蝴蝶花中2种异黄酮的含量测定及其抗肿瘤活性

建立蝴蝶花中鸢尾黄素与次野鸢尾黄素的含量测定方法,并对此2种异黄酮成分进行抗肿瘤活性的初步研究.采用HPLC法测定不同产地蝴蝶花中鸢尾黄素与次野鸢尾黄素的含量;以Hela、Hccc-9810和H460细胞为供试细胞株,采用CCK-8法测定鸢尾黄素、次野鸢尾黄素的抗肿瘤活性.结果表明:鸢尾黄素与次野鸢尾黄素的线性范围分别为0. 5～100、2. 5～250 mg/L;平均加样回收率分别为99. 96%、100.24%; RSD%分别为2. 01%、1. 49%;鸢尾黄素对Hela细胞的增值抑制作用明显(IC50=(49. 24±1. 11)μmol/L),而对于Hccc-9810和H460细胞株抑制作用不明显.结论:建立的HPLC含量测定方法专属性强、准确度高、重复性好,可用于蝴蝶花中鸢尾黄素、次野鸢尾黄素的含量测定;鸢尾黄素对Hela细胞的抑制效果较好.     

GPS车辆导航系统的研究和开发

以福州地图为基础数据库 ,提出了一种GPS车辆导航的系统结构 ,侧重探讨了该系统实现中的最短路径的搜索、路径导航、动态路况模拟等若干问题 .     

面向产业集群的区域科技创新平台发展探究

<正>在现代化与知识经济时代,以自主创新和科技引领为代表的创新能力已成为区域发展的显著特征,提升科技的整合、吸收和转化水平显得重要而紧迫。为抢占科技创新的制高点,各地区积极实施创新驱动战略,打造区域科技创新体系。其中区域科技创新平台是汇聚创新资源、培育高新技术产业、支撑地区和行业发展的关键载体,能有效集聚高端科技人才,加快科技成果产业化,构建一体化的区域科技创新体系。新时期新起点,要把科技能力提升与产业结构调整有     

变分自动编码器的潜变量空间解耦方法

针对潜变量空间解耦具有可选择性地调整数据属性,实现更可控的数据生成的特性,提出一种提高解耦任务度量指标的方法. 该方法在编码器阶段,运用自注意力机制和残差网络,使模型更有效地捕捉长期依赖关系,增强模型的维度适应性. 在训练阶段,提出新颖损失函数使潜变量空间编码维度与属性值趋向单调关系,从而更好地调节损失函数所处区间范围,达到优化目的. 通过对比实验表明,本模型和方法在图像的潜变量空间解耦生成上优于变分自编码机(variational auto encoder,VAE)及属性正则化(AR-VAE）模型模型,且具有更为轻量级的网络架构.     

变分自动编码器的潜变量空间解耦方法

潜变量空间解耦是深度生成领域一个越来越热门的研究方向。对数据潜变量空间进行解耦带来最直观的好处是在生成数据时能选择性地调整数据的不同属性,实现更可控的数据生成。本文专注于潜变量空间解耦,提出一种能够进一步提高解耦任务度量指标的重要方法。本文方法基于变分自动编码器,在编码器阶段运用了自注意力机制和残差网络,使模型更有效地捕捉长期依赖关系,增强模型的维度适应性。在训练阶段,提出一种更好地驱使潜变量空间编码维度与属性值趋向单调关系的新颖损失函数。它更好地调节损失函数所处区间范围,更易于优化。该模型使潜在空间拥有较好的解耦程度和可解释性,有效地操纵生成图像的数据属性。实验结果表明,本文模型和方法在图像的潜变量空间解耦生成上优于目前许多先进方法,且具有更为轻量级的网络架构。     

转型时期中央与地方制度创新分析

中央与地方在制度创新上的利益冲突日益表面化。地方政府面对制度不均衡和创新利润时,要实现中央与地方共同推进制度创新的合作,才能使双方都获得利益。本文分析了中央政府与地方政府的制度创新博弈,认为解决中央与地方之间的利益冲突,实现制度创新的出路在于不断完善我国当前有关的体制、机制和法制建设。     

科技服务新业态主要形式及发展原因探究

正新业态是指基于不同产业间的组合、企业内部价值链和外部产业链环节的分化、融合、行业跨界整合以及嫁接信息及互联网技术所形成的新型企业、商业乃至产业的组织形态。基于此,可将科技服务新业态定义为以信息技术为支撑,建立在新的商业模式、服务方式和管理方法基础上,面向科技创新全流程的服务行业或组织。1科技服务新业态主要形式发展科技服务业,是优化产业结构、培育新增长点的重要举措,对于深入实施创新驱动发展战略、推     

多特征融合的深度强化学习色彩增强方法

提出一种结合深度特征与美学特征的图像增强方法.首先,结合多种图像特征重构智能体评估网络,该网络通过拼接图像语义特征、图像色彩特征及历史动作信息输出当前策略.其次,感知奖励模型通过预训练分类模型激活层网络提取深层特征,使用余弦距离获得图像间的深度感知距离;利用美学模型获得图像间的概率距离.最后,结合两方面的距离表示并将其用于奖励模型构造中.在MIT-Adobe FiveK数据集上的实验结果表明,本色彩增强方法在结构相似度和平均均方误差上优于其他基线算法,模型场景适用性强.生成图像在保留更多的细节信息的同时,可以有效增强图像色彩.