柴胡皂苷-d防治大鼠肾小球硬化的实验研究

目的:观察柴胡皂苷-d对一侧肾切除加单克隆抗体1-22-3注射造成进行性大鼠肾小球硬化的防治作用。方法:18只大鼠一侧肾切除1d后,尾静脉注射单克隆抗体1-22-3造成大鼠进行性肾小球硬化。随机分为3组,每组6只。第一组给生理盐水作对照,另外两组分别腹腔注射柴胡皂苷-d1.8mg和0.6mg/kg体重/d。在代谢笼内取大鼠造模后第1、4、8、14和21d尿液,并动态观察造模后第1、5、10、14和18d收缩压变化。21d后处死全部大鼠,进行血生化和肾组织光学显微镜检查,并利用RT-PCR和免疫荧光的方法分析了药物对炎症硬化因子TGF-β、I型胶原、"-平滑肌肌动蛋白("-SMA)和炎症细胞在肾小球和肾小管间质表达与分布的影响。结果:柴胡皂苷-d在减轻肾小球病理损害的同时,抑制了TGF-β在肾小球内的表达和a-SMA沿鲍曼氏囊的分布。柴胡皂苷-d治疗组CD8 T细胞和巨噬细胞在肾小球周围和肾小管间质的浸润也明显减轻。结论:柴胡皂苷-d能够有效地防治大鼠肾小球硬化,可能与抑制了TGF-β在肾小球内的表达和炎症细胞在肾小球和肾小管间质浸润有关。     

用于卫星载荷数据传输总线的终端IP核设计

根据通信卫星有效载荷数据传输总线协议及其工作原理,提出了一种总线终端IP(intellectual property)核的设计及验证方法,该IP核由总线接口模块、时钟分频模块、协议处理模块、数据采集模块等组成,其设计和研制具有自主知识产权.该IP核完成了模块仿真验证、芯片系统仿真验证和FPGA(field progra...     

奈奎斯特滤波器设计

本文研究了非线性相位响应的奈奎斯特第一准则滤波器（NF1′s）的设计方法，在此理论基础上，提出了一种在有或无匹配滤波器情况下，奈奎斯特第一准则通用滤波器的设计、转换方法。     

（2＋1）维Nizhnik-Novikov-Veselov方程的新解

非线性波方程广泛应用于物理、工程技术和数学的众多分支当中。本文利用一种基于符号计算的代数方法,结合Maple环境中的Epsilon软件包,求解（2＋1）维Nizhnik-Novikov-Veselov方程,获得了若干其它方法不曾给出的形式更为丰富的新的显式行波解,其中包括双曲函数解和三角函数解。该方法适用于相当一部分非线性方程的求解。     

l~1(Γ)型空间1-Lipschitz映象的延拓问题

T为S(l~1(Γ))到S(l~1(Δ))的满映射,如果T~(-1)为1-Lipschitz并且UretsuppT(e_r)=Δ,则T可延拓为l~1(Γ)到l~1(Δ)的线性等距映射。     

基于文本的图像检索与基于内容的图像检索技术的比较研究

随着互联网的快速发展及各种数字化设备的普及,现代数字社会中的图像信息的数量在迅猛增长,图像信息的检索技术的研究得到了越来越多的关注.本文介绍了基于文本的图像检索技术与基于内容的图像检索技术,比较研究了这两种技术的不同的特点,指出综合运用TBIR和CBIR共同检索Web图像.     

2,2-二{4-二[2,3(3,4)-二氰基苯氧基]苯基}丙烷的合成、表征与性质研究

以二甲基亚砜为溶剂、氢氧化锂为催化剂,在室温下,将双酚A分别与3-硝基邻苯二腈、4-硝基邻苯二腈反应合成了两种2,2-二{4-二[2,3(3,4)-二氰基苯氧基]苯基}丙烷化合物,产物经~1HNMR,IR,HPLC-MS进行了表征确证,讨论了反应时间及催化剂用量对产率的影响,并对两种产物的紫外-可见光谱及荧光光谱进行研究.     

肖邦《g 小调第一叙事曲》奏鸣曲式及其音乐结构特征

《g 小调第一叙事曲》是肖邦四部叙事钢琴曲中的代表作，也是肖邦的钢琴创作走向成熟的重要表现。在《g 小调第一叙事曲》的创作过程中，肖邦并没有沿用传统奏鸣曲式的创作方式，而是将变奏与奏鸣、回旋进行了高度融合，在曲式结构上创造了自由性特征，对后人研究叙事钢琴曲产生了重要影响。     

LDPC码概述及若干理论和应用问题

低密度奇偶校验码（LDPC码）被普遍认为是当今最先进的一种纠错码（信道编码）。LDPC码，图模型，迭代译码的研究热潮已在全球流行有10年以上。这篇论文高度概括的简述了LDPC码的背景和基本知识，从一些独特的视角并联系多个领域提出一些对LDPC码相关知识的理解方法和见解主张，总结了LDPC码当今最新的研究进展。从理论和应用两方面提出作者认为非常有意义的研究问题。     

Cooperative Sensor Anomaly Detection Using Global Information

Sensor networks are deployed in many application areas nowadays ranging from environment monitoring, industrial monitoring, and agriculture monitoring to military battlefield sensing. The accuracy of sensor readings is without a doubt one of the most important measures to evaluate the quality of a sensor and its network. Therefore, this work is motivated to propose approaches that can detect and repair erroneous (i.e., dirty) data caused by inevitable system problems involving various hardware and software components of sensor networks. As information about a single event of interest in a sensor network is usually reflected in multiple measurement points, the inconsistency among multiple sensor measurements serves as an indicator for data quality problem. The focus of this paper is thus to study methods that can effectively detect and identify erroneous data among inconsistent observations based on the inherent structure of various sensor measurement series from a group of sensors. Particularly, we present three models to characterize the inherent data structures among sensor measurement traces and then apply these models individually to guide the error detection of a sensor network. First, we propose a multivariate Gaussian model which explores the correlated data changes of a group of sensors. Second, we present a Principal Component Analysis (PCA) model which captures the sparse geometric relationship among sensors in a network. The PCA model is motivated by the fact that not all sensor networks have clustered sensor deployment and clear data correlation structure. Further, if the sensor data show non-linear characteristic, a traditional PCA model can not capture the data attributes properly. Therefore, we propose a third model which utilizes kernel functions to map the original data into a high dimensional feature space and then apply PCA model on the mapped linearized data. All these three models serve the purpose of capturing the underlying phenomenon of a sensor network from its global view, and then guide the error detection to discover any anomaly observations. We conducted simulations for each of the proposed models, and evaluated the performance by deriving the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.