简介：澳大利亚一项研究证实，塑料用品中的一些化学物质与男性心血管疾病、2型糖尿病和高血压相关。研究者探讨了男性慢性疾病和有害物质邻苯二甲酸酯类之间的相关性。邻苯二甲酸酯类广泛应用于日常消费品中，如食物包装、玩具、药品以及医疗器械。

简介：目的建立面粉及其制品中偶氮甲酰胺的高效液相色谱检测方法。方法样品采用丙酮—二甲基甲酰胺（95∶5,v/v）超声提取,经乙腈饱和的正己烷脱脂,注入高效液相色谱后,以20mmol/L乙酸铵与乙腈（均含5%二甲基甲酰胺）为流动相,等度洗脱,经WatersXBridgeBEHAmide（3.5μm,4.6mm×150mm）色谱柱分离,二极管阵列检测器245nm检测,外标法定量。结果方法的线性范围为1.0~100.0mg/L,线性相关系数r为0.9999;在面粉、馒头、面包、油条和面条5种基质中高中低3个浓度水平的平均加标回收率为90.20%~99.74%,相对标准偏差（RSD）2.82%~6.31%;方法定量限（LOQ）为0.5mg/kg。结论该方法操作简单、灵敏快速、准确可靠,适用于面粉及其制品中偶氮甲酰胺含量的测定。

简介：目的本研究探索中文消费者健康词表的构建方法;研究利用Word2vec构建消费者体检健康词表的可行性和合理性。方法抓取天涯医院的信息作为语料,使用结巴分词进行中文分词处理,使用Word2vec构造词向量模型,从而形成消费者体检词表。最后,使用预测准确率、准确率、召回率评价指标对词向量的模型效果进行评估。结果消费者体检健康词表包含了74个种子词、137个消费者用词。候选词的准确率为94.71%,召回率为51.27%,F1值为0.33,74个种子词形成的候选词中前3个词为同义词的预测准确率为60.81%。结论本研究验证了Word2vec在识别消费者用词方面的强大能力,利用Word2vec技术可以用来开发中文消费者健康词表。我们发现,Word2vec自动生成的候选消费者词列表质量不足以生成消费者健康词表,但是能作为人工审核构建的重要参考,为开发完整的中文CHV奠定了坚实的基础。