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碳酸饮料中咖啡因的定量分析...
3 Daffodil国际大学公共卫生部助理教授，摘要本研究探索了使用UV可见光谱作为一种具有成本效益且可访问的分析方法的流行饮料中的咖啡因含量。咖啡因是一种天然存在的生物碱，因其中枢神经系统刺激性特性而被广泛消耗，并具有包括咖啡，茶和能量饮料在内的来源。分析涉及使用二氯甲烷提取咖啡因，然后在260 nm处进行紫外线光谱测量，表明吸光度和浓度之间存在较强的线性关系（R²> 0.99）。在经过测试的饮料中，红牛表现出每份最高的咖啡因含量（52.5 mg），其次是Nescafe（45 mg）和Tiger（25.5 mg），而可口可乐和Mojo的水平最低（每个21毫克）。来自已发表来源的比较数据证实了咖啡因含量的变化，刺（160 mg）和红牛（80 mg）在已发表的咖啡因数据中引导。统计分析表明，每份样品总量和咖啡因含量之间的弱负相关（-0.456，p = 0.185）和每毫升（-0.426，p = 0.220），表明关系不确定。这些发现强调了消费者意识和监管措施对咖啡因标签的重要性，特别是对于高咖啡因产品（例如能量饮料）。这项研究强调了紫外可见光谱，作为在饮料中用于咖啡因定量的更多资源密集型方法的有效替代方法。常见来源包括软饮料和茶叶。它的广泛消费使咖啡因成为全球最受欢迎，最常见的药物之一。关键词：咖啡因，饮料，光谱，碳酸化，标记引言咖啡因，一种天然存在的生物碱，在全球63种植物物种的叶子，种子或水果中都发现。咖啡因的受欢迎程度源于其作为轻度中枢神经系统刺激剂的药理活性。每天300毫克的消费构成最小的风险；但是，在怀孕或压力期间，食品标准局（FSA）建议将摄入量限制为每天不到300毫克。虽然没有针对食品中咖啡因含量标记咖啡因含量的强制性法规，但几项研究已确定了共同饮料中的咖啡因水平。高压液相色谱（HPLC）通常是由于干扰较少而是首选分析方法。但是，HPLC是昂贵且资源密集的，限制了孟加拉国许多教育实验室的可用性。本研究使用紫外线光谱法探索了一种替代分析方法，以分析和量化流行饮料和咖啡中的咖啡因含量。咖啡因是
30 ~ 40V 系列N-沟道JSFET 具业界领先水平的RON,sp
30V 器件的低 R DS(ON) 和 Qg 可在各种最终产品中的典型 DC/DC 降压和/或升压转换中实现高功率效率。它们是：PC 和图形主板、计算机外围设备、工业计算、电池供电的电动工具、家庭自动化、消费者生活方式的个人电器、无人驾驶飞行器、电池管理系统 (BMS) 等。低 V GS(th)_Typ @ 1.7V 与典型的基于 MCU 的嵌入式控制器兼容。图 1 和图 2 说明了降压转换和直流电机驱动的典型应用电路。图 3 所示的双 N 配置使 40V 器件（例如 JMSL0406AGD）特别适用于流行的快速充电器中的 V BUS 切换，该充电器具有两个输出端子：一个是 USB Type-C，另一个是 USB Type-A。
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具身人工智能
摘要。关于人类思维在多大程度上控制着人体，反之亦然，一直存在着争论。今天，这场争论仍然激发着科学界的强烈愿望，希望加深我们对人类和动物智能、适应性行为本质的理解。为了进一步了解智力，探索我们的大脑和身体如何通过与世界的物理互动而发展，具身智能将人体的物理实体置于这一主题的中心。在人工智能和机器学习时代，具身智能研究仍然非常重要，因为它可以提供有价值的输入，从而增强传统人工智能技术的影响力。具身智能为当前的人工智能技术提供了潜在的解决方案，这些技术依赖于大量数据和可靠的输出，而这些输出依赖于不确定的、非结构化的任务和与人类用户（无论是个人还是社区）密切相关的情况。在下一章中，我们将讨论这个跨学科社区的当前趋势和方向，以及未来的挑战和机遇。
直升机索具 - Lift-It
重型加固不锈钢套管提供光滑的接触面，是 3/8 英寸至 1 英寸绳索直径的标准配置。对于 1-1/4 英寸及更大的绳索直径，套管为钢结构并具有锌涂层以防腐蚀。Lift-It® 套管具有焊接固定环，有助于防止扭曲和意外绳索脱落，而光滑的套管表面则增加了延绳钓的使用寿命。每个套管都在非关键区域刻有绳索直径和长度以及唯一序列号，以便于记录、追溯和轻松识别。我们提供各种标准顶部和底部连接，以及提供定制配件的能力，例如我们的 HYDRO/AIR 套管，可容纳软管连接。
呼唤具身人工智能
我们提出，具身人工智能 (E-AI) 是追求通用人工智能 (AGI) 的下一个基本步骤，并将其与当前的人工智能进步（尤其是大型语言模型 (LLM)）进行比较。我们遍历了具身概念在不同领域（哲学、心理学、神经科学和机器人技术）的演变，以强调 E-AI 如何区别于传统的静态学习范式。通过扩大 E-AI 的范围，我们引入了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、动作、记忆和学习是具身代理的基本组成部分。该框架与 Friston 的主动推理原则相一致，为 E-AI 开发提供了一种全面的方法。尽管人工智能领域取得了进展，但仍存在重大挑战，例如制定新颖的人工智能学习理论和创新先进硬件。我们的讨论为未来的 E-AI 研究奠定了基础指导方针。我们强调创建能够在现实环境中与人类和其他智能实体进行无缝通信、协作和共存的 E-AI 代理的重要性，我们的目标是引导 AI 社区应对多方面的挑战，并抓住 AGI 探索过程中的机遇。