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;具體涉及一種煙草源酸甜香韻香料的制備方法及應(yīng)用。具體方法是煙葉醇提物經(jīng)旋轉(zhuǎn)錐體柱提取后獲得揮發(fā)性組分，揮發(fā)性組分依次經(jīng)三種溶劑萃取獲得對(duì)應(yīng)的萃取部位，以感官質(zhì)量為導(dǎo)向選取
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的前提上，通過(guò)減少對(duì)階段特征變化不明顯的特征的提取，減少模型的輸入，減少模型的參與，從而加快對(duì)于當(dāng)前煙葉所處的階段的識(shí)別。
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基金?！叭魏螐脑摶鹬?em class="term">提取資金用于資助行政和發(fā)展支出，包括醫(yī)療保健計(jì)劃和項(xiàng)目，都需要經(jīng)過(guò)年度國(guó)家預(yù)算編制程序?！鄙w倫衛(wèi)生與社會(huì)政策中心建議，電子煙稅收應(yīng)該
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，目前對(duì)以煙草為原料高效生產(chǎn)替代蛋白的報(bào)道仍非常有限。該研究以大田廢棄煙葉為原料，提出聯(lián)產(chǎn)煙葉蛋白與微生物蛋白的新思路，制定了在提取煙葉蛋白后再進(jìn)行多糖酶解
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大分子物質(zhì)微生物的方法，包括以下步驟：微生物分離；微生物單克隆培養(yǎng)；擴(kuò)大培養(yǎng)：將固體培養(yǎng)板上的單菌落轉(zhuǎn)移至含有煙梗提取液的96微孔
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有效過(guò)程變量進(jìn)行時(shí)序匹配；提取所述達(dá)到均衡后的樣本的特征；將所述樣本的特征輸入bagging集成分類器模型并訓(xùn)練所述bagging集成分類器模型；使用測(cè)試后
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各項(xiàng)生產(chǎn)工序所對(duì)應(yīng)的初始工藝參數(shù)以及環(huán)境參數(shù)；將初始屬性參數(shù)、初始工藝參數(shù)以及環(huán)境參數(shù)進(jìn)行整合處理，得到待處理數(shù)據(jù)；對(duì)待處理數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到
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的煙葉數(shù)據(jù)融合烘烤特征參數(shù)監(jiān)測(cè)方法，具體包括：S1：采集烤房煙葉訓(xùn)練集，在采集的所述訓(xùn)練集中分別提取圖像特征集和紅外光譜特征集，并生成
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送方式進(jìn)行施加，解決了濃香型煙草原料在現(xiàn)有造紙法再造煙葉提取、濃縮、烘干等加工過(guò)程中，揮發(fā)性/半揮發(fā)性致香物質(zhì)損失嚴(yán)重、香氣風(fēng)格不凸顯的問(wèn)題，同時(shí)該發(fā)明工藝
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。該發(fā)明涉及一種重組組分的菊苣焦甜香香料產(chǎn)品的制備方法及應(yīng)用，選用設(shè)定的溶劑將菊苣提取物溶解成溶液，再依次過(guò)孔徑為200 nm、50 nm、截留分子量80 KD或孔徑15
