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利用低场核磁共振技术迅速评估炸油品质 (2013年)

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简介：
本文介绍了采用低场核磁共振技术对炸油品质进行快速、非破坏性检测的方法，并探讨了其在食品安全领域的应用价值。 由于高温油炸过程中的快速劣变现象,市场上油炸用油的质量问题日益受到人们的关注。为了研究低场核磁共振技术在复杂市场条件下的油炸用油质量检测效果，从上海市10个行政区的市场中采集了107份样品，包括96份大豆油和11份起酥油。通过测定这些样品的极性组分和黏度，发现有6份（占总样本数5.6%）样品中的极性组分超过了国家标准，这表明市场上存在一定的安全问题。进一步分析显示，除去起酥油后，剩余样品中极性组分与黏度之间的线性关系良好, 相关系数R2达到0.927。用低场核磁共振仪测定各相关参数。

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  • 利用低场核磁共振技术迅速评估炸油品质 (2013年)
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    本文介绍了采用低场核磁共振技术对炸油品质进行快速、非破坏性检测的方法，并探讨了其在食品安全领域的应用价值。 由于高温油炸过程中的快速劣变现象,市场上油炸用油的质量问题日益受到人们的关注。为了研究低场核磁共振技术在复杂市场条件下的油炸用油质量检测效果，从上海市10个行政区的市场中采集了107份样品，包括96份大豆油和11份起酥油。通过测定这些样品的极性组分和黏度，发现有6份（占总样本数5.6%）样品中的极性组分超过了国家标准，这表明市场上存在一定的安全问题。进一步分析显示，除去起酥油后，剩余样品中极性组分与黏度之间的线性关系良好, 相关系数R2达到0.927。用低场核磁共振仪测定各相关参数。
     
  • 用于食用油品质检测的低场核磁共振探针
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    本研究开发了一种专门用于检测食用油品质的低场核磁共振(LF-NMR)探针，能够快速、无损地评估油品的新鲜度和纯度，为食品安全提供先进的技术保障。 食用油是日常生活中不可或缺的一部分，其品质直接影响到食品的安全性和健康性。随着煎炸烹饪方式的普及，食用油在使用过程中会发生一系列物理和化学变化，如氧化、聚合及水解等反应，这些过程会生成对人体有害的物质。因此，在实际应用中及时准确地检测食用油的质量变得非常重要。 低场核磁共振（NMR）技术作为一种无损且快速的分析手段，在多个领域得到了广泛应用。由于其能够非侵入性地研究材料内部结构的特点，使得该技术在评估食用油品质方面具有独特优势。通过测量样品在磁场中的核自旋弛豫时间来获取物理和化学信息是NMR技术的核心。 对于食用油的质量检测而言，低场NMR可以通过测定横向弛豫时间（T2）反映油脂的状态变化。这一参数能够揭示分子量、运动特性和极性物质含量的变化情况，从而为煎炸过程中食用油品质的演变提供依据。 尹奇峰和倪中华等人提出了一种改进型的低场核磁共振探头设计，通过优化调谐匹配电路及提高其Q值来增强稳定性。这项工作不仅在理论上有所创新，在实际应用中也展示了良好的性能表现。他们利用仿真技术验证了新探头在不同环境条件下的稳定性和一致性，并进一步制作了实验用的低场核磁共振探头应用于食用油质量检测。 通过分析不同煎炸时间下各种油脂（如大豆油、花生油及调和油）样品的NMR信号，研究者们建立了描述这些变化趋势的数学模型。这项研究成果不仅为理论设计提供了新的思路，在实际操作中也证明了其可靠性和准确性，有助于更好地监控食用油在使用过程中的品质变化，并确保食品的安全性。 随着低场核磁共振技术不断进步和完善，它在未来食用油质量检测领域将展现出更广泛的应用潜力和价值。
     
  • 核磁共振图像数据
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    核磁共振图像数据是指通过核磁共振成像技术获取的人体内部结构信息的数据集合，广泛应用于医学诊断和研究中。 关于膝盖的MRI（核磁共振）图像数据，文件格式为*.dcm，这是标准的dicom文件。可以直接使用MATLAB中的dicomread()函数进行读取。
     
  • MATLAB开发——核磁共振仿真
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    本项目利用MATLAB进行核磁共振信号的仿真研究，通过编写高效的代码模拟不同条件下核磁共振成像的过程与结果，为科研及教学提供可视化工具。 在经典近似下进行MATLAB开发以模拟核磁共振的过程。
     
  • 功能磁共振成像的技术与数据
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    本课程聚焦于介绍功能磁共振成像（fMRI）技术及其数据分析方法，旨在帮助学生掌握大脑活动测量和解读的基础知识。 中国科学院心理研究所脑高级功能研究实验室的马力飞教授讲解了关于功能磁共振成像技术及其数据的相关内容。
     
  • 压缩感知技术在磁共振成像中的应用
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    本研究聚焦于探索并优化压缩感知技术如何应用于提高磁共振成像的速度与图像质量，旨在减少扫描时间和改善患者体验。 压缩感知磁共振成像是一种先进的医学图像技术，它结合了数学理论与实际的图像处理算法，显著提高了磁共振成像（MRI）的效率和质量。传统MRI获取高质量图像通常需要较长的时间，这不仅增加了患者的不适感，也可能导致运动伪影。而引入压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论后，则通过利用图像稀疏性大大减少了所需的采样数据量。 压缩感知的基本思想是：如果信号在某个域内表示为稀疏的，则只需要远低于奈奎斯特频率就能重构出该信号。在MRI中，这个信号就是人体组织的核磁共振响应，而稀疏域通常是傅里叶变换或小波变换的空间。 MATLAB常用于实现压缩感知算法，在此技术中的源代码可能包括以下部分： 1. **数据采集模块**：采用非均匀随机采样策略以减少数据量。 2. **重构算法**：如L1最小化、迭代软阈值（ISTA）、快速 ISTA （FISTA） 或基于梯度的优化方法，用于从稀疏采样数据恢复完整图像。 3. **正则化技术**：使用 L1 范数或 TV 正则化保持图像连续性的同时鼓励解决方案的稀疏性。 4. **图像质量评估**：可能包含 PSNR 和 SSIM 等指标，用于量化重构图像的质量。 5. **可视化工具**：展示原始、重构后的图像及采样点分布以帮助理解和分析结果。 6. **参数调整功能**：允许用户调节采样率和正则化参数等，以便找到最佳的重建效果。 在sparseMRI_v0.2版本中，开发者可能优化了算法性能或提高了图像质量。理解并应用这些源代码有助于研究者进一步探索压缩感知技术在MRI中的潜力，并且该领域的研究成果对其他领域如遥感、医学超声和光谱成像等也具有借鉴意义。
     
  • DMFIT-核磁共振谱峰拟合工具
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    DMFIT是一款专业的核磁共振谱峰拟合软件，旨在帮助研究人员精确分析和解析复杂的NMR数据，提高科研效率。 这款软件用于核磁谱图分峰拟合，操作简便快捷。解压后安装即可使用，并且可以在官网学习相关的操作步骤。
     
  • 利用Docker容器技术迅速构建OpenStack云平台
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    本文章介绍了如何运用Docker容器技术高效搭建OpenStack云平台的方法，内容详尽实用，适合对云计算感兴趣的开发者和技术人员阅读。 利用 Docker 容器技术可以实现 OpenStack 云平台的快速部署。Kolla-ansible 的目标是通过灵活、无痛且经济高效的部署过程替代传统的僵化、痛苦且资源密集型的 OpenStack 部署方法。小型企业通常需要在超过100个节点规模上部署OpenStack，因此可能需要组建一支专业的维护和管理团队。寻找具有OpenStack部署经验的人才非常困难并且成本高昂，这给采用 OpenStack 带来了很大的障碍。Kolla 通过简化部署过程并同时启用灵活的部署模型来解决这些问题。
     
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    《教学品质评估系统》是一款专为教育机构设计的应用程序，旨在通过科学的方法和标准对教师的教学质量进行全面、客观地评价。该系统能够帮助学校及时发现并解决问题，促进教学质量持续改进与提升。 基于.NET的教学质量评价系统采用SQL数据库三层架构设计，适用于期末设计及毕业设计项目。
     
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    教学品质评估系统是一款专为教育机构设计的应用程序，旨在通过数据分析和反馈机制提升教学质量。该系统提供全面、客观的教学评价，帮助教师改进教学方法，促进学生学习效果最大化。 我开发了一个教学质量评价系统，在连接数据库后能够正常运行，并适合作为毕业设计项目。