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71.
本文用不同发育时期鹌鹑胚与鸡胚的种间移植实验结果表明,相当于鸡胚H.& H.17—23期的鹌鹑胚后肠原基尚不具备自主分化的潜能,只能并入寄主大肠发育,但不同区域的消化道中胚层间质细胞对内胚层细胞具有不同的诱导能力.相当于鸡胚H.& H.28—23期的鹌鹑胚后肠原基已具有自主分化的潜能,在寄主鸡胚体腔内能定向发育成鹌鹑大肠.本文还对移植系统中消化道原基细胞的分化进行了分析.  相似文献   
72.
基于Ⅱ型c-Met抑制剂的结合模式和骨架跃迁的策略,设计、合成了两类含吡咯环系的新型c-Met激酶抑制剂.目标化合物的结构经核磁共振氢谱、质谱和高效液相色谱予以确证.生化水平的活性筛选显示化合物9a~9c对c-Met激酶均表现出良好的抑制活性,IC50小于2.1μM;化合物9a还对VEGFR-2和c-kit等激酶均表现显示出良好的抑制活性,IC50小于8.0μM.细胞水平的活性测试进一步验证了化合物9a对c-Met靶点的抑制活性.已有结果表明,吡咯衍生物9a具有作为活性骨架开展后续改造的良好潜力.  相似文献   
73.
讨论了一类椭圆算子的微分包含:Lu∈F(x,u),当集值函数F(x,u)满足一定条件下,运用Schauder不动点定理,证明了在右端项F(x,u)是非凸值情况下解的存在性定理.  相似文献   
74.
双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30%;与最大速率算法相比更加公平.  相似文献   
75.
针对某增压汽油机开发过程中进气道性能评价问题,建立了三维稳态及瞬态仿真模型,研究了增压状态下进气道无量纲流量系数、总体流量、缸内流动及喉口流速的变化规律.结果表明:随着进气压差的增大,气道无量纲流量系数明显降低,最大降幅达11%,但总体流量仍呈增长趋势;增压以后,气流速度大幅提升,大气门升程下,气门阀座处产生分离涡旋运动,加剧缸内扰动,有利于加快燃烧速度,降低爆震倾向;同时,气道流通截面流速增大,最高进气马赫数为0.46,处于安全范围.综合各项数据,判定该气道性能满足增压机型需求.  相似文献   
76.
针对汽车盘式制动器制动过程中的噪声问题,以振动噪声理论为基础,通过3D绘图软件Pro/e建立制动盘和摩擦片模型,通过Ansys有限元软件对其进行了动力学分析,提取了其前15阶模态并进行了分析,发现制动盘等零件的某几阶模态是引起制动尖叫的主要诱因,对降低制动过程中出现的尖叫以及结构的优化有指导帮助作用。  相似文献   
77.
参见汽车运动模型建立相应的炮车模型,应用齐次变换理论给出炮车位姿的解算方法,并运用一种3 RPS型三自由度并联机器人结构的动感平台来实现运动模拟,而且给出了动感平台中作动器的速度方程,以确保驱动机构控制作动器按指定的速度运动,从而使动感平台能够实时模拟炮车行驶过程中的运动位姿·仿真实验验证了所建计算模型的正确性,也说明该火炮模拟训练系统方案是正确可行的·  相似文献   
78.
基于动态随机神经网络(DRNN:Dynamical Random Neural Network)求解典型旅行商优化问题TSP(Traveling Salesman Problem),通过简化方程参数的改进算法,针对解决大规模TSP的求解效果在时间以及路径寻优上所存在的问题,提出一种新的分区方案来解决中国31城市的旅行商问题.所获得的最优路径结果与目前公开文献中已有的其他神经网络所解的结果相比较,显示出采用随机神经网络解决多于10个变量TSP问题的优越性.实验结果表明,采用该方法解决31个城市TSP的优化,所得出的最短距离(15 112.7km)比已有5种算法的结果都要少.  相似文献   
79.
针对断路器的操动机构及其可靠性问题,提出了一种电子操动机构,它是典型的智能化操作系统.对其进行了操动精度分析、操动可靠性设计等;同时提出了一种新型结构的直流断路器,它采用单一操动机构来实现电流转移原理.应用电子操动结台新型直流断路器进行实验表明,基于电子操动的新型直流断路器能够成功地分断故障电流.  相似文献   
80.
协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步,针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点,提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法,能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式,使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵,并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇;其次,将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链,得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明,该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类,具有较高的应用价值.  相似文献   
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