化妆品致敏物质及安全风险管理对策讨论

化妆品中的致敏物质可能会导致部分消费者出现过敏性接触性皮炎,从而对消费者健康安全产生危害。在近年来国际化妆品监管合作组织(ICCR)对相关问题的讨论基础上,结合不同监管部门、技术机构关于化妆品致敏物质的管理措施和研究进展,从基本概念、监管理念、皮肤致敏性评价、致敏物质清单等多个方面进行总结和讨论,并提出化妆品致敏物质的安全风险管理对策。

奥氏体不锈钢薄板激光焊表面张力驱动熔池形成的数值模拟分析

为探究奥氏体不锈钢薄板激光焊接过程中表面张力对熔池形状、熔池流速、熔池静压的影响,以期优化焊接工艺并提高焊接质量。基于数值模拟分析方法,建立了移动旋转高斯曲面体热源模型,通过改变Marangoni对流系数来模拟不同表面张力条件,分析其对熔池形成过程、熔池形状、流速及熔池内静压力的影响。模拟结果表明,表面张力是影响熔池形态和内部静压力的关键因素,表面张力指向熔池内部,驱动熔池向中心汇聚,从而促进熔池的形成;表面张力的大小与熔池峰值温度、熔深、深宽比呈负相关,与峰值流速、熔宽、熔池内部静压力呈正相关;铜衬底的加入显著增大了过冷度,加速了熔池的冷却,有助于避开奥氏体不锈钢的敏化温度区间。

化妆品纳米原料物料属性及其功效相关性

随着纳米技术的发展,化妆品产业中纳米原料的应用也愈加广泛。文章基于欧盟法规中收录的化妆品纳米原料,结合欧盟消费者安全委员会(SCCS)的评估工作,重点总结了三联苯基三嗪、氧化锌、炭黑、二氧化钛、亚甲基双-苯并三唑基四甲基丁基酚等5种化妆品纳米原料的基本信息,梳理了其主要理化性质的一般表征方法及限度要求。进一步调研与化妆品纳米原料具有显著相关性的理化性质,以期明确影响化妆品纳米原料质量的关键物料属性,为相关产品的质量控制提供有益帮助。

美国《化妆品法规现代化法》(Mo CRA)剖析和思考

2022年12月,美国颁布《化妆品法规现代化法》(MoCRA),是自1938年颁布《联邦食品、药品和化妆品法》以来的首次重大法规修订。通过对MoCRA的法律地位、新增内容、监管变化以及后续FDA配套措施进行全面梳理、剖析,并结合我国《化妆品监督管理条例》要求及配套法规制定情况进行比对,对中美两国化妆品监管异同及技术趋势进行了初步探讨。

我国药品和医疗器械关联审评审批制度对化妆品原料管理和产品安全评价的启示

目的:研究我国药品、医疗器械关联审评审批相关制度,为化妆品原料管理和产品安全评价提供参考。方法:对近年来国家药品监督管理部门发布的药品、医疗器械关联审评审批政策进行梳理总结,对相关监管要求和技术管理手段进行分析,并与化妆品监管要求和管理现状进行对比。结果与结论:在考虑行业差异和监管差异的基础之上,可参考借鉴我国药品和医疗器械关联审评审批相关制度和配套措施,优化我国化妆品审评审批流程、划清安全责任界限、加强原料信息管理、借助信息化支撑手段,探索“化妆品原料安全信息库”的科学应用,提高化妆品原料管理和产品安全评价的整体效率。

基于虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型研究

坝区自由场地震时程的多维长时序预测对于震害快速分析具有重要意义。虚拟传感器是地震物理传感器的补充感知手段,可实现地震时程的预测,然而现有虚拟传感器难以对多个信号做长时序预测,导致大坝震害分析较为滞后。针对上述问题,提出基于TFA-Seq2Seq虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型。其中,基于多任务学习将Seq2Seq的虚拟传感器改进为“Encoder-3 Decoder”结构,以建立多个坝体物理传感器信号与自由场三个方向长时序地震时程的映射关系,并添加注意力机制捕获多个输入信号的时序依赖关系,以解决同步多输出预测问题及提升预测精度。进一步,引入可逆的时频变换层和其逆变换层改进编码器和解码器,以缩短地震信号的时域长度,提取频域特征,并提出对应的随机强制学习的模型训练策略,从而克服了现有虚拟传感器难以对长序列进行有效预测的缺陷。案例分析表明,该方法实现了坝区自由场三个方向地震信号的超前10 s虚拟感知,且相较于未添加注意力机制和单输出的模型,预测精度分别提高了6.88%和3.32%,研究为震时地震信息的超前感知提供了新思路和新途径。

基于工程认证的化工专业生产实习教学质量保证的研究与实践

文章从工程教育专业认证标准出发,结合广西科技大学的教学实践,对化学工程与工艺专业的生产实习进行了教学改革,制定了以成果为导向的课程目标,设计了以学生为中心的教学环节,加强了过程管理,完善了成绩考核评定机制,为保证生产实习的教学质量提供参考。

近视患者角膜生物力学参数与像差的相关性分析

目的探讨近视患者角膜生物力学参数与全眼像差、角膜前表面像差的相关性。方法选取95例(190眼)近视患者作为研究对象,测量全眼像差、角膜前表面像差,记录总像差均方根(RMS)、总高阶像差均方根(RMSh),测量角膜生物力学参数[中央角膜厚度(CCT)、眼内压(IOP)、校正Goldman眼压(IOPg)、角膜补偿眼压(IOPcc)、角膜黏滞阻力(CH)、角膜阻力因子(CRF)]。比较不同近视程度患者的角膜生物力学参数和总RMS、总RMSh,采用Pearson相关分析法分析角膜生物力学参数与全眼、角膜前表面高阶像差(彗差、球差)的相关性。结果95例患者左眼、右眼的角膜前表面像差(总RMS、总RMSh)均大于全眼像差,差异有统计学意义(P<0.05);高度近视患者全眼、角膜前表面的总RMS均高于中度、低度近视患者,且中度近视患者高于低度近视患者,差异有统计学意义(P<0.05)。相关性分析结果显示,IOP与低度、中度近视患者的全眼和角膜前表面球差均呈强正相关(P<0.01),与高度近视患者的全眼球差呈强正相关(P<0.01);IOPg与低度、中度、高度近视患者的全眼球差均呈强正相关(P<0.01),与中度近视患者的角膜前表面球差呈强正相关(P<0.01);IOPcc与低度、中度近视患者的全眼球差呈正相关(P<0.05);CRF、CH均分别与低度、中度近视患者的全眼和角膜前表面球差呈正相关(P<0.05),与高度近视患者的全眼球差呈正相关(P<0.05)。结论近视患者的全眼像差通常小于角膜前表面像差,IOP、IOPg、IOPcc均与全眼球差存在相关性,且低度近视患者角膜生物力学参数与高阶像差的相关性强于中度、高度近视患者。

下一代风险评估在化妆品原料安全性评价的应用研究进展

下一代风险评估(Next Generation Risk Assessment,NGRA)是在传统的风险评估基础上发展出的一套以暴露为导向、以假设为驱动的新式风险评估框架体系。随着科学技术的发展、3R原则的推广,化妆品安全性评价和风险评估方法也在不断进步。国外已有一些采用NGRA开展化妆品原料风险评估的探索性案例研究,这些案例分析展示了NGRA的评估过程,有助于提高对NGRA原则的理解。文章通过对国际化妆品监管合作组织(ICCR)提出的NGRA原则、框架体系、评估工具以及国外应用NGRA开展化妆品原料安全性评价的案例分析等内容进行系统性的梳理和介绍,提出我国化妆品原料安全性评价面临的挑战,希望为提高我国化妆品技术支撑能力提供研究思路和技术储备。

面向隧道变形检测研究的数字孪生方法

针对隧道变形慢、难以获得有效实验检测数据导致隧道变形检测技术研究受限的问题,本文提出一种面向隧道变形检测研究的数字孪生方法,建立高保真隧道孪生模型;通过有限元模拟隧道的变形情况,输出隧道孪生模型的变形真值;搭建虚拟仿真平台,实现在虚拟环境中对隧道模型的三维激光扫描,以获得大样本检测数据,辅助训练变形检测方法;变形检测采用Geotransformer神经网络实现隧道点云配准,通过拟合隧道中轴线获取隧道断面点云,实现隧道变形分析。实验结果表明,该方法有效克服隧道变形检测技术研究受实验场地限制等问题,隧道模型表面重建平均误差为0.00253 mm,最大误差为1.1325 mm,与有限元方法输出变形真值对比,变形检测平均误差小于0.34 cm,验证该变形检测方法具备较高的准确性,基本满足工程需求。

浅谈防晒剂胡莫柳酯的安全性评估及各国监管情况

通过文献研究,总结国内外胡莫柳酯毒理学研究进展,分析欧盟消费者安全科学委员会(SCCS)3次对胡莫柳酯的评估差异和主要国家对胡莫柳酯的监管情况。胡莫柳酯体内试验慢性毒性和生殖毒性显示阳性,体外试验具有抗雄激素作用和孕激素受体拮抗作用。中国对其使用限值要求严于美国等国家,但与SCCS推荐限值仍有差异。胡莫柳酯作为常见防晒剂,其使用限值存在安全性风险,建议我国监管部门对其加大风险监测并开展安全性评估研究,为制定科学合理的使用限值提供依据.

色谱法测定发酵食品中组胺的研究进展

组胺是一种常见的生物活性物质,摄入过量可导致组胺中毒,因此检测发酵食品中组胺含量具有重要意义。色谱法作为一种灵敏度高、检出限低的检测方法,在发酵食品中组胺的检测领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了发酵食品中组胺的形成途径,然后探讨了高效液相色谱、离子色谱、薄层色谱、气相色谱和毛细管电泳的原理、优缺点和应用现状,最后对发酵食品中组胺的检测进行了总结和展望,以此为发酵食品中组胺的检测提供技术基础和方法依据,提高发酵食品中组胺的检测水平。

基于Drain3与Loganomaly的网络安全日志分析与事件响应

随着信息技术的发展,网络安全问题日益凸显,为了保障网络系统的稳定运行,对HDFS-v1日志进行研究。首先,利用Drain3算法对日志进行解析,有效避免了构造深度较大、不平衡的树,实验结果显示其精确率、召回率、F1度量及准确度均高达100%;其次,基于Loganomaly算法进行异常检测,训练结果训练集、验证集损失值分别为0.21、0.18,预测结果精确度为96.889%,召回率为93.604%,F1度量为95.218%;接着,再用Drain3算法对异常日志分类;最后,通过远程控制实现异常事件响应,发送报警邮件,确保在HDFS发生紧急情况时能够快速、有效地处理故障,保障大数据处理任务的稳定进行。

数控车床主轴热误差SHO–LSTM预测建模

在高精度加工过程中,数控机床主轴误差对加工精度的影响较为严重。数控机床热误差占总误差比例高达40%~70%,是主要的误差源之一。为了提高热误差预测的精度,本文提出一种使用海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)的精密车床主轴热误差预测建模方法。首先,利用羚羊优化算法(GOA)对模糊C均值聚类(FCM)的模糊矩阵常数、最大迭代次数、迭代终止条件进行优化并结合皮尔逊(Person)、斯皮尔曼(Spearman)和肯德尔(Kendall)相关分析方法优化温度测点,使用手肘法确定最优分组规模,根据DB(Davies–Bouldin)、BWP(Bregman Within–class Projection)和Silhouette(Silhouette coefficient)聚类评估指标评估温度测点聚类效果。其次,以车床主轴五点法获取的热误差数据和优化后的温度数据作为输入,使用海马优化算法(SHO)对时序预测网络(LSTM)的隐含层节点、全连接层节点、学习率、L2正则化常数进行优化,并使用S折交叉试验方法确定最优分组规模,建立主轴热误差SHO–LSTM预测模型。再次,在不同转速下对构建的热误差模型对基于平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)的预测效果进行评估。最后,在CKA6163A型车床上进行实例验证,使用五点法进行测量辨识,同时测量主轴附近的温度。结果表明:本文所提出的温度测点优化算法相比未优化的模糊C均值聚类(FCM)的DB指标降低了89.00%,BWP和Silhouette分别提高了59.00%和8.17%,优化后的聚类算法可有效降低温度测点间的共线性,提高预测模型的预测效率。本文所提出的海马优化算法(SHO)优化时序预测网络(LSTM)与未优化的时序预测网络(LSTM)相比,均方根误差降低了42%,表明海马优化算法(SHO)可以提高时序预测网络(LSTM)的准确性;与天鹰(AO)优化卷积神经网络(CNN)、反向传播神经网络(BP)相比,本文所提出的预测网络的均方根误差分别降低了3%、57%,SHO–LSTM主轴热误差预测模型的鲁棒性和准确性更高。

机床直线轴温度测点筛选与热误差预测方法

为揭示数控机床直线进给轴温度场信息与热误差之间的非线性映射关系,提高热误差预测模型效率和精度,提出了基于鹈鹕优化算法(POA)与随机森林(RF)的直线轴热误差预测方法。首先,采用Featts聚类算法将温度测点进行聚类分组,通过Spearman相关性分析计算温度与热误差之间的相关程度及热敏感点;其次,使用POA优化算法对RF模型参数进行寻优,确定RF网络的最佳决策树数量及叶子数等;最后,在三轴铣床加工中心上进行实验验证。结果表明,使用Featts聚类算法与Spearman相关分析方法提高了模型精度,有效避免温度测点间的多重共线性。与传统的BP神经网络及RF网络相比,POA-RF预测网络的均方根误差分别降低了46%和43%。

物流工程项目管理中激励机制构建对策分析

本文旨在研究物流工程项目管理中的激励机制构建对策分析。随着全球经济一体化的深入发展,物流业作为服务业的重要组成部分,对于国民经济发展起着重要的支撑和推动作用。而物流工程项目管理作为物流业发展的重要环节,对于提高物流效率和效益,降低成本,保障供应链的畅通,具有非常重要的意义。然而,在实践中,物流工程项目管理面临着众多的问题,其中之一便是激励机制不足的问题。缺乏激励机制的物流工程项目管理往往导致项目经理和团队成员缺乏动力和积极性,从而影响项目管理的效率和效益。

曹操烧信

东汉建安五年,曹操与袁绍在官渡展开激战。两军实力相差悬殊,袁军数倍于曹军,但曹操最终以少胜多,大败袁军。袁绍弃军逃跑,一路上辎重物资、图册兵藏均被曹军缴获。在清点战利品时,曹操的一名心腹发现了一盒书信,打开一看,立刻脸色大变。他把所有书信收齐封好,向曹操汇报:“主公,这些都是我军将士与袁绍来往的密函!”曹操看了一眼,对心腹说:“你把这些信都烧了吧。”

晏子责烛雏

春秋时期,齐国的齐景公非常喜欢鸟,专门指派了一个名叫烛雏的人看管鸟。有一天,烛雏不小心,让齐景公最喜欢的一只鸟飞走了。齐景公大发雷霆,准备杀掉烛雏。晏子知道这件事后,赶紧跑来面见齐景公。他说:“烛雏犯了罪,请让我来一一列举他的罪状,这样大王就可以向天下人公告,以儆效尤。”齐景公同意了晏子的请求。

油库消防安排智能化系统对火灾预警与控制的改善效果研究

油库作为火灾高风险区域,其安全防控至关重要。本文旨在研发一种油库消防安排智能化系统,以提升火灾预警与控制能力。该系统基于大数据和人工智能技术,实现油库环境数据的实时监控与火灾风险的快速评估预警。研究结果显示,智能化系统显著提高了火灾预警时间,并在火灾控制方面展现出卓越性能。相较于传统人工消防,该系统不仅降低了火灾发生概率,更能在火灾发生时迅速响应,有效减少损失。本研究为油库消防安全提供了新的解决方案。此外,该系统还具有良好的可扩展性和适应性,能够满足不同类型和规模油库的应用需求。这项研究对于智能化消防系统的设计和实施,以及提高油库的火灾安全管理水平具有重要的实际意义和理论价值。

智能化油库安全管理与应急预案研究

随着我国能源的蓬勃发展与需求的持续增长,使得油库这一关键的能源储藏地的安全问题日显重要。以维护和提升油库的安全管理为目标,本文深入研究了智能化油库安全管理与应急预案,对现有油库安全管理进行详细的调研与分析,总结指出存在的困境和短板,并据此阐明了推行智能化油库安全管理的实质需求以及紧迫性。开展现代智能化技术,借助物联网、大数据、人工智能等尖端科技,创建了油库的智能化监控和警报系统,极大增进了油库的安全保护力量以及应对紧急事态的迅速度。同时,针对可能发生的安全事故,及时确定并制定了具体可行的应急预案,并进行了演练验证。经过实施智能化管理和应急预案,油库的安全管理效率和准确性显著提高,事故应对能力和灵活性大幅增强。这次研究,不仅开展了富有深远影响的科学研究,提高了油库安全水平,也为未来类似设施的安全管理提供了新的视角和方案,具有重要的理论和实际意义。