种潜在的器件制造方法
摘要
能够在多种环境中使用的双态发光分子对于开发荧光化学传感器和光子材料具有极高的价值。然而,将多基质化学传感与光捕获功能集成到水介质中的单一分子平台上,目前仍然是一个未充分探索的领域。在本研究中,我们报道了一种名为HPMTB(6-(4-(2-hydroxyethyl)pip
来源:Journal of Luminescence
时间:2026-08-30
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基于在线综合二维液相色谱-串联四极杆飞行时间质谱(2DLC-Q-TOF-MS/MS)结合深度学习聚类驱动双模式采集技术的中药复方化学成分全局表征策略——以启神益气滴丸为例
•开发了一种由深度学习聚类驱动的双模式采集策略。•深度学习辅助的质谱缺陷过滤(MDF)实现了对化学化合物的精确分类。•PyMassTime-Cluster系统促进了子优先离子捕获(sub-PIC)列表的生成。•实现了对芪参益气滴丸(QSYQDP)的全面智能化表征。引言中药方剂
来源:Journal of Chromatography A
时间:2026-08-30
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用于提升WO₃光阳极光电化学性能的节能快速热处理方法
### 摘要
快速热处理(RTP)已成为一种有效策略,可以在最小化热预算和基底降解的同时,定制金属氧化物光电电极的缺陷化学性质。本文研究了RTP对介孔WO3光电电极结构和光电化学性质的影响,这些电极用于水氧化反应。通过喷涂法将WO3沉积在FTO(氟掺杂氧化锡)基底上,并在650-
来源:Catalysis Today
时间:2026-08-30
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人工智能系统审计:当前框架、原则与方法综述
摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要,您必须具有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要过去十年来,人工智能(AI)系统在各行业的指数级融合得益于机器学习算法、数据可用性和计算能力的重大进展。这一进步产生了高效的人工智能系统,但也凸显了对有效审计以批判性评估这些技术的重要需求。
来源:ACM Computing Surveys
时间:2026-08-30
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用于空间聚合和地理空间问答的拓扑关系可视化技术
•在重复的空间查询中,拓扑关系被实现为图中的边。•在PostgreSQL中,增量关系的存储量为93.8 MB,在Neo4j中为3.25 MB。•索引后的PostgreSQL到Neo4j的平均延迟比为1.87。•一个选择性核心在覆盖所有十个案例的情况下,移除了53.81%的关系。•
来源:Spatial Statistics
时间:2026-08-30
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面向填充床蓄热的完全可持续地聚合物基填充材料设计:一种绿色工程方法
**摘要**
随着全球从灰色材料路径向绿色材料路径的转变,废弃材料的回收和再利用在实现可持续发展中发挥着关键作用。本研究开发了一种完全可持续、成本低廉且具有优异热性能和机械性能的填料材料,可用于潜在的热能储存,目标是在更广泛的绿色能源技术框架内应用于聚光太阳能(CSP)系统
来源:Solar Energy Materials and Solar Cells
时间:2026-08-30
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STAP-OSR:一种用于无人机射频信号轻量级开放集识别的谱时自适应原型方法
•STDA-Enc 解耦了无人机射频频谱图中的频谱和时序依赖关系。•AHP 学习每类的原型方向、集中度和角余量。•AMBL 协调原型对齐、角余量和原型分离。•STAP-OSR 以 0.72M 参数(ResNet-18 的 6.4%)达到了 0.949/0.943 的平均 AU
来源:Physical Communication
时间:2026-08-30