摘要:传统的蛋白质基包装材料优化方法在应对可持续包装需求时存在效率低、成本高的局限性。为应对这一挑战，研究人员引入分子对接技术。其凭借高效模拟蛋白质与功能性分子相互作用的能力来改善材料性能，为实验设计提供科学的理论依据。此外，模拟与实验验证相结合的方式，在提升蛋白质基包装材料的抗菌性、阻隔性和力学性能方面展现出显著优势。因此，综述分子对接技术在蛋白质基包装材料中的应用框架，系统总结其在明胶、大豆蛋白、玉米醇溶蛋白、麦醇溶蛋白及酪蛋白/乳清蛋白中的模拟分析与实验验证研究成果。未来的研究重点是，开发更高精度的预测模型、实现多尺度模拟以及深化模拟与实验的融合，以进一步推动蛋白质基包装材料的智能化开发和工业化应用。

摘要:智能指示标签作为智能包装系统的重要组成部分，能够实时监测、感应、记录生鲜食品在流通过程中所发生的物理、化学和生物变化，已成为当前保障食品安全、减少食品损耗的重要手段之一。智能指示标签既可以直接监测生鲜食品的代谢产物（如二氧化碳、乙烯等），也能间接从生鲜食品外部环境状态（如氧气、温度等）反映其新鲜度和安全性。其中，直接因素智能指示标签主要分为新鲜度指示型和成熟度指示型，而间接因素智能指示标签主要分为温度指示型和泄漏指示型。在此基础上，通过与射频识别（RFID）等信息技术相结合，智能指示标签还能实现生鲜食品品质信息的远程传输和可视化，从而有利于我国食品安全的全链条监管。

摘要:为提升竹纤维包装材料的阻隔性与疏水性，通过冻融循环预处理与水热法从毛竹中绿色提取半纤维素，再利用辛烯基琥珀酸酐对半纤维素进行酯化改性，制备两亲性半纤维素衍生物（OSAHC），并应用于竹纤维纸表面涂布，制备具有良好阻隔和耐水性能的竹纤维改性包装纸材料。从纸张的微观结构及其力学性能、阻隔性能测试结果发现，OSAHC涂层可有效填充纸张的孔隙、与纤维形成强氢键，并在表面形成致密疏水层；涂布量为6%时，改性纸张的抗张指数提升至20.6 N·m/g；涤布量为10%时，水蒸气透过率和氧气透过率分别显著降低至114 g/(m2·d)和472 mL/(m2·d)。樱桃采后保鲜实验证实了改性纸张的保鲜效果与商用聚乙烯膜相当。OSAHC为高值化利用竹子、开发高性能“以竹代塑”包装材料提供了有效路径。

摘要:全氟和多氟烷基物质因对人体健康构成潜在风险而受到广泛关注。为实现食品接触用纸及其固体原料中氟含量的源头控制与准确评估，建立了基于在线燃烧-离子色谱法的氟含量检测方法，并辅以氧弹燃烧-离子选择电极法进行对比验证，系统分析不同基质样品中氟含量及其分布特征。结果表明，在线燃烧-离子色谱法和氧弹燃烧-离子选择电极法检测总氟的定量限均为10.00 mg/kg，测定无机氟和可提取有机氟的定量限分别为0.20 mg/kg和8.00 mg/kg。加标回收率为70.40%~117.22%，相对标准偏差不超过10.35%，相关系数不低于0.9991，表明方法具备良好的准确度和精密度。样品测试结果显示，纸样总氟含量为0.00~135.15 mg/kg，固体样品为3.49~689.04 mg/kg；来自同一企业样品的可提取有机氟含量为0.00~1.04 mg/kg，无机氟为0.24~6.26 mg/kg，总氟含量为5.89~689.04 mg/kg，前两者对总氟的贡献均不超过14.90%。在线燃烧-离子色谱法在不同基质样品中总氟、无机氟和可提取有机氟检测中表现出更高的准确性和稳定性，能够满足现行标准要求并适用于限值判定。而氧弹燃烧-离子选择电极法因燃烧温度不足、气态氟释放效率低，难以准确反映高氟无机物样品的实际含量。该研究方法可为造纸行业氟污染源头管控和限值标准制定提供技术支持。

摘要:壳聚糖基薄膜在食品保鲜中具有绿色可降解的优势，但其脆性和功能单一问题限制了应用。为此，提出以甘油-氯化胆碱组成的低共熔溶剂（DES）为增塑剂、CaCl2为交联剂，构建了多功能壳聚糖基复合膜及涂膜体系。当甘油-氯化胆碱摩尔比为1.5:1.0、Ca2+质量分数为2%时，复合膜的断裂伸长率达142.96%且遮光能力显著增强。通过浸渍的方式进行保鲜性能测试，结果表明涂膜处理可有效抑制草莓失重率，贮藏至第5天时其硬度与可溶性固形物保持更优水平，且霉斑产生时间延缓2 d。Ca2+可通过配位壳聚糖氨基形成交联网络，协同DES的氢键作用增强薄膜韧性，同时激活果实钙调素（CaM）信号通路，维持细胞壁完整性。所设计的壳聚糖膜为绿色高效保鲜材料。

摘要:复合聚合物电解质凭借其优异的电化学性能与柔性特质，在可穿戴电子器件领域展现出广阔的应用前景。功能性填料的引入可通过多重机制优化材料性能，采用离子液体端基改性的聚己内酯（PCL-IL）与锌基插层高岭土（KL-Zn）复合，制备了PCL-IL&TMP&KL-Zn电解质。研究表明，添加KL-Zn的电解质体系，其综合性能显著优于其他电解质。该电解质膜展现出优异柔韧性、高离子电导率、高锌离子迁移数等特点，表明KL-Zn不仅可以构建锌离子的传输通道，还能增强离子传输的选择性，从而显著提升锌离子的传输效率。组装的α-MnO2/Zn全电池在0.5 C下循环200次后容量保持率为91.09%，库仑效率达99.6%，表现出优异的电池循环性能。该复合电解质不仅成本低廉且来源广泛，还具有优异的电化学性能，在柔性电池、智能包装等领域具有潜在的应用价值。

摘要:采用扫描电镜、电子背散射衍射和透射电镜表征方法，研究了双级固溶-时效处理对挤压态Al-8.2Zn-2.0Mg-2.3Cu合金组织和性能的影响。结果表明双级固溶处理后，合金中的残余第二相显著减少；时效处理后合金的极限抗拉强度、屈服强度和延伸率分别达到（630.3±12.3）MPa、（535.9±10.9）MPa和12.6%。基于Al-Zn-Mg-Cu合金主要强化机制建立了相应的理论强化模型，计算了合金抗拉强度和屈服强度与各强化机制（固溶强化、晶界强化、析出强化、加工硬化）之间的关系。通过计算结果发现时效态合金中析出强化占主导，且计算所得抗拉强度的相对误差仅为0.22%，屈服强度的相对误差为1.39%，计算结果与实验所测数据吻合度高，为后续制备高强度Al-Zn-Mg-Cu合金及深入研究该合金的强化机制提供了理论依据。

摘要:以涤纶（PET）织物边角料为基膜，经紫外光辐射表面接枝甲基丙烯酸缩水甘油酯（GMA）、超支化聚酰胺（HP）与胺化木质素磺酸钠（LA）混合杂化交联，制备了超亲水凝胶层表面改性PET织物膜（PET-HPAS），并对其进行了FTIR、XPS及SEM等表征，研究了GMA接枝率、LA和HP用量对改性涤纶织物膜的亲水性、纯水通量及其对油水乳液分离性能的影响，并探讨了超亲水凝胶层改性涤纶织物膜的油水分离机制。结果表明，以GMA接枝率为21.68%的改性涤纶织物膜为基底，杂化交联接枝液中 HP和LA用量分别为0.60 g 和0.15 g时，制备的超亲水PET-HPAS，仅在重力作用下的纯水通量可达183.1 L/(m2·h)，为原涤纶织物膜的1.4倍；对表面活性剂稳定的甲苯、正己烷、石油醚等油水乳液，PET-HPAS表现出了优异的分离纯化性能，其渗透通量分别为165.1, 150.2, 100.2 L/(m2·h)，分离效率均大于 99％，优于现有报道改性PET织物分离膜；PET-HPAS还具有良好的可重复使用性能。

摘要:针对传统水凝胶作为柔性应变传感器时易失水、使用场景受限、生物相容性差等问题，采用一锅光聚合法成功制备了一种高保湿性的丙烯酰胺/双三氟甲烷磺酰亚胺锂/氧化石墨烯/甲基丙烯酸甲酯水凝胶（LAGM），并应用于柔性应变传感器领域。首先将丙烯酰胺和双三氟甲烷磺酰亚胺锂以一定摩尔比制备成低共熔溶剂，然后加入氧化石墨烯水溶液搅拌均匀制成“低共熔溶剂包水”结构，进一步引入疏水单体甲基丙烯酸甲酯并在光聚合条件下成胶。研究结果揭示，该水凝胶不仅展现了卓越的力学性能（拉伸强度为2934.73 kPa，断裂伸长率为419.39%）和出色的保湿性能（达到平衡时仅失重2.4%），还具备稳定灵敏的传感特性。进一步将其组装应用于柔性应变传感器，该传感器不仅能够准确捕捉并监测人体运动状态，还能稳定运用于人体心电、肌电、眼电信号的检测。这一研究成果不仅解决了传统应变传感器的缺陷，还为未来柔性可穿戴设备的发展提供了新的解决方案。

摘要:为解决多器官分割中受大小不一、形状多样、几何结构复杂等因素的影响，提出了一种基于MFSA-Net（multi-scale frequency spatial attention network）的多器官分割方法。利用多层级、多方向频域分解获取不同尺度的多器官频域特征表达，以有效扩大感受野并提高网络浅层语义特征的辨识性；提出多层次门控注意力机制，实现局部细粒度特征和长距离依赖的融合，聚焦关键目标并抑制背景区域；针对器官的结构差异和多样性，设计了方向增强双分支空间注意力模块，以深度融合边缘像素的空间位置和灰度分布特征，提高模型的空间特性捕获能力。实验结果表明，所提方法可以有效分割尺度差异大、结构复杂的多器官，在Synapse和ACDC数据集的平均DSC分别达到了81.66%和91.61%，优于现有主流方法。

摘要:为了提高废旧塑料瓶视觉识别定位的准确度，提出一种基于改进YOLOv5的轻量化双目视觉目标检测算法。首先，在主干网络中分别使用GhostBottleNeck模块和GhostNetV2模块替换原始的CBS和C3模块；其次，在颈部网络引入GSConv卷积和基于GSConv的VOVGCSP结构。通过自制数据集训练改进模型，并结合双目相机标定与立体匹配技术实现目标测距。结果表明：1）改进后的YOLOv5模型与原模型对比，准确率由87.92%提升到95.39%，参数量由7 012 888下降到5 933 320，帧率由96 帧/s提升到105 帧/s。改进网络有效减少了模型参数量，且准确率提高了7.47%。2）通过双目测距实验得到，检测的最大误差在7 mm左右，相对误差在1%以内，此误差符合要求。该方法的识别定位速度和精准度均达到实时处理要求，能为智能回收设备开发提供技术支持。