香榧花粉TgPUX10基因克隆与表达

以香榧(Torreya grandis‘Merrillii’)花粉RNA反转录的cDNA为模板,利用RT-PCR技术分离出一条类似拟南芥PUX10-like cDNA序列,命名为TgPUX10,并对该基因进行鉴定、克隆、表达分析。结果表明:TgPUX10基因的完整开放阅读框(ORF)为1437 bp,编码477个氨基酸残基。TgPUX10蛋白的氨基酸序列包含UBA、HP、UAS、UBX功能结构域。通过构建瞬时表达载体,并利用拟南芥悬浮细胞转化体系,发现TgPUX10蛋白定位于油体细胞器。在花粉萌发的0、2、4 d时,油体相关基因TgOLE及TgCLO的表达量呈下降趋势,TgPUX10的表达量显著上升,证明TgPUX10影响香榧花粉萌发,且参与油体的降解过程。TgPUX10在各品种香榧中表达较为保守。与其他品种相比,细榧(Torreya grandis‘xifei’)的花粉活性较高,萌发率达到35.5%。

脑卒中高危个体筛查因素

目的探讨脑卒中高危个体的筛查因素以及筛查模式对于脑卒中的预防意义。方法吉林市中心医院职工及家属为筛查对象,调查一般人口学信息、疾病史、生活因素等资料,进行血压、身高、体重、腰围的测量以及头颈部血管超声检查。运用多因素非条件Logistic回归模型分析脑卒中高危个体筛查的主要危险因素以及模型拟合优度。结果脑卒中高危个体总体筛查阳性率为44.45%,男性中筛查阳性率为64.37%,女性32.95%。年龄、性别、冠心病史、糖尿病史等均与脑卒中高危个体密切相关。结论年龄、性别、冠心病史、糖尿病史为脑卒中的危险因素。

基于电压相角轨迹的多频系统失步振荡中心定位及预警策略

随着特高压交直流工程迅速发展,系统受到大扰动后面临多群失稳问题,多频失步振荡场景下的失步中心迁移规律亟待研究。推导了三机等值系统振荡中心位置表达式,分析了振荡中心的迁移规律,进而得到多频振荡下失步振荡中心出现的充要条件,并将其描绘成等值三机电压相角轨迹在相角平面中所满足的约束条件,提出一种失步中心预警策略。该策略依据电压相角轨迹接近约束条件时等值机的电压相角与频率,预判失步中心出现的地点与时刻,提前激活解列装置,使其在失步周期的最佳时刻动作。最后,PSS/E中三机九节点与IEEE118节点算例验证了所提方法的有效性。

双馈风机接入对电力系统失步振荡中心迁移的影响

随着双馈风力发电机(doubly fed induction generator,DFIG)装机容量持续增加,电力系统失稳后双馈风机的故障行为将进一步影响系统失稳模式及解列断面的选址。针对风电对系统失步振荡的影响问题,推导了系统失步场景下DFIG定子磁链、转子电压与外特性表达式,指出DFIG外特性曲线近似满足椭圆方程。进一步推导了风机接入下振荡中心与失步振荡中心位移函数,理论分析表明振荡中心的迁移范围扩大至整条输电线路,失步中心分布范围增加、且向远离风电场方向迁移,据此阐述了DFIG不同故障穿越措施对失步振荡中心迁移的影响程度。最后将双馈风电场分别接入两机系统与IEEE 118节点系统,仿真验证了上述理论的正确性。

谷草转氨酶和谷丙转氨酶水平与急性期缺血性脑卒中患者短期预后的关系

目的探讨血清谷草转氨酶(AST)和谷丙转氨酶(ALT)水平对急性缺血性脑卒中患者短期预后的影响。方法收集319例发病48 h以内的缺血性脑卒中病人,采集入院血标本,测定入院时ALT和AST浓度。对研究对象进行3个月随访,观察死亡或残疾的发生。采用多因素Logistic回归模型分析基线ALT和AST与3个月时死亡或残疾的关系。结果预后良好组的ALT水平显著高于预后不良组(P<0.05),预后良好组的AST平均水平高于预后不良组,但无统计学差异(P>0.05)。但是在年龄<60岁和饮酒的缺血性脑卒中患者中,AST高水平组3个月后不良结局发生危险显著低于AST低水平组(P<0.05)。结论血清中ALT和AST与缺血性脑卒中病人3个月预后相关。

封隔器卡瓦的性能参数优化分析

封隔器卡瓦作为井下作业中关键的锚定部件,其性能直接影响井下作业的安全性和效率。本文系统分析了卡瓦几何参数对接触面积、接触应力和剪切应力的影响规律,提出通过优化几何参数(包括牙数、牙顶角、牙倾角、圆心角和咬入深度)提高卡瓦锚定性能的策略。研究采用有限元仿真并结合理论建模,发现增加牙数和咬入深度能显著提升接触面积并降低接触应力;而适当控制牙顶角和牙倾角则有助于降低局部应力集中现象,延长卡瓦的使用寿命。本文的研究成果不仅为封隔器卡瓦的优化设计提供了理论依据和数据支持,还对井下复杂环境中的锚定技术创新具有重要指导意义。

臭氧对阳离子染料的脱色研究

考察了臭氧对阳离子红GTL、阳离子蓝FGL、阳离子桃红FG的色度脱除、溶液pH值和TOC浓度的变化情况,并对降解后溶液中的残留物进行了分析。结果发现,染料脱色效果明显,20min脱色率均达到79.5%以上;有酸性物质生成并使得溶液的pH值随反应时间下降;生成CO2或可挥发性的有机物使得溶液的TOC浓度逐渐降低,40minTOC浓度下降率均达到21.9%以上;TOC、pH与脱色率在总体上变化趋势一致。反应中,染料分子中的-SO3H、-Cl基团均大部分生成了-SO42-、Cl-,PO43-以游离的H2PO4-存在于溶液中,氮则是根据基团的不同而部分被降解生成NO3-。

臭氧法对酸性嫩黄G溶液的脱色效率和残留物的分析

实验考察了臭氧对酸性嫩黄G色度脱除和其溶液pH值的变化情况,并对降解溶液中的残留物进行定量分析。结果发现,20min时,脱色率达到97.5%;有酸性物质生成并使得溶液的pH值随反应时间的推移下降,pH与脱色率总体变化趋势一致。经反应,分子中的—SO3Na基团大部分生成了SO42-;N并没有氧化成NO2-、NO3-,而是生成其它含N化合物。

基于近似支持向量机的流体识别方法

多属性分析是支持向量机的一个重要功能。它可以基于同一目标的多个属性进行综合分析并得出反映该事物属性特征的最佳判别规则,是解决识别问题的一种重要方法。相对于传统的支持向量机,近似支持向量机(PSVM)在大数据量训练集的处理效率上具有较明显的优势且准确度高,适合处理信息量丰富的测井属性组合。一般情况下,采用两种属性值做交会图并通过数据的分布差异来定性区分流体或岩性的做法较为常见,也可利用拟合等方式来实现简单的定量划分。但这些方式均在精度上有所欠缺,且不能正确划分相互重合区域的两类数据。本文讨论了基于近似支持向量机的流体识别方法。通过利用流体识别因子或各测井曲线值作为训练集,并求解基于等式约束的最优化问题得到最优决策函数,可在短时间内获取属性值分布上的学习经验。该方法在数据点相互重合区域的识别效果上有一定的改善。将该方法用于某地龙王庙组地层的气水识别,能够实现较高的准确率。

吉林市不同亚型脑卒中住院病死率比较分析

目的探讨吉林市不同亚型脑卒中住院病死率的差异。方法以吉林市17733例住院缺血性脑卒中患者为研究对象,收集人口统计学、出院结局等临床特征资料,进行统计分析。结果脑出血、脑梗死和短暂性脑缺血发作总的住院病死率分别是7.77%、1.33%、0.47%。结论脑出血在所有脑卒中亚型中的住院病死率最高,其次是脑梗死,短暂性脑缺血发作最低。

五味子根茎叶果多糖对D-半乳糖致小鼠学习记忆障碍的影响

目的观察五味子根、茎、叶及果多糖对D-半乳糖所致小鼠学习记忆障碍的影响。方法将雄性ICR小鼠随机分为6组,即空白组、模型组、五味子根多糖组、茎多糖组、叶多糖组及果多糖组,分别给予蒸馏水及总糖含量为35mg/kg的根、茎、叶及果粗多糖灌胃,30min后除空白组皮下注射生理盐水外,其他组均皮下注射300mg/kg剂量D-半乳糖,每日1次,持续6周。通过避暗实验和Morris水迷宫实验评价改善学习记忆能力。结果在避暗穿梭实验中,与空白组比较,模型组小鼠避暗潜伏期显著缩短,避暗穿梭次数显著增加(P<0.01);与模型组比较,五味子根、茎和果多糖组小鼠避暗潜伏期显著延长,避暗穿梭次数显著减少(P<0.01)。Morris水迷宫实验中,与空白组比较,模型组小鼠空间探索潜伏期显著延长,目标象限停留时间显著缩短,穿越平台次数显著减少(P<0.01);与模型组比较,五味子根、茎及果多糖组小鼠空间探索潜伏期显著缩短(P<0.05,P<0.01);五味子茎及果多糖组小鼠目标象限停留时间显著延长(P<0.01),根及叶多糖组目标象限停留时间无统计学差异(P>0.05);五味子茎及果多糖组小鼠穿越平台次数显著增加(P<0.01)。结论五味子根、茎及果多糖对D-半乳糖所致鼠学习记忆障碍具有改善作用。

PLC在汽轮鼓风机控制系统上的应用

武钢能源总厂热力厂1#鼓风机站新7#号机是为了给武钢4#5#高炉送风的配套设备,该机组采用陕西鼓风机AV80-15轴流压缩机和德国西门子公司提供的大型汽轮机组,其下位机控制系统采用西门子的PLC S7-400系统,上位机采用的是WinCC监控软件。

五味子根茎叶果木脂素对D-半乳糖致衰老小鼠运动耐力的影响

目的:观察在D-半乳糖致小鼠衰老的状态下,五味子根、茎、叶及果木脂素对其运动耐力的影响。方法:60只小鼠随机平均分为空白组、模型组、根木脂素组、茎木脂素组、叶木脂素组、果木脂素组,空白组、模型组给予羧甲基纤维素钠水溶液灌胃,其余各组给予相应溶液进行灌胃,除空白组皮下注射生理盐水外,各组均皮下注射D-半乳糖300 mg/kg,每日1次,6 w后通过转棒实验、前肢握力实验和负重游泳实验评价运动耐力。结果:与空白组相比,模型组小鼠转棒停留时间显著缩短,前肢握力显著减小,负重游泳时间显著缩短(P<0.01),与模型组相比,根、茎、果木脂素组小鼠转棒时间均显著增加(P<0.05,P<0.01),前肢握力显著增加(P<0.01),根、茎、叶、果木脂素组负重游泳时间显著延长(P<0.01),叶木脂素组转棒时间、前肢握力无统计学差异(P>0.05);各给药组间比较,茎及根木脂素组较果及叶木脂素组小鼠转棒时间显著延长,前肢握力显著增加,负重游泳时间显著延长(P<0.05,P<0.01)。结论:五味子根、茎、叶、果木脂素可增强D-半乳糖所致衰老小鼠的运动耐力。

养血清脑颗粒联合强力定眩片对慢性脑供血不足患者认知功能的影响

目的探讨养血清脑颗粒联合强力定选片治疗慢性脑供血不足(CCCI)的临床疗效及其对CCCI患者认知功能的影响。方法 92例CCCI患者随即分为治疗组及对照组,每组46例,治疗组口服养血清脑颗粒+强力定眩片(养血清脑颗粒1袋,强力定眩片4粒,均3次/d口服),对照组口服复方丹参片,疗程4 w,治疗前后进行疗效评价,同时给予同步简易智能状态检查量表(MMSE)、长谷川痴呆量表(HDS)量评分。结果治疗组总有效率为91.3%,对照组为45.6%,两组治疗后比较差异显著(P<0.05);治疗组治疗后MMSE和HDS量表评分均有明显改善(P<0.01),与对照组治疗后比较差异显著(P<0.05)。结论养血清脑颗粒联合强力定眩片能够有效治疗CCCI。

融合双注意力的小样本辐射源个体识别网络

特定辐射源识别在军事和民用领域中发挥着越来越重要的作用。随着深度学习技术的飞速发展,SEI方法的识别性能得到了显著提升。然而这些方法往往依赖于大量的辐射源样本数据,在样本数量有限的实际应用场景中表现不佳。针对这一问题,本研究提出了一种新颖的深度学习网络模型CRCPA-GCN用于实现小样本场景下的SEI。该模型在多层复数卷积神经网络中融合了CPCA和GCNet注意力模块,采用类重建和对抗训练的方法显著提升了小样本场景下的识别性能。本研究在公开数据集上进行了一系列实验验证,并与当前主流的SEI网络模型进行了比较。实验结果表明,在20 shot的学习条件下,所提出的CRCPA-GCN网络模型达到了95.81%的准确率,优于其他主流SEI网络,并且在鲁棒性方面表现出色。

低频信息对阻抗反演的影响分析

在地震波阻抗成像和岩石物理解释中,低频信息是非常重要的。缺失低频会导致地震波频带变窄,时间域分辨率降低,最终会使波阻抗成像错误或造成虚假成像,这将会造成储层预测和岩石物理解释不正确。针对同一工区的两块资料ZJNew和ZJOld进行了波阻抗反演,含较多低频成分的ZJNew资料的反演结果分辨率较高。通过楔形模型反演结果的比较可知,低频缺失会导致在储层位置出现虚假薄夹层,造成储层预测解释错误。

一种考虑风电场并网的电力系统在线同调识别策略

现有的大电网同调机组分群策略,大都仅针对功角轨迹之间的距离进行研究,忽略了风电场并网对电力系统固有振荡模式的影响。针对上述存在的同调分群不准确问题,提出了一种两阶段高风电渗透率下大电网受扰机群同调分群策略。在第1阶段,通过修正系统的收缩导纳矩阵将风功率以电流的形式进行等值,并与其电气距离最近的同步机组进行联合分析,进而在不同潮流水平和典型工况下,离线计算其等效功角获得含风电场电力系统的改进发电机耦合程度拉普拉斯矩阵,求解其特征向量并得到离线的发电机耦合程度分类结果。在第2阶段,构建电力系统邻接图并将所得分类结果作为邻接图功角权值矩阵的约束,对高风电渗透率下大电网的改进功角拉普拉斯矩阵进行在线修正,通过特征映射算法提取其特征信息,进而通过修正的余弦相似度因子算法在线获得当前的同调分群结果。最后通过IEEE 39节点和118节点系统仿真,验证了所提策略的正确性和有效性。

基于White模型的砂岩储层渗透率特性分析

针对不同固结程度的砂岩,从Boit经典理论出发,基于White斑块饱和模型,应用数值模拟研究了渗透率对地震波衰减和速度频散的影响,分析了地震波垂直入射时渗透率对储层界面反射系数和相位的影响。结果表明:对于砂岩储层,渗透率对地震波衰减和速度频散有明显影响,尤其是中等压实砂岩储层和未固结砂岩储层,对渗透率变化非常敏感;渗透率对砂岩储层尤其中等压实砂岩储层界面反射系数和相位有明显影响,甚至会产生相位极性反转。

基于改进交互多模型概率数据关联的机动目标跟踪（英文）

为了提高杂波条件下的空中机动目标跟踪精度,提出了一个改进的交互多模型概率数据关联算法。该算法将交互多模型、去偏转换测量和概率数据关联算法相结合,利用交互多模型算法模型集合间不同模型的相互切换来估计跟踪目标的状态;利用去偏转换测量算法对转换测量误差进行去偏补偿,从而减小观测数据坐标变换引起的误差;利用概率数据关联算法处理数据关联和测量的不确定性。通过将本文的算法和基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法进行对比分析和验证,实验结果表明本文提出的算法可以提高机动目标的跟踪精度,且跟踪精度相对基于扩展卡尔曼滤波的概率数据关联算法减少26.38%的位置误差。