成年大鼠心室肌细胞表达多种电压门控钠通道α亚型

目的观察成年大鼠心室肌细胞上电压门控钠通道不同亚型的表达情况。方法采用酶解消化法分离成年大鼠心室肌细胞,利用免疫荧光染色结合激光共聚焦技术检测心室肌细胞钠通道α亚型Nav1.1、Nav1.2、Nav1.3、Nav1.5、Nav1.6、Nav1.7的表达及分布情况,采用全细胞膜片钳技术记录心室肌细胞钠电流。结果成年大鼠心室肌细胞除表达心脏型钠通道亚型Nav1.5之外,还表达神经型钠通道亚型Nav1.1、Nav1.6和Nav1.7,不表达Nav1.2和Nav1.3。Nav1.5分布于横小管周围,Nav1.1和Nav1.7亦呈点状分布于横小管区域。Nav1.6表达稍弱,沿心室肌细胞长轴纵向分布,闰盘处未见钠通道各α亚型的表达。膜片钳结果显示成年大鼠心室肌细胞表达快钠电流(INa,T)及晚钠电流(INa,L)。结论成年大鼠心室肌细胞表达心脏型钠通道亚型(Nav1.5)和多种神经型钠通道亚型(Nav1.1、Nav1.6和Nav1.7),这可能有助于维持心肌细胞的正常电生理活动。     

宁波地铁车辆段检修作业安全联锁管理系统

针对目前宁波地铁车辆段检修作业的管理现状,分析人工管理方面不足之处和可能存在的安全隐患,研究一种利用技术手段代替人工管理的系统解决方案,并在宁波地铁车辆段应用。该系统采用先进的自动化控制技术,结合计算机逻辑判断,实现检修作业过程的安全管控,同时提高工作效率。     

广州地铁三号线列车车门故障分析及改进

重点对广州地铁三号线列车车门频繁出现的代码1的故障进行了分析,详细介绍了针对该故障的改进方案。     

南京地铁车辆门控器功能及常见故障初探

地铁车辆的客室车门在运营中频繁使用,因而导致其故障率比较高。通过对地铁车辆车门的故障分析,发现大部分故障与车辆的门控器有关。介绍了门控器的结构和功能,指出了主要故障原因以及主要故障部件,并提出了解决高发故障率的思路。     

基于LSTM-GRU模型的船体结构应力预测分析

船体结构应力预测对船舶航行安全具有重要意义,然而由于船体结构应力数据具有强随机性,传统方法难以有效准确地对其进行预测。为解决这一问题,采用对非线性关系具有很强拟合能力的长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）组合方法对船体结构应力数据进行预测,并通过模型试验验证该方法的稳定性和可行性。结果表明,相比传统的循环神经网络（RNN）模型和单个预测模型,该组合模型在预测精度和效果方面都有明显优势,能够有效预测船体结构应力。其中,预测值与实际值的误差保持在3%以内,决定系数为0.91。     

基于卷积和循环网络的水声信号联合特征表示和识别方法

传统的水声信号识别方法是将特征提取和分类识别分开进行处理的,影响了水声信号识别的整体性能。本文根据水声信号的特点,结合一维卷积网络（1DCNN）的卷积运算、时间平移不变性和门控循环网络(GRU)内部充分考虑时序相关性的记忆能力等优势,将一维卷积网络和门控循环网络进行串联中并对网络参数和模型结构进行优化,自适应提取特征给出分类结果,并与单独使用1DCNN和GRU网络模型的分类性能进行对比。结果表明,本文提出的网络对水声信号的识别准确率最高。