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1.
目的 考察不同饲养周期和不同性别的 SPF 级 SD 大鼠与 Wistar 大鼠的部分生理及生化指标的生物学差异,建立不同品系及不同饲养周期大鼠血液生理及生化指标的正常参考值范围。 方法 5 ~ 6 周龄 SPF 级 SD 大鼠与Wistar 大鼠各 300 只,雌雄各半,饲养于屏障环境中,随机分为饲养 4 周组、12 周组及 24 周组,并饲养相应的周数。用全自动血细胞和生化分析仪进行血液生理及生化指标检测。 结果 SD 大鼠在 12 周组雌鼠和 24 周组雌、雄鼠的白细胞计数( WBC)总数显著高于 4 周组大鼠( P<0. 01) ,12 周组雄鼠的 WBC 总数高于 4 周组大鼠(P<0. 05),4 周组和 12 周组的雌鼠 WBC总数低于雄鼠( P < 0. 05)。 不同饲养周期和性别的 Wistar 大鼠血液学指标无显著差异(P>0. 05)。 SD 大鼠 4 周组血清碱性磷酸酶(ALP)显著高于 12 周组及 24 周组(P<0. 01),且 4 周组雌鼠 ALP 低于雄鼠(P<0. 05),12 周组和 24 周组雌鼠 ALP 显著低于雄鼠(P<0. 01);12 周组和 24 周组 SD 大鼠的甘油三酯( TG)均高于 4 周组(P<0. 05)。 Wistar 雌性大鼠 12 周组和 24 周组雌、雄鼠的 ALP 均显著高于 4 周组( P< 0. 01),12 周组雄鼠ALP 高于 4 周组(P<0. 05)。 4 周组和 24 周组 Wistar 雌鼠 ALP 显著高于雄鼠( P<0. 01),12 周组雌鼠 ALP 高于雄鼠(P<0. 05)。 结论 不同饲养周期、不同性别及不同品系的 SPF 级大鼠,血液生理及生化指标具有一定差异性。  相似文献   
2.
卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.  相似文献   
3.
针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33%,宏平均精确率为89.04%,宏平均召回率为92.84%,宏平均F1值为90.33%.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果.  相似文献   
4.
由于机会网络中的节点移动性强,资源受限,设计高效的机会网络路由算法面临巨大挑战.目前已有的路由算法大多借助节点之间的相似性来提高算法的性能,而没有关注到节点之间的异构性,导致部分节点承担了过重的传输任务,从而影响了网络性能.以传统的PRoPHET路由算法为基础进行优化,提出了基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法(Opportunistic Routing Protocol based on Attributes of Nodes and Buffer Management,OANBM),该算法考虑节点的异构性,尽可能利用通信能力强的节点完成转发任务,并且加入缓存管理措施来降低网络负载.仿真结果表明:与经典机会网络路由算法相比,该算法的消息投递率可有效提升10%,而且大幅降低了网络负载率.  相似文献   
5.
采用理论分析和有限元分析方法对气动网络多腔室弯曲软体驱动器进行结构优化.基于Yeoh本构方程建立气动网络多腔室弯曲软体驱动器形变模型并进行静力学试验与仿真验证,利用ABAQUS软件对驱动器结构进行仿真优化,分析驱动器各结构参数对弯曲变形的影响,得到最佳优化设计方案.结果表明:驱动器限制层厚和腔室壁厚是弯曲变形的关键影响因素,优化后的驱动器性能得到提升,可为进一步应用奠定基础.  相似文献   
6.
针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征, 提取特征单一, 且通常需大量手工调参, 泛化能力较差的问题, 提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法. 一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合, 另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核, 使学习到的虹膜特征更丰富, 从而提高图像特征的表征能力. 实验结果表明, 在固定类别中, 使用Softmax分类器进行多分类, 该算法在JLU虹膜数据库中的分类准确率可稳定在98.90%以上, 不低于DeepIrisNet和Resnet等网络结构, 且该算法的网络结构参数更少, 学习速度更快.  相似文献   
7.
由于卫星网络所拥有的节点负载有限、拓扑变化频繁、通信距离长等特点,常见的动态路由算法在卫星网络上存在路由无法收敛、丢包严重和传输延迟较大等问题.为此,本文提出了一种基于软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的卫星网络路由预置方法.利用卫星网络的运动规律性,由控制器根据网络拓扑变化情况预先计算路由路径,并在卫星链路断开前为相关卫星节点下发新的路由条目,卫星节点在拓扑发生变化后按照新的路由条目转发数据报文.实验表明:本文方法在180个节点的卫星网络中,端到端时延约为100 ms,丢包率约为0.3%,与OLSR相比,延迟和丢包率均降低了90%以上,可以较好地支持大规模星群系统的通信.  相似文献   
8.
为揭示毛乌素沙地不同平茬周期的人工沙柳林地土壤孔隙的分形特征,阐明平茬周期对沙柳林地土壤孔隙结构特征的影响,以平茬周期为3、5、7a进行定期抚育的沙柳林地土壤为研究对象,通过低温氮气吸附试验研究了不同平茬周期沙柳林地0~50 cm土壤的孔隙结构参数及等温吸附曲线,采用Frenkel-Halsey-Hill模型计算孔隙表面的分形维数,分析了林地土壤各孔隙结构参数之间的关系以及孔隙表面分维数与各孔隙参数之间的关系.结果表明:①该研究区的林地土壤孔径以中孔(2~50 nm)为主,有少量的微孔(≤2 nm)和大孔(≥50 nm);②不同平茬周期的沙柳林地土壤孔隙结构分形特征明显,分形维数范围为2.4971~2.7797,平均为2.6849,可较好地描述林地土壤孔隙表面和孔隙结构的分形特征;③不同平茬周期下林地土壤分形维数与各孔隙结构参数有密切关系,分形维数越大,孔隙表面越粗糙,不规整程度越高;④植被的平茬影响其再生复壮,针对沙柳为主要防风固沙树种的毛乌素沙地,平茬周期为5a时较适宜林地土壤发育并保持结构稳定.可见合理的平茬周期有利于当地人工林的生长和土壤稳定发育,因此,研究结果可为当地沙柳人工林的管理和经营提供理论指导,促使沙柳人工林达到预定的生产经营目标.  相似文献   
9.
考虑一类具有Gevrey势能的离散拟周期Schrodinger算子, 其中其势能可写成一维环面上的大值解析函数加上Gevrey小扰动. 用大偏差定理和半代数理论证明在大系数下, 对任意的固定相位以及对几乎所有的频率, 该算子满足非扰动的Anderson局域化.  相似文献   
10.
针对舆情监管中数据自动化获取、情感分析和空间可视化显示的相关问题,研究了基于云GIS的网络舆情可视化方法.通过构建基于OpenStack和GeoServer的云GIS平台为舆情数据的采集、分析和显示提供存储和计算支撑;研发了舆情数据自动化采集引擎,根据网页DOM的结构特点,设计了列表项和列表项属性信息获取算法,实现了舆情数据的自动化获取;设计了情感分析算法,实现了舆情信息正负面属性的判定.研发了基于云GIS的舆情可视化系统,为基于空间的舆情信息可视化分析提供了实践经验.  相似文献   
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