静电场轨道阱高分辨质谱法快速筛查上海市流通环节蔬菜的农药残留

目的建立静电场轨道阱高分辨质谱法快速筛查蔬菜中农药多残留的方法。方法使用QuEChERS法净化蔬菜样品,结合静电场轨道阱高分辨质谱法开展809种农药的快速非靶向筛查。结果62种阳性农药的筛查限(screening detection limit,SDL)为0.005~0.010 mg/kg,定量限(limits of quantitation,LOQ)为0.01 mg/kg,线性范围为10.0~200.0μg/L,线性相关系数(r^(2))为0.9917~0.9997,日内精密度为2.77%~6.98%(n=5),日间精密度为4.82%~10.8%(n=5)。200批次样品共检出62种农药,不合格样品28批次,不合格率为14.0%。豇豆的不合格情况比较突出,不合格样品22批次,主要的不合格项是灭蝇胺和噻虫胺。结论该方法快速、准确、分析通量高,在无标准品的情况下实现了蔬菜中809种农药的非靶向快速筛查,可为蔬菜农药残留风险监测和质量控制提供支撑。

面向车联网的联邦学习模型定制框架及算法改进

针对车联网联邦学习服务难以满足用户训练个性化模型的需求,提出一种创新性的车联网联邦学习模型定制化服务框架。该框架采用了一种融合设备贡献度和数据集相似性的联邦学习聚合算法,实现了个性化联邦学习。该算法通过不同权重分配方式和相似性计算,使得不同用户可以根据自己的需求和数据特征,选择合适的模型训练方案。该框架还提出了一种双重抽样验证方法,解决了模型性能和可信度问题;此外,利用智能合约支持数据协作,保障了数据的安全性。实验结果表明,提出算法在大多数实验场景中表现出较高的准确率,该框架可以显著提高车联网服务的个性化水平,同时保证模型的准确性和可靠性。

乳及乳制品中抗寄生虫药检测方法研究进展

抗寄生虫药是牛羊等产奶动物养殖过程中必不可少的投入品。这些药物经牛羊吸收代谢后,容易残留在牛羊奶及其他动物组织中,给消费者造成安全隐患。我国食品安全国家标准规定了牛羊奶中21种抗寄生虫药的最大残留限量值,科研工作者们也建立了多种检测方法。本文对2018—2023年牛羊奶中抗寄生虫药的检测方法进行综述,简要对比电化学传感器法、表面增强拉曼光谱法、胶体金免疫试纸条法、液相色谱-质谱法、液相色谱-高分辨质谱法的优缺点,并对抗寄生虫药检测方法的发展方向进行了讨论和展望,为乳及乳制品中抗寄生虫药的定性筛查和定量检测提供技术参考。

基于区块链的工业物联网隐私保护协作学习系统

为了在保护数据隐私的前提下,充分利用异构的工业物联网节点数据训练高精度模型,提出了一种基于区块链的隐私保护两阶段协作学习系统。首先,使用分组联邦学习框架,根据参与节点的算力将其划分为不同组,每组通过联邦学习训练一个适合其算力的全局模型;其次,引入分割学习,使节点能够与移动边缘计算服务器协作训练更大规模的模型,并采用差分隐私技术进一步保护数据隐私,将训练好的模型存储在区块链上,通过区块链的共识算法进一步防止恶意节点的攻击,保护模型安全;最后,为了结合多个异构全局模型的优点并进一步提高模型精度,使用每个全局模型的特征提取器从用户数据中提取特征,并将这些特征用作训练集训练更高精度的复杂模型。实验结果表明,该系统在Fashion-MNIST和CIFAR-10数据集上的性能优于传统联邦学习的性能,能够应用于工业物联网场景中以获得高精度模型。

基于动态完整性度量的机密计算运行时监控方案

机密计算(confidential computing,CC)技术基于硬件可信执行环境(TEE),通过隔离、完整性度量和远程证明等技术保护使用中数据的机密性和完整性,并免受特权敌手的攻击.然而,现有机密计算平台的完整性度量和远程证明机制主要针对启动时,而缺少运行时完整性保护,例如当用户工作负载潜在的内存漏洞被敌手利用时容易遭受控制流劫持等攻击,目前仅包含启动时完整性保护的机密计算平台无法有效防止或者检测此类运行时攻击.针对该问题,提出了一种基于动态完整性度量的机密计算运行时监控方案,通过向TEE中引入控制流和数据流度量,并扩展可信验证方功能以进行运行时远程证明,实现了机密计算平台内用户工作负载的运行时完整性保护.使用CSV/SEV服务器作为机密计算平台,在其机密虚拟机/容器基础上进行了系统原型实现与实验评估,评估结果表明,方案在增强运行时安全性的同时,引入了约16%的性能损耗.

基于LCA的长江上游某内河港口工程碳排放估算与分析

“十四五”期间“双碳”目标的提出,推动着我国基础设施建设向绿色低碳的方向发展,生命周期评价方法(LCA)作为一款全面的环境影响评价工具逐渐开始应用到我国建筑业。以生命周期评价理论为基础,选取长江上游某内河港口工程为研究对象,将该港口工程全生命周期划分为施工阶段、运维阶段及退役阶段进行碳排放来源分析并估算碳排放。结果表明,该港口工程全生命周期碳排放为8.67万t CO_(2)-eq(当量),施工阶段、运维阶段、退役阶段分别占比39.4%、56.7%、3.9%,单位碳排放为95%置信区间为651.92~745.21 kg CO_(2)-eq/m^(2),中位数为698.14 kg CO_(2)-eq/m^(2),清单数据不确定性较小,港口工程碳排放敏感因素为混凝土和电力。碳排放评价结果总体较好,可作为后续制定碳减排政策的相关依据。

基于TEE和SE的移动平台双离线匿名支付方案

近年来,中央银行数字货币(CBDC)受到全球多个国家和地区的高度关注.双离线交易作为CBDC的可选属性,在无网络连接的情况下进行支付,被认为具有较大的实用价值.面向CBDC的双离线匿名支付场景,基于可信执行环境(TEE)和安全单元(SE)技术,提出了一种专为移动平台设计的高效双离线匿名支付方案(dual offline anonymous E-payment for mobile devices,OAPM).OAPM适用于资源受限的移动设备,允许移动付款者在不联网状态下安全地向收款者支付数字货币,且不向收款者及商业银行泄露个人隐私信息,付款者的支付行为也不会被链接,同时允许收款者设备处于离线状态,监管机构(如中央银行)在必要情况下能够识别匿名付款者的真实身份.该方案满足数字货币交易的多项重要属性,包括正确性、不可链接性、可追踪性、不可陷害性、机密性、真实性、防双花性以及可控匿名性等.实现了原型系统,并对可能的参数进行了评估.安全性分析和实验结果表明,该方案从安全性和效率两方面均能满足移动用户CBDC双离线交易的实际需求.

基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护

针对医疗数据共享中的“数据孤岛”问题,提出一个基于联邦学习的医疗数据共享与隐私保护方案。利用差分隐私技术对各个医疗机构的本地模型参数添加噪声,解决参数泄露的问题;全局模型通过编写的智能合约聚合并上传区块链,避免过度依赖中心聚合服务器;针对提出的隐私保护方案对差分隐私噪声的添加位置进行实验和讨论。实验结果表明,该方案可以在去中心化的同时保护数据的隐私,达到了较高的准确度,找到了合适的噪声添加位置。

QuEChERS-超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱质谱法测定牛羊乳及其乳粉中21种兽药

采用QuEChERS方法处理样品,使用超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱质谱(ultra performance liquid chromatography-quadrupole/orbitrap mass spectrometry,UPLC-Q/Orbitrap MS)进行测定,建立牛羊乳及其乳粉中21种兽药的分析方法。通过优化色谱条件、质谱参数和前处理条件,确定最佳测试方法。样品经乙腈盐析超声提取后,采用N-丙基乙二胺和C_(18)净化,经Accucore RP-MS色谱柱(100 mm×2.1 mm,2.7μm)分离,UPLC-Q/Orbitrap MS测定。结果表明:21种兽药在各自线性范围内具有良好的线性关系,相关系数(r^(2))均大于0.99;方法定量限为0.5μg/kg;在0.5、2.0、10.0μg/kg加标水平下的平均回收率为67.2%~110.2%,相对标准偏差为3.6%~17.4%(n=6)。该方法简便、灵敏,适用于牛羊乳及其乳粉中21种兽药的同步检测。

新型超交联聚合物在蜂蜜中抗生素残留的检测研究

为了实现蜂蜜中多种抗生素的残留量同时测定,优化前处理流程,合成了一种新型的多孔聚合物材料(POP),应用于检测蜂蜜中的11种抗生素残留。前处理采用多孔聚合物材料分散吸附方式,液相色谱串联质谱以0.1%(v/v)甲酸水溶液和乙腈为流动相进行洗脱,AtiantisR T3色谱柱(2.1 mm×50 mm,1.7μm)分离,11种抗生素可在4 min内达到良好分离效果。四环素类、磺胺类、喹诺酮类药物分别在10~500、2~100和1~50μg/L范围内线性关系良好,检出限分别为3.0、0.6和0.3μg/kg,定量限分别为10.0、2.0和1.0μg/kg。11种抗生素在低、中、高三水平加标下的平均回收率为90.9%~108.7%,相对标准偏差为2.1%~9.4%。相较于传统固相萃取净化方式,使用POP的检测方法具有操作便捷、节能高效的特点;且重复性好,回收率高,可用于蜂蜜中多种抗生素残留的检测。

膜分离技术去除水中新兴污染物的研究进展

新兴污染物(EPs)排放到水环境中会对自然生态和人类健康造成严重威胁,EPs的去除已成为研究者们在水处理领域重点关注的问题。在众多EPs处理技术中,膜分离技术(MSTs)比传统技术更有效,能够以低成本和低能耗从废水中分离EPs,是实现EPs控制与资源化利用的有效方法。综述了EPs的危害性及五种MSTs的特性,重点介绍了MSTs在EPs去除效能和膜污染方面的研究进展,并根据目前MSTs在处理EPs过程中存在的问题对其未来发展方向进行了展望。

为什么我们提不出实用的好理论?

一、理论之所以重要是因为其实用“没有什么比好理论更实用的了”(There is nothing so practical as a good theory),这句话出自美国社会心理学家库尔特·勒温(Kurt Lewin),并在组织与管理领域中被广为引用^((2))。

大兴安岭西南山麓河流水体多环芳烃污染特征与风险评价

选取我国寒温带大兴安岭西南山麓地区典型河流哈拉哈河和洮儿河中上游及其部分支流为研究区域,考察水体多环芳烃(PAHs)的空间分布规律、来源及风险,丰富我国北方高纬度地表水环境中PAHs污染基础数据库.结果表明,哈拉哈河水体中16种优先控制PAHs化合物总量浓度为16.91—201.14 ng·L^(-1)(平均值为91.32 ng·L^(-1)),洮儿河水体PAHs检出浓度为48.10—244.57 ng·L^(-1)(平均值为106.77 ng·L^(-1)).河流PAHs赋存水平与水体综合污染指数水质评价结果较为一致,即轻度污染状态的洮儿河水体PAHs赋存浓度略高于清洁状态的哈拉哈河.与国内不同温度带典型河流水体中PAHs赋存量相比,大兴安岭西南山麓地区河流水体PAHs污染程度整体处于较低水平,主要与区域人类活动强度较低有关.以不同环数计,哈拉哈河和洮儿河水体PAHs组成均以低分子量(2环和3环)化合物为主,分别占PAHs检出总量的91%和87%.PAHs单体化合物特征比值(Ant/(Ant+Phe)、Fla/(Fla+Pyr)、BaA/(BaA+Chr))溯源分析显示,哈拉哈河和洮儿河水体PAHs主要来自于石油源、煤炭和木材等生物质的燃烧.综合运用风险熵值法、致癌和非致癌风险评价模型评估哈拉哈河与洮儿河水体PAHs生态风险和人群暴露健康风险,显示Ant是主要的生态风险因子,其次为Flt、Pyr、BaA、Chr,其余单体化合物生态风险较低,河流水体PAHs赋存不存在健康风险.

酒店与在线旅行商的冲突是什么?——一个归纳式质性研究

在线旅行商(online travel agency,OTA)已经成为酒店业最重要的分销渠道,且与酒店产生广泛的冲突。然而,这种冲突本身并未得到学术界的足够关注。通过归纳式质性研究设计,文章对酒店与OTA冲突的领域及特征进行了探索。研究发现,酒店与OTA的冲突主要发生在价格、房源、客源及渠道限制等4个直接关系到双方利益得失的领域;OTA拥有的信息优势和权力不对称带来的在线显示度、动态性问题以及行业差异带来的沟通问题是酒店与OTA冲突的主要特征。基于上述发现,文章提出了一个概念性分析框架。这一框架整合了前人关于酒店与OTA冲突领域及特征的研究发现,提出了在线显示度、动态性等新构念,揭示了不对称权力和信息优势对冲突的影响,并指出应放弃分销渠道与酒店在信息、权力等方面保持不变的隐含假定。上述发现有利于学术界和业界加深对酒店与OTA渠道冲突乃至对双方关系的理解和认识,从而将动态视角引入研究、管理和规制工作中。

从保温饱到共富裕:新中国工业化使命的演变

聚焦谋发展使命,新中国工业化道路具有鲜明的阶段性特征,从保温饱到奔小康再到共富裕,始终坚持以人为本,以人民利益为核心。在保温饱阶段,通过确立一切以经济建设为中心原则、突破计划经济的经济体制改革、“四三方案”技术引进等制度创新,大大提升了工业品生产效率,极大地提高了人民生活水平;在奔小康阶段,工业发展重点从“有没有”转向“好不好”,通过市场化改革、创新发展、开放发展、工业立国、包容性发展、可持续发展使中国发展成为世界上最大的工业国家,并全面建成小康社会;在共富裕阶段,中国正加快构建新发展格局,已取得新冠病毒感染防控重大决定性胜利、人均预期寿命历史性突破、关键核心技术标志性成果涌现等成就。通过历史梳理,认为工业是保温饱、奔小康与共富裕的主引擎,结合实际又与时俱进的工业化改革、对外开放、处理好政府与市场的关系是加快工业化发展的必由之路。

基于改进FCM-LSTM的光伏出力短期预测研究

受制于外界气象条件和设备性能损失等多方面因素的影响,光伏电站的发电功率呈现出很强的波动性和随机性,精确的光伏出力预测对光伏电站的运营管理和电网的调度运行至关重要。针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)无法自主确定聚类数以及欧氏距离在高维数据分类上的不足,在传统FCM的基础上引入自适应因子和加入余弦距离作为样本分类指标,确定与待预测数据相似程度最高的历史样本簇集,创新性地提出一种基于改进FCM和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏出力组合预测模型。在云南某光伏电站的应用结果显示,对比其他预测模型,所提方法的历史样本分类效果更佳,发电功率预测精度更高,验证了该方法的有效性与优越性。

具备限流能力的混合式高压直流断路器拓扑

直流断路器(DCCB)是解决直流系统短路故障的重要手段,针对现有DCCB存在的限流效果差、避雷器使用寿命短和故障隔离速度慢等一系列缺陷,文中提出一种具备限流能力的混合式高压直流断路器拓扑(CLC-HDCCB)方案。CLC-HDCCB载流支路和转移支路采用双桥式结构,具备双向通断能力;限流部分采用限流电阻和限流电感并联限流方式,显著降低了故障电流峰值及上升率;设计泄能电阻在断路过程中将限流电感旁路,减少了避雷器单次开断吸收的能量;对所提CLC-HDCCB方案分断故障电流、正常合闸和分断小电流等直流系统出现的各种工况进行了详细分析,并给出参数选定的方法。最后在PSCAD/EMTDC平台进行仿真验证,结果表明所提CLC-HDCCB方案与现有DCCB方案相比在故障限流、避雷器吸能和故障清除时间等方面具有一定的优势。

焦点解决取向下高职高专院校就业指导新模式探索

目前世界经济复苏乏力,我国经济受世界经济影响,用人单位需求减弱,给高职高专院校毕业生就业带来重重压力和挑战,使学校就业指导工作面临严峻形势和新的挑战。在这种情形下,高职高专院校解决学生在就业过程中存在的个性化问题,提升学生就业“质”的发展,创新就业指导的模式以及提高就业指导的效率与效果,成为高职高专院校推进就业工作的重要出破口。而焦点解决取向的就业指导具有以个人为中心、高效、短期的特点,正契合这一要求。基于此,探索以焦点解决理论、技术为基础的就业指导训练营,对于提高高职高专院校就业指导工作的精准性、高效性以及促进就业指导工作在新形势下的高质量发展具有重要意义。

编读往来

或立于书架引人注目,或摊开于案头被专注研读,或在基层站队间流转传阅……这些年,在我到过的几乎所有的机关大楼、钻采井站、工程现场,都能看到《国企管理》的身影。视野宏大的“独家策划”启发了战略决策者的智慧;格局高远的“财经大势”让管理者悟透了新发展理念;生动鲜活的“经典案例”让经营找到了可操作之道;精心采撷的“声音”“数字”“新知”等,成为把握当下与展望未来的指南……

基于改进YOLOv7的钢材表面缺陷检测方法

为解决工业钢材表面缺陷检测过程中存在的检测精度低、效率低的问题,文章对原有的YOLOv7算法进行了改进,从而形成了YOLOv7-M算法。首先,在主干网络后加入GAM模块,以增强模型的全局交互能力。然后,在YOLOv7网络的预测头前端添加集成Transformer和卷积的轻量级模块MobileNetViTv3block,来捕获全局细节信息,同时,降低YOLOv7的模型参数,以提高检测速度。最后,在定位损失函数上用SIoU-Loss函数代替CIOU函数,以提升钢材缺陷检测位置的准确性。以NEU-DET数据集为基础做相关的消融与比较实验,在VOC2012数据集上做通用性的比较实验。结果表明:经过改进后的YOLOv7-M算法具有更大的优势,mAP值达到了90.75%,平均检测精度提高了7.89%,FPS速度提升了7,并且改进后的算法具有通用性。