【摘 要】
：
为了获得一种稳定的活性物包覆的纳米载体，以PolyAquol LW为非离子表面活性剂，丁二醇为助表面活性剂，霍霍巴油为油相；采用滴油法，以丁达尔现象作为澄清透明微乳液临界点判断的依据，绘制了PolyAquol LW/丁二醇/霍霍巴油/H2O的水包油（O/W）型微乳液的伪三元体系相图。根据伪三元相图，确定了水包油型微乳液的最佳制备条件；以脂溶性大麻二酚作为模型活性物，制备了大麻二酚微乳液。研究了大麻
【基金项目】
：
国家级大学生创新创业训练计划项目（202110464024,202110464071）；
论文部分内容阅读
为了获得一种稳定的活性物包覆的纳米载体，以PolyAquol LW为非离子表面活性剂，丁二醇为助表面活性剂，霍霍巴油为油相；采用滴油法，以丁达尔现象作为澄清透明微乳液临界点判断的依据，绘制了PolyAquol LW/丁二醇/霍霍巴油/H2O的水包油（O/W）型微乳液的伪三元体系相图。根据伪三元相图，确定了水包油型微乳液的最佳制备条件；以脂溶性大麻二酚作为模型活性物，制备了大麻二酚微乳液。研究了大麻二酚微乳液的表面张力、粒径分布以及透光率，考察了温度、高速离心对大麻二酚微乳液稳定性的影响。结果表明：当PolyAquol LW/丁二醇质量比（ζ）为2∶1,PolyAquol LW质量分数为1%时，霍霍巴油最大载油量的质量分数为9.09%；以此微乳液为载体包覆大麻二酚时，大麻二酚最大负载量可达1.62 mg/mL，此时表面张力降低至41.2 mN/m；稳定性研究结果表明：微乳液经过10 000 r/min离心20 min或者60℃放置3 h，依然能稳定存在且不分层，透光率几乎不变。本研究以微乳液为载体可以实现化妆品活性物的纳米包覆，在化妆品的开发与应用方面具有重要价值。
其他文献
视觉问答是一个具有挑战性的多模态任务,它桥接了计算机视觉和自然语言处理两个不同的领域。具体来说,给定一张图片和一个与图片相关的问题,视觉问答模型会从二者中寻找有效信息,从而给出正确答案。由于图像和文本属于不同的模态,存在严重的语义鸿沟,因此如何高效的对齐不同模态间的信息、减少二者的语义鸿沟,是目前视觉问答领域重点关注的问题。本文针对当前视觉问答方法在多模态对齐阶段存在缺少局部空间信息和过度依赖语言
安全管理关系到人民的生命和财产安全，是经济发展中不可逾越的一道红线。近年全国各地安全形势愈发严峻，石油化工行业的工程项目建设也事故多发，引起各方面高度重视。本文通过对工程建设项目安全管理的现状分析、总结，提出了项目安全管理提升的有效措施，对促进企业安全生产有着重要意义。
近年来混合现实（Mixed Reality,MR）技术在基础硬件与应用上均取得了较大的进展。在混合现实原有传感器设备下进行手臂运动合成时,混合现实设备因为只能采集到低维的人体手部的运动信息,所以大部分混合现实应用中只显示了手部的运动,而没有手肘、肩膀关节的运动表示,对于强调沉浸式和真实性的混合现实技术来说是明显不够的。目前生成混合现实设备下高质量的手臂运动,多数方案采用增加额外的传感器,从而获得更
近年来，随着我国经济的飞速发展，城市公共交通同时也发展迅速。拉萨市位于西藏中南部，面积2.95万平方公里，平均海拔3658米，年日照时间3000小时以上，素有“日光城”的美誉。同时拉萨市也是旅游胜地，每年有大量的游客慕名而来，极大地带动了拉萨市的经济发展，但同时拉萨市的交通压力也随之增大。拉萨在发展公共交通时高度重视绿色出行和环境保护。为了更好地解决城市交通，促进城市发展，本文将从拉萨市公交站点出
近年来,深度学习技术发展迅速,基于深度学习的目标检测技术已经落地应用在人脸识别、工业产品检测及安防系统等实际场景中。与此同时,企业对于移动端应用的需求也相应增加,这使得如何基于移动端进行深度学习目标检测受到了重视,研究人员也对此进行了大量研究。现阶段,在移动设备上进行深度学习有两种方式:一种是在线（online）的方式,另一种是离线（offline）的方式。在线方式依赖网络,具有很大局限性,因此,
＜正＞国卫妇幼发〔2023〕1号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团卫生健康委、教育厅（教委、教育局）、民政厅（局）、财政厅（局）、医保局、中医药局、疾控主管部门、药监局、总工会、妇联：现将《加速消除宫颈癌行动计划（2022-2030年）》印发给你们，请结合实际，认真贯彻执行。
随着医疗技术进步以及人口数量的增加,医疗数据的数量越来越多,而大多数的医疗数据都保存在不同机构和个人手中。由于医疗数据不允许直接交换以及数据所有者不愿意共享等原因,形成数据孤岛,导致无法将数据汇集在一起进行机器学习训练,同时还存在由于医疗数据的非独立同分布导致机器学习训练准确率不高的问题。针对以上问题,本文设计并实现了在大数据环境和数据孤岛情况下的基于联邦学习框架的医疗辅助诊断系统。研究内容如下:
传统的TCP/IP网络架构在可扩展性、安全性和移动性等方面存在缺陷,无法满足即时通讯用户对文件共享、音视频通话等内容获取的需求。命名数据网络（Named Data Networking,NDN）作为最具发展前景的未来互联网体系结构之一,实现了从IP为中心到内容为中心的转变。NDN支持网络内缓存,支持多播和多路径传输,这为多用户聊天等内容分发类应用带来优势。但目前NDN环境下多用户聊天系统的发展仍存
目标检测是计算机视觉的一个重要分支,同时也是近几年的研究热点。其主要工作是在图像中找到所有感兴趣的目标,并判断出它们的类别,同时确定它们的位置。近年来,随着计算机视觉的快速发展,建立更深、规模更大的卷积神经网络成为计算机视觉任务的主要趋势。然而,大而复杂的模型难以被应用在计算能力有限的设备上。所以,目标检测模型的轻量化在计算受限的情况下变得至关重要。在当今流行的目标检测算法中,无锚框（Anchor
机会网络由无线移动自组网发展而来。机会网络与传统无线自组网不同,源节点向目的节点转发消息时,无需在两者之间建立端到端的链路,而采用“存储—携带—转发”模式,利用节点移动和相遇完成数据的转发。这种无需建立端到端链接的通讯方式可以应用于无通信基础设施环境下的信息转发,例如灾难环境下的通信。由于节点移动具有不确定性,因此在通信过程中实现有效的路由策略变得尤为重要。由于机会网络节点的缓存空间和能量有限,路