Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "arabic" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Dodatki do żywności wspomagające separację pianową białek serwatkowych
Food additives improving foam separation of whey protein
Autorzy:
Kawalec-Pietrenko, B.
Hołowacz, I.
Kucharska, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2071644.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
białko serwatkowe
separacja pianowa
guma arabska
guma ksantanowa
karagen
whey protein
foam separation
gum arabic
xanthan gum
carageenan
Opis:
Zbadano możliwości poprawy efektywności współprądowej separacji pianowej białek serwatkowych poprzez wzbogacenie surówki o substancje dodatkowe. Aby wyizolowane białko mogło być powtórnie wykorzystane, jako addytywy wybrano substancje powszechnie stosowane w przemyśle spożywczym jako dodatki do żywności: gumę arabską (E 414), gumę ksan-tanową^^/J) oraz karagen (E 407). Najlepsze efekty tj. najwyższe wartości współczynnika wzbogacenia i stopnia wyflotowania osiągnięto w obecności karagenu w roztworze białka serwatkowego.
Foam separation of whey proteins in a continuous co-current bubble column was studied. An influence of food additives such as arabie gum (E 414), xanthan gum (E 415) and carrageenan (E 407), used in industry as flotation improving additives was tested. Enrichment and recovery coefficients were determined. Maximum protein enrichment and recovery was found for whey protein - carageenan solutions.
Źródło:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2011, 1; 21-22
0368-0827
Pojawia się w:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rola polisacharydów w separacji pianowej białek serwatkowych
Effectiveness of ion and precipitate flotation of zinc and aluminum ions mixture
Autorzy:
Kawalec-Pietrenko, B.
Kucharska, K.
Hołowacz, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2071906.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
separacja pianowa
białka serwatkowe
guma ksantanowa
guma arabska
guma karaya
foam separation
whey protein
xanthan gum
gum arabic
gum karaya
Opis:
Separacja pianowa jest jedną z metod wykorzystujących właściwości powierzchni międzyfazowej do wydzielania składników z roztworów. Zaproponowano zastosowanie polisacharydów: gumy ksantanowej, gumy arabskiej i gumy karaya, jako addytywów w separacji pianowej białek serwatkowych. Badania wykazały, że efektywność separacji pianowej z wymienionymi polisacharydami zmierzona za pomocą stopnia wyflotowania i współczynnika wzbogacenia, wzrasta w stosunku do roztworów czystych białek serwatkowych.
Foam separation is a method using interfacial area properties for components separation from solutions. Polysaccharides: xanthan gum, gum Arabic and gum karaya were proposed as additives in whey protein foam separation. Studies showed that the foam separation efficiency measured as the flotation ratio and enrichment coefficient increases in relation to pure solutions of whey proteins when polysaccharides were added.
Źródło:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2012, 6; 340-341
0368-0827
Pojawia się w:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Arabic and American Sign Languages Alphabet Recognition by Convolutional Neural Network
Autorzy:
Alshomrani, Shroog
Aljoudi, Lina
Arif, Muhammad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2023675.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
convolutional neural network
deep learning
American sign language
Arabic sign language
sieć neuronowa
głębokie uczenie
amerykański język migowy
arabski język migowy
Opis:
Hearing loss is a common disability that occurs in many people worldwide. Hearing loss can be mild to complete deafness. Sign language is used to communicate with the deaf community. Sign language comprises hand gestures and facial expressions. However, people find it challenging to communicate in sign language as not all know sign language. Every country has developed its sign language like spoken languages, and there is no standard syntax and grammatical structure. The main objective of this research is to facilitate the communication between deaf people and the community around them. Since sign language contains gestures for words, sentences, and letters, this research implemented a system to automatically recognize the gestures and signs using imaging devices like cameras. Two types of sign languages are considered, namely, American sign language and Arabic sign language. We have used the convolutional neural network (CNN) to classify the images into signs. Different settings of CNN are tried for Arabic and American sign datasets. CNN-2 consisting of two hidden layers produced the best results (accuracy of 96.4%) for the Arabic sign language dataset. CNN-3, composed of three hidden layers, achieved an accuracy of 99.6% for the American sign dataset.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2021, 15, 4; 136-148
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies