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液氮间歇式浸渍冻结对饺子冻裂率及感官品质特性的影响

为探究液氮间歇式浸渍冻结对饺子色差、质构、感官品质和微观结构的影响，本文以冻裂率为指标分别研究液氮浸入时间、间隔时间、浸入次数对饺子的影响；以低温冰箱冻结、螺旋隧道式冻结为对比，采用色差仪、质构仪、扫描电镜等分别研究液氮间歇式浸渍冻结对饺子色泽、质构、感官特性及微观结构等品质特性的影响 结果表明，当液氮单次浸入时间为2 s，间隔时间为10 s，浸入8次，总时间为86 s时，用时最短，同时中心温度达到一18℃以下，且饺子冻裂率为零，与传统的低温冰箱冻结、隧道式冻结方式相比，液氮间歇式浸渍冻结后饺子L 8显著性提高（P＜0．05），色泽外观明显改善，硬度、胶着性、咀嚼性显著降低（P＜0．05），口感更接近于新鲜未处理组饺子品质。扫描电镜观察结果表明液氮冻结处理组饺子皮内部形成孔洞最小且最多，过多的孔洞可能破坏了面筋网络结构，导致饺子耐煮性较差。本研究为液氮冻结在米面制品中的应用提供了一定的理论基础和技术支撑。

  • 2021-04-26
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科技冬奥助推视听产业智慧冬奥传递情感交融_——论5G+8K视听新技术在奥运转播中的应用前景

据不完全统计，现在有超过 550 个高清频道在全国范围内播出，2022 年北京冬奥会必将给 8K 超高清电视发展和 5G 转播应用带来难得的机遇，向世界呈现出更高清晰度、更好体验感、更具创新能力的 5G+8K 赛事转播服务，并极大地推动视听科技的发展。

  • 2021-04-26
  • 阅读189
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基于人工智能方法的数据库智能诊断

数据库是一种非常重要和基础的计算机系统软件，随着数据库在各行各业的广泛应用，越来越多的人开始关注数据库运行的稳定性．由于各种各样内部或是外部作用的影响，数据库在实际运行的过程中会出现性能异常，而这可能会带来巨大的经济损失．人们大多通过观察监控指标信息来进行数据库异常诊断，但是关于数据库监控指标有数百个，普通的数据库使用者根本无法提取出有价值的信息．一些传统的公司会聘用专业的人员管理数据库，而这种成本会是很多公司难以接受的．因此，如何用较低的成本完成对数据库的自动监控和诊断是具有挑战性的问题．现有的OLTP数据库自动异常诊断方法往往存在着监控信息收集成本过高、适用范围小抑或是稳定性较差等问题．提出了一种智能的数据库异常诊断框架AutoMonitor’提供了数据库异常监测、异常指标提取和根因分析这3个模块，这3个模块分别使用了基于LsTM的时间序列异常诊断模型、KolIIlogorov．smimov检验、和优化的K近邻算法．整个框架分成离线训练和在线诊断这两个阶段．将提出的系统部署在Post盯esQL数据库，通过实验表明该框架对于异常诊断具有较高的精确程度，并且不会对系统性能造成太大的影响．

  • 2021-04-26
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微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性的影响

探究微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性影响的作用机制。[方法]试验以番茄幼苗‘金棚 8 号’为试材，研究了浇灌有效氯浓度为 80 mg·L-1的微酸性电解水对自然干旱中番茄幼苗质膜稳定性、活性氧含量和抗氧化酶活性的影响，采用称重法测量干旱程度，自然干旱 1、2、3 d 土壤水分含量约为 60%~75%，35%~50%，10%~25%。[结果]浇灌微酸性电解水后自然干旱 2 d 时叶片和根系相对电解质渗透率分别降低 17. 78% 和 19. 93%，叶片丙二醛含量减少21. 83%；叶片和根系 H2O2含量分别减少 22. 77% 和 29. 89%；自然干旱 3 d 时 D80 叶片和根系中 SOD 活性分别提高10. 30% 和 14. 31%，CAT 活性分别提高 2. 46% 和 8. 18%。[结论]经微酸性电解水处理后，番茄幼苗在中度干旱胁迫时质膜稳定性更高，体内活性氧含量更低，能更好的抵御中度干旱胁迫带来的破坏，微酸性电解水能够缓解番茄幼苗在重度干旱胁迫下抗氧化酶活性的降低，整体上能够提高番茄幼苗的抗旱能力。

  • 2021-04-26
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面向AI算法的外观专利图像数据集

作为一种工业产权的外观专利在产业振兴中起着重要作用。外观专利采用的洛迦诺分类标准不支持图像分类，而 AI 算法直接在洛迦诺分类标准图像数据集并不能有效提升分类精度。因此，对外观专利审查员来说，外观专利的分类检索具有相当大的挑战。为此，本文提出先领域、再功能、后视觉的四级外观专利图像分类新标准，在此分类标准基础上构建了 Patent-MNIST 外观专利标准测试集。利用典型的 AI 算法来测试验证，结果表明，VGG19 等经典算法在 Patent-MNIST 数据集中的分类准确度比直接使用洛迦诺分类标准数据集有显著的性能提升。同时，在本文的分类标准数据集的基础上，还需要进一步地针对外观专利来改进算法。

  • 2021-04-26
  • 阅读113
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人工智能专业_高等数学AI_课程教学探讨_——以安徽工程大学为例

随着人工智能加速走向全面应用,人工智能人才紧缺问题亟待解决。 “高等数学 AI” 课程教学对人工智能专业学生科学素养形成和后期专业学习至关重要。 文章以安徽工程大学 为例,分析了该课程的教学现状和教学过程中存在的问题,并结合人工智能专业培养目标从课 程的定位教学目标、设计教学内容、丰富教学方法、改革教学考核方式四个方面提出课程改革 的具体对策,从而培养具有良好数学基础和较强建模能力的人工智能领域人才。

  • 2021-04-26
  • 阅读231
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人工智能技术在直升机领域的应用及发展展望

迈入21世纪,人工智能技术进入了高速发展阶段,已成为公认的最有可能改变世界的颠覆性技术。许多国家已将发展人工智能上升为国家战略,并作为提升国家核心竞争力的重要抓手,持续加快人工智能技术创新。在日常的生产生活领域,人工智能正成为经济发展的新引擎,智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶等逐步进入实际应用,带来了社会建设的新机遇。在军事领域,人工智能逐渐成为武器装备从数据优势、信息优势、知识优势向决策优势转变的重要工具,智能化感知与信息处理、智能化指挥控制辅助决策、无人化军用平台、仿生机器人、人体增强等技术在军事领域扮演着越来越重要的角色,推动着作战形态从信息化战争向智能化战争加速演进。

  • 2021-04-26
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面向AI模型训练的DNS窃密数据自动生成

近年来, 借助 DNS 协议良好的隐蔽性和穿透性实施数据窃取已成为诸多 APT 组织青睐的 TTPs, 在网络边界监测 DNS流量进而精准发现潜在攻击行为已成为企事业单位急需建立的网络防御能力。然而, 基于 DNS 的 APT 攻击所涉及的恶意样本存在难获取、数量少、活性很低等现实问题, 且主流的数据增强技术不适合移植到网络攻防这个语义敏感领域, 这些问题制约了 AI 检测模型训练。为此, 本文基于 DNS 窃密攻击机理分析, 并结合了大量真实 APT 案例和 DNS 工具, 提出了一种基于攻击 TTPs 的 DNS 窃密流量数据自动生成及应用方法, 设计并实现了 DNS 窃密流量数据自动生成系统—MalDNS, 以生成大规模、高逼真度、完备度可调的 DNS 窃密数据集。最后, 通过实验验证了生成流量数据的有效性, 以及对检测模型训练的有效支撑。

  • 2021-04-26
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