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411.
目的 探讨早期使用小剂量多巴胺能否在不停用甘露醇的情况下防止甘露醇性肾损伤的发生.方法 30只成年大白兔,随机分为对照组(生理盐水)、预防组[200g/L甘露醇2g/kg+多巴胺4.6μg/(kg·min),2次/d];未预防组(200g/L甘露醇2g/kg+生理盐水,2次/d).每天给药前,于耳中动脉抽血2mL检测血Bun、Cr、Na+和K+浓度,并在显微镜下观察尿液变化.实验结束后,取各组兔肾脏制成切片,HE染色后镜下观察肾组织病理学变化.结果 ①血Bun、Cr浓度的变化:对照组使用多巴胺前后比较无统计学差异;未预防组、预防组分别于第8天、第9天开始升高,与对照组比较差异有统计学意义(P<0.001, P<0.05);预防组与未预防组比较,第1天至第9天差异无统计学意义,从第10天起未预防组浓度明显高于预防组,且呈上升趋势(P<0.05).②血Na+、K+浓度的变化:对照组血Na+、K+使用多巴胺前后比较差异无统计学差异;未预防组和预防组均有血Na+逐渐降低、血K+逐渐升高的趋势,但未预防组第12天开始变化速度加快,而预防组变化则较慢.结论 早期使用小剂量多巴胺是防止甘露醇性肾损伤的有效方法. 相似文献
412.
依托智能网联技术背景,本文提出基于多驾驶人综合风险评价的不良行为主动干预框架。选取驾驶场景中多驾驶人行为表征参数,基于行车数据定义并辨识驾驶人的各类不良行为;利用面积法实现对不良驾驶行为发生频次、持续时间以及幅值的综合计算,并以可变权重构建其与事故风险的关联关系;借鉴数据包络分析思想,提出考虑可变权重的不良驾驶行为综合评价方法;利用Simulation of Urban Mobility(SUMO)搭建智能网联环境下驾驶仿真平台,以时间窗方式抽取场景中多驾驶人的历史行车数据,利用不良驾驶行为综合评价方法辨识风险驾驶人,提出基于累加窗口与滑动窗口的主动干预方法,每种方法均实现干预单车与干预多车两种策略;分析不同干预手段的效果,探究窗体大小、驾驶人接受率、干预车辆数等对干预结果的影响。研究表明,干预多车策略取得较好的效果,基于累加窗口与滑动窗口的驾驶人不良行为总得分分别下降22.80%和10.50%;与无干预情况相比,当干预接受率为50%时,驾驶人不良行为总得分仍有所降低;与基于累加窗口方法相比,基于滑动窗口的干预方法更适合实际应用。本文提出的框架可为驾驶行为监测等提供技术支持。 相似文献
413.
包晓蕾 《重庆交通学院学报》2009,(3)
多输入多输出系统的MMSE均衡中,由于接收端采样大小的限制,对观测信号协方差矩阵的估计和信道的盲辨识误差会严重影响均衡性能,采用独立分量分析作为一种辅助手段改进传统的均衡器,并选择最佳均衡时延优化算法。仿真结果表明,该算法提高了传统算法的鲁棒性,在大大降低计算复杂度的同时改善了均衡性能。 相似文献
414.
根据接触网的特点和行波故障测距原理,采用了D型行波故障测距法.利用电磁暂态仿真软件ATPDraw搭建了AT供电方式下的仿真模型,然后对故障暂态电流运用小波分析工具进行处理,以检测暂态电流初始行波波头从而实现测距目的.对A型测距法和D型测距法进行比较知D型测距法测距更精确而且受到牵引网结构的影响更小.特别是存在分支站场的牵引网中,D型测距法完全不受分支点反射行波的干扰,可以单独使用实现行波保护. 相似文献
415.
416.
417.
本文阐述了长江三角洲冲积平原地区软土成因和特性,分析了其危害性。介绍了双向水泥搅拌桩复合地基处理方法及工程应用实例,提供工程中具体设计参数,总结了施工工艺、注意事项及质量检测方法,以供同类道路工程软土地基设计积累经验。 相似文献
418.
快速公交BRT系统关键技术分析及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对快速公交系统设计要素进行了总结,结合普通公交进行对比分析,针对性突出了BRT系统设计关键技术。此外,对工程实例盈港路BRT系统关键技术研究成果进行了介绍,以对其他城市和地区的BRT系统建设提供一定的借鉴意义。 相似文献
419.
针对目前国内关于斜拉桥伸缩缝间隙对斜拉桥地震响应影响规律的研究还不够深入和全面,以九江斜拉桥为分析对象,建立碰撞分析模型,不仅较为系统地分析了伸缩缝间隙对斜拉桥与引桥之间碰撞响应的影响规律,而且研究了伸缩缝间隙对斜拉桥关键截面内力和梁端纵向位移的影响情况,并与设置纵向阻尼器后的情况进行了对比分析.研究表明:伸缩缝间隙不仅对伸缩缝处的碰撞响应有较大影响,而且对引桥固定墩墩底弯矩、塔底弯矩及梁端纵向位移响应也有一定影响.设置纵向阻尼器不仅可以有效降低伸缩缝处的碰撞响应,而且对控制斜拉桥主桥关键截面的内力和位移响应均有较好的效果,是一种比较理想的斜拉桥减震措施. 相似文献
420.
集料级配是影响沥青路面抗滑和减噪性能的最主要因素,基于机器视觉技术,提出一种集料粒径高精度无损检测方法,结合骨架提取和支持向量机(SVM)算法来实现集料颗粒粒度分布的精确估计,为保证集料级配质量提供了有效手段。集料颗粒图像由数字相机获取,图像标定基于NI视觉助手Vision Assistant软件完成。颗粒骨架图像采用Skeleton-M骨架提取算法提取,针对所出现的骨架断裂情况,使用形态学膨胀和细化算法完成骨架修复;然后基于颗粒骨架图像提出颗粒粒径表征算法,基于骨架端点个数提出颗粒棱角表征方法;最后,通过提取颗粒图像特征参数,使用SVM算法对颗粒粒径分布进行精确估计。在颗粒棱角性表征方面,将所提出的颗粒骨架棱角性表征法与AIMS系统的梯度棱角法、未压实空隙率集料颗粒棱角法进行了比较。结果表明:与目前常见的粒径表征方法相比,所提出的方法可以较好地实现颗粒粒径表征和颗粒棱角性表征,所采用的基于多特征的SVM颗粒分档算法可以有效实现颗粒粒径分档,筛分档间的分档精度最高可达95%以上。 相似文献