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71.
目的观察姜黄素对LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)极化的影响及机制。方法不同浓度姜黄素(6.25、12.5、25μmol/L)干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,同时再加入20μmol/L GW9662与25μmol/L姜黄素共同干预LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)12h,采用Real-time PCR、ELISA及Western blot方法检测IL-1β、IL-6和M2表型标志分子KLF4、FIZZ1、MGL1、PPARγ的表达,及阻断PPARγ后KLF4和FIZZ1的表达。结果不同浓度姜黄素均能上调LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)的M2标志分子的表达,并且抑制炎症因子IL-1β和IL-6的分泌;阻断PPARγ后,RAW264.7巨噬细胞源性M1表型巨噬细胞表达M2标志分子下调。结论姜黄素通过活化PPARγ促进LPS和IFNγ诱导的RAW264.7巨噬细胞(M1)向M2表型极化。 相似文献
72.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
73.
按实际加工工艺,基于有限元软件SYSWELD,采用有限元热弹塑性分析方法和Fortran语言对焊接热源进行二次开发,获得了所需要的热源,并通过实验验证了热源模型的准确性.在此基础之上,通过分析高速列车CRH380B侧墙焊接残余应力分布规律和焊接顺序对于侧墙焊接残余应力的影响,得到了侧墙焊接最优方案,为企业实际生产中的降低焊接残余应力方案选择提供了依据. 相似文献
74.
75.
76.
动力定位系统舵桨组合推力分配研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对船舶动力定位系统推力分配中舵桨组合的推力建模及优化分配问题,将舵桨组合的非凸推力区域转化成4个凸区域,采用切换控制理论把非线性最优化问题转换为线性最优化问题。将舵、桨组合起来进行推力建模,以最小推力、舵角变化和推力误差为优化目标,对推进器的推力变化率、舵角变化率、推力误差范围和推力大小作了约束,采用多边形的方法把推力范围约束转化为线性不等式约束,基于总功率与总推力误差在不同推力区域设计了切换逻辑,实现了在不同的推力分配器中的切换。实船试验结果表明舵桨组合推力模型及推力分配策略是切实可行的,满足了推力分配的要求,在配备舵的动力定位船上具有良好的应用前景。 相似文献
77.
78.
由于无线通信环境中存在的诸多不确定因素以及其在现代无线通信系统中的重要作用,合理的无线信道成为通信系统仿真研究的重要目的。确立信道仿真模型的目的就是为了尽可能的得到实际信道的统计特性,该文针对Jakes提出的信道模型,通过仿真来分析其局限性,并参考其中的谐波叠加(sum of sinusoids,SOS)法,来建立一种采用了随机分支增益、随机初始相位和有条件的随机多普勒频率改进的信道模型。 相似文献
79.
针对电动车桥中电机控制系统开发困难的问题,提出了一种基于转速环、电流环双闭环PI控制的电动车桥驱动控制策略。以电动车桥的核心驱动部件——永磁无刷直流电机为研究对象,利用软件Matlab/Simulink建立基于双闭环PI控制的仿真控制系统,并在此基础上以单片机STM8S105S4为中央处理器开发了电动车桥驱动控制系统。试验测得稳定转速与目标转速相接近,说明采用的控制策略的可行性。 相似文献
80.
级配碎石回弹变形特性 总被引:1,自引:0,他引:1
级配碎石具有非线性的应力-应变特性,回弹模量是有效描述这一特性的参数,通过室内动三轴试验能够得到较好的模拟级配碎石回弹模量的模型。分析了影响级配碎石回弹变形特性的各种因素,并进行了试验验证。通过数据拟合发现,Uzan模型能更好地反映级配碎石的非线性回弹变形特性,且模型中的回归参数与级配中小于0.075mm筛孔的质量分数有一定的关联性。并针对影响级配碎石回弹模量的两个重要参数:级配中小于0.075mm筛孔的质量分数和含水质量分数,提出相应的取值范围建议。 相似文献