HPLC法分析茶愈胶囊化学成分方法改进

报道了对献[1]中HPLC法分析茶愈胶囊化学成分方法的改进。通过对检测波长、流动相配比的优化，结果在提高准确度的同时茶碱的灵敏度提高了0．56倍，愈创木酚甘油醚的灵敏度提高了3．1倍，每次进样分析节约时间6min，节约洗脱剂7．2mL。     

借鉴国外校企合作经验 完善我国高职教育模式

发达国家的高等职业教育实践证明,校企合作办学是培养职业技能人才的有效途径。我国的高职教育中,校企合作办学正在逐步地施展开来,合作方式、合作领域在拓宽。但还存在着进展不快、与技能人才培养要求不适应等问题,须从多方面着手推进校企合作办学模式的制度化。     

肝龙胶囊对小鼠血糖浓度的影响

目的：研究肝龙胶囊对正常小鼠血糖及肾上腺素致高血糖模型小鼠的血糖浓度的影响。方法：采用葡萄糖氧化酶法测定正常小鼠的血糖浓度及肾上腺素诱导小鼠高血糖不同处理后的血糖浓度变化。结果：肝龙胶囊对正常小鼠血糖浓度无影响,而对肾上腺素高血糖模型小鼠有显著的降糖作用（P〈0．01,P〈0．05）。结论：肝龙胶囊能降低肾上腺素性高血糖小鼠的血糖浓度,对正常小鼠血糖浓度无影响。     

辛芳鼻炎胶囊中非法添加化学药品的快速检验

采用显微鉴别法快速区别辛芳鼻炎胶囊的真伪,并快速排除中药制剂芳香鼻炎胶囊中非法添加化学药品氯雷他定。方法采用显微鉴别法结合TLC和HPLC法快速鉴别。结果该方法简单、快速且成本极低,稳定性和重现性好。结论本方法简便、快速,适合用于中药制剂非法添加化学药品的快速检测。     

右旋布洛芬缓释胶囊的释放度考察

目的：考察右旋布洛芬缓释胶囊的释放度。方法：采用转篮法,溶出介质为pH6．0的磷酸盐缓冲液,对研制的右旋布洛芬缓释胶囊的三批样品的释放均一性和辅料、胶囊以及滤膜对释药的影响进行考察。结果：三批样品的各时段取样点的释放度相差不大,均匀度较好,均在规定的范围内;辅料、胶囊和滤膜对释药试验的结果没有干扰。结论：研制右旋布洛芬缓释胶囊释药稳定,其释放度测定法可以作为其质量控制的方法。     

高效液相色谱法测定奥拉西坦胶囊的含量

采用高效液相色谱（HPLC）快速测定胶囊中奥拉西坦的质量分数,流动相为 V（甲醇）∶V（水）＝5∶95,于 C18柱上分离,检测波长为214 nm,奥拉西坦在测定范围内,质量浓度与峰面积呈良好的线性关系,设定条件下3 min 即可完成分析。所用方法简便,样品前处理简单,可用于奥拉西坦胶囊的质量分数测定。     

紫金前列康胶囊对大鼠实验性细菌性前列腺炎抗炎作用的实验研究

紫金前列康胶囊由中药精制而成,具有清热利湿,活血化瘀,解毒散结的功效。适用于慢性前列腺炎。将其对大鼠实验性细菌性前列腺炎抗炎作用进行了实验研究。结果表明,紫金前列康胶囊能提高前列腺液中的卵磷脂小体密度,降低白细胞数,并具有抗炎、利尿及活血化瘀的作用。     

疲复康胶囊药效学研究

目的:观察疲复康胶囊对小耐缺氧、游泳、爬杆和血清乳酸水平的作用。方法:疲复康胶囊1．0gkg、2．0gkg、3．0gkg给小鼠灌胃给药,连续给药s天于末次给药后1h,分别测定小鼠的耐缺氧能力,负重游泳时间,爬杆时间和血清乳酸的水平。结果:疲复康胶囊有提高小鼠的耐缺氧的能力,延长小鼠负重游泳时间,延长小鼠爬杆时间和降低血清乳酸含量的作用。结论:疲复康胶囊有提高应激能力和降低血清乳酸的作用。     

五星草胶囊对男子中长跑运动员运动能力的影响

目的:探讨五星草胶囊对耐力项目运动员运动能力的影响。方法:将8名男子中长跑运动员分为实验组(服用五星草胶囊4名)和对照组(服用安慰剂4名),在正常训练期间,实验组每人每日早晚各服用五星草胶囊5粒,共服用10天。服药前一天和停药后次日上午测试受试者体成分、血清肌酸激酶(CK)、血尿素(BU)、睾酮(T)、血红蛋白(Hb)、红细胞计数(RBC)指标以及递增负荷实验的心率(HR)和血乳酸(Bla)。结果:实验组在服药后有氧运动后即刻的Bla明显下降(P<0.05),Bla最高值和Bla增值降低,运动后即刻的HR降低,12minHR的恢复率增加,Hb值明显增加(P<0.05),对照组在实验后T明显下降(P<0.05),其余指标在实验前后没有明显变化(P>0.05)。结论:服用五星草胶囊对改善运动员的身体机能状况有一定的效果,对耐力项目运动员有氧能力有一定的促进作用。     

基于胶囊网络的海量指纹纹型精准分类算法

指纹识别作为"物证之首"一直被认为是最可靠的生物特征识别方法，目前已经广泛应用在刑事侦查、居民身份认定及核实等领域。这类应用的特点在于需将待识别指纹与海量指纹数据库中的全部指纹做快速比对，以确定该枚指纹所有人的身份。为了提高指纹识别速度，海量指纹数据库会按照纹型拆分成若干类，待识别指纹仅和同类指纹做逐一比对。随着指纹采集相关的法律生效，近几年指纹数据库规模迅速扩大。一方面库内同类纹型的图像差异性显著增加，另一方面不同类指纹图像的相似性也在增加，指纹分类算法误分率大幅增加。"海量指纹纹型精准分类问题"迅速成为公安应用及指纹识别领域研究的热点。针对上述问题，提出一种基于胶囊网络的指纹纹型精准分类模型Cap-FingerNet。该模型一方面将胶囊网络独有的网络特性与指纹图像特有的自相似纹理特征相结合，可构成更为鲁棒的特征提取器及分类器。新引入的Batch-Normalization方法还可避免典型胶囊网络易于出现"梯度消失"的不足。另一方面，引入注意力胶囊机制，使得Cap-FingerNet较典型胶囊网络更准确且全面地提取出指纹图像细节信息，并使用全局压缩算法对胶囊进行有效挤压。Cap-FingerNet模型在某公安刑侦指纹数据库的4分类纹分类上获得99.63%的极高准确率，并在国际公开指纹数据集NIST-DB04的纹型4分类和5分类任务上分别测得96.25%和94.5%的准确率，取得了目前文献中最好成绩。