快速老化小鼠的学习记忆缺陷及其生化机制

目的用快速老化小鼠(SAMP8)模拟老年痴呆,观察其学习记忆能力,并探讨其学习记忆能力下降的可能机制。方法采用10月龄SAMP8,并用同龄抗快速老化小鼠(SAMR1)作为正常对照。用水迷路检测近记忆以及空间学习记忆能力。用生物化学方法检测大脑皮层线粒体膜电位和ATP酶活力,观察线粒体功能;检测皮层和海马胆碱乙酰基转移酶(ChAT)和乙酰胆碱酯酶(AChE)的活力,观察中枢胆碱能神经功能;检测血清超氧化物歧化酶(SOD)活力和丙二醛(MDA)含量,观察其全身性氧化应激状况。结果与SAMR1相比,SAMP8出现明显的衰老体征,其近记忆和空间学习记忆能力明显减弱,具有衰老和痴呆特征;皮层线粒体膜电位和ATP酶活力显著降低,海马ChAT活力显著下降,AChE活力显著升高,血清SOD活力稍有增高。结论SAMP8可以很好地模拟老年痴呆,其机制包括大脑皮层线粒体功能降低、海马胆碱能神经功能下降以及氧化应激等。     

营养宣教对西安某社区成年人营养知识-态度-行为的影响

目的了解西安某社区成年人的营养知识水平,帮助其树立合理营养、平衡膳食的理念,以促进健康。方法随机抽取西安市某社区136名成年人,在进行多种形式的营养宣教前后,进行营养知识、态度、行为(knowledge-attitude-practice,KAP)调查,比较宣教前后调查对象对问卷中营养问题的知晓率、对营养教育的态度以及饮食行为的变化来评估营养宣教的效果。结果营养宣教后,该社区成年人的营养知识得以提高,饮食理念和饮食行为趋于合理。结论营养宣教可提高社区成年人的营养知识,能改善他们的饮食理念和饮食行为,在社区开展营养宣教活动是十分必要的。     

“船舶与海洋工程专业导论”教学改革与实践

文章基于广东海洋大学船舶与海洋工程专业的实际情况,对"船舶及海洋工程专业导论"课程教学与实践进行了初步的探讨,并提出了在导论课程教学实践与改革方面的一些改进措施,对培养高素质的船舶与海洋工程专业人才具有一定的参考价值。     

公路声屏障设计浅析

首先结合《公路环境保护设计规范》以及《环境影响评价技术导则声环境》,对公路声屏障声学原理、设计步骤及计算公式进行了论述,并以合阳至铜川高速公路作为设计实例,利用软件程序进行辅助设计,得到声屏障设计相关参数,对公路声屏障设计有一定的参考价值。     

港口工程沙土液化判别方法

沙土液化是场地和地基的地震效应的重要内容,我国港口主要采用基于标准贯入试验的沙土液化判别方法以及静力触探等原位测试方法,而欧美、非洲及东南亚大多采用Seed简化法以及基于概率与统计分析的估计方法。通过多种液化判别方法的分析,论证其合理性,针对不同性质的工程合理运用于水运港口工程抗震作用。     

基于PLC的海面电站监控系统研究及仿真

电站作为海面工作中电能的管控,为海面作业提供保障,所以作用至关重要。对电站的监控现在也有比较成熟的技术,包括各种控制软件的应用。本系统结合实际情况及最新发展,提出基于PLC的海面电站监控系统,芯片选用的是西门子可编程控制器S7.300作为核心处理器,该型号PLC工作效率高,控制精度比较高,性能稳定,对于信号处理及硬件控制都有很好的优势,可以有效保证海面电站监控系统的稳定性。海面电站监控系统所承担的角色非常重要,所以要尽可能降低系统的漏洞,对其进行仿真,可以有效地减少研发成本及开发周期,并且可以提高操作员的技能,本文结合Matlab及VC编程软件,对该监控系统进行仿真研究。     

镇江地区非饱和膨胀土边坡在降雨入渗下的稳定性分析

针对非饱和膨胀土边坡在降雨入渗下的稳定问题,结合镇江地区非饱和土的室内试验,对边坡的动态过程进行分析.分析了不同雨强、地下水位情况下降雨入渗的情况,对降雨入渗下的非饱和土边坡进行渗流场的数值模拟,得到非饱和土边坡降雨入渗下的若干规律,以及随降雨发展边坡稳定性的变化情况,为镇江地区的非饱和膨胀土边坡的稳定分析提供依据.     

广州海事博物馆文案设计之要素

在广州海事博物馆文案设计中,"渔民社会"部分反映了广州滨海先民的生存状态和信仰状态;"海上丝绸之路"部分反映了自汉代以来广州海外贸易和中外文化交流的历史史实;"航海技术"部分反映了古往今来广州造船业及港口的演进与发展,航海技术的日趋先进与科学化;"南中国海海防"部分反映了明清、民国及新中国建立后南中国海的海防由弱到强,由近岸防御到远海出巡的嬗变.     

公路三级自然区划新框架体系的应用研究

从分析以往的公路三级自然区划的研究原理和思路出发,总结、归纳、探讨性地提出公路三级自然区划新的框架体系:原则,标志性体系的建立,方法的选用以及基于新方法GIS技术的应用。新框架体系的应用研究为以后的相关人员进行公路三级自然区划提供参考和依据。     

基于改进LSTM-NN的安全性自动驾驶换道轨迹规划模型

为改善现有的自动驾驶换道轨迹规划模型产生的换道轨迹与真实的换道轨迹存在较大偏差的问题,提出了一种改进LSTM-NN的安全敏感性深度学习模型,该模型可以缓解当前自动驾驶轨迹规划存在的不足,输出轨迹既保证了较高的精度又提高了安全性。CarSim仿真软件模拟了本模型产生轨迹的可跟踪性,结果显示轨迹非常平滑,并且自动驾驶车辆可以高效、安全地完成换道。