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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.
廖家凼码头2个泊位,位于长江三峡水库回水变动区河段,且受码头上游附近苦竹背石梁突嘴的影响,码头水域条件复杂。通过分析码头工程河段的河床演变、码头前水域条件及码头工程对通航条件的影响,提出分时段限制码头泊位停靠船舶的安全措施。主要结论为:码头工程河段河势航槽稳定;枯水期每年11月至次年4月底,三峡水库维持较高水位运行,码头水域条件良好,码头泊位最多可停靠2排船舶;每年5—10月,码头工程河段处于天然河道,码头水域条件较差,码头泊位最多可停靠1排船舶;发生洪水时,码头上游附近苦竹背石梁突嘴以下约100 m范围内水势流态复杂,影响码头上游泊位船舶的停靠和出港航道安全,因此,汛期6—9月,码头上游泊位禁止停靠船舶。 相似文献
77.
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
78.
79.
为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要,研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先,基于实测交通流数据,按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本,选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征;其次,改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性,即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性,同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值,以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响;最后,通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载,分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明:改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上,对交通流状态划分具有良好的适用性;通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显,其占有率也大不相同,同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好;同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大,其变异系数均在0.2以上,尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后,这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有... 相似文献
80.