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习明纳:有效提升学生能力的教学模式 被引量:3
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作者 朱莲花 张聪 《教育教学论坛》 2016年第47期161-162,共2页
习明纳是大学课堂教学中常见的教学模式。本文主要阐述了习明纳的基本概念、基本结构与理论基础,分析了习明纳对学生参与度、自主学习能力、批判性思维能力和写作能力的提升有重要的作用,最后提出了习明纳教学模式的合理化建议。
关键词 习明纳 教学 能力培养
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隐丹参酮通过TWEAK/Fn14和TGF-β1/Smads信号通路缓解OVA诱导哮喘小鼠气道炎症 被引量:18
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作者 王重阳 姜京植 +5 位作者 李俊峰 朱莲花 金珊 金哲虎 徐畅 延光海 《中国药理学通报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1149-1154,共6页
目的 探究隐丹参酮对哮喘小鼠气道重塑模型的治疗作用,以及其机制是否与TWEAK/Fn14和TGF-β1/Smads信号通路相关。方法 选取♀ BALB/c小鼠40只,分为5组(每组8只),分别为control组、OVA模型组、隐丹参酮低、高剂量组(20、40 mg·kg^... 目的 探究隐丹参酮对哮喘小鼠气道重塑模型的治疗作用,以及其机制是否与TWEAK/Fn14和TGF-β1/Smads信号通路相关。方法 选取♀ BALB/c小鼠40只,分为5组(每组8只),分别为control组、OVA模型组、隐丹参酮低、高剂量组(20、40 mg·kg^-1)、地塞米松阳性对照组(1 mg·kg^-1)。HE及PAS染色法观察小鼠肺组织的炎症情况及杯状细胞变化;Diff-Quick染色法对小鼠BALF中各类细胞计数;ELISA法检测小鼠BALF中炎性及促炎细胞因子的含量;Western blot检测肺组织TWEAK、Fn14、TGF-β1、Smad2/3、Smad4表达;免疫组化法检测小鼠肺组织中TWEAK、TGF-β1的表达水平。结果 隐丹参酮能减少OVA诱导的炎症细胞渗出及杯状细胞增生;隐丹参酮抑制哮喘小鼠BALF中总细胞及EOS、NEU、LYM的生成,并降低促炎细胞因子的水平;Western blot结果显示,隐丹参酮抑制TWEAK、Fn14、TGF-β1、Smad2/3、Smad4的蛋白表达;免疫组化结果显示,隐丹参酮可减少肺组织中TWEAK、TGF-β1蛋白表达。结论 隐丹参酮通过TWEAK/Fn14和TGF-β1/Smads信号通路改善OVA诱导的小鼠气道炎症。 展开更多
关键词 隐丹参酮 气道炎症 细胞因子 肿瘤坏死因子样弱凋亡诱导因子 成纤维细胞生长诱导因子14 转化生长因子β1
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基于宏观方程数值本构关系的气体动理论加速收敛方法 被引量:1
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作者 皮兴才 朱炼华 +2 位作者 李志辉 彭傲平 张勇豪 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第20期281-292,共12页
在跨流域复杂流动问题的模拟中,基于求解速度分布函数演化方程的气体动理论方法的效率问题一直受到工程应用领域关注.研究提升气体动理论方法在定常流动模拟中的计算效率具有重要意义.为了提升定常流动计算收敛速度,本文提出了一种耦合... 在跨流域复杂流动问题的模拟中,基于求解速度分布函数演化方程的气体动理论方法的效率问题一直受到工程应用领域关注.研究提升气体动理论方法在定常流动模拟中的计算效率具有重要意义.为了提升定常流动计算收敛速度,本文提出了一种耦合宏观方程数值本构关系的气体动理论加速收敛方法.通过求解Boltzmann模型方程,将应力、热流高阶项的数值解与宏观方程耦合,实现了宏观方程的封闭;另一方面,宏观方程的计算结果被用来更新Boltzmann模型方程的当地平衡态速度分布函数中的宏观物理量,以此构造求解Boltzmann模型方程的全隐式数值格式.通过跨流域方腔流动、超声速圆柱绕流及双圆柱干扰绕流案例的数值模拟,对方法进行了广泛考核.计算结果与常规气体动理论统一算法、直接模拟蒙特卡罗法符合良好,证明该方法很好地描述了稀薄流动中的非线性本构关系,以及激波、强壁面剪切、流动分离等强非平衡特征.进一步,对于低努森数Kn的流动,方法能显著加速收敛过程,提升计算效率;随着努森数Kn增加,气体对流输运效应减弱,方法的加速收敛效果降低.与此同时,如何减少内迭代耗时,进一步提升效率有待更多研究. 展开更多
关键词 气体动理论统一算法 本构关系 加速收敛 耦合算法
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Risks of temperature extremes over China under 1.5℃ and 2℃ global warming 被引量:6
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作者 SHI Chen JIANG Zhi-Hong +3 位作者 zhu lian-hua Xuebin ZHANG YAO Yi-Yi Laurent LI 《Advances in Climate Change Research》 SCIE CSCD 2020年第3期172-184,共13页
The Paris Agreement aims to keep global warming to well below 2℃ above pre-industrial levels and to pursue efforts to limit it to 1.5℃,recognizing this will reduce the risks of natural disasters significantly.As cha... The Paris Agreement aims to keep global warming to well below 2℃ above pre-industrial levels and to pursue efforts to limit it to 1.5℃,recognizing this will reduce the risks of natural disasters significantly.As changes in the risks of temperature extremes are often associated with changes in the temperature probability distribution,further analysis is still needed to improve understanding of the warm extremes over China.In this study,changes in the occurrence probability of temperature extremes and statistic characteristics of the temperature distribution are investigated using the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP5)multimodel simulations from 1861 to 2100.The risks of the once-in-100-year TXx and TNx events are projected to increase by 14.4 and 31.4 times at 1.5℃ warming.Even,the corresponding risks under 2℃ global warming are 23.3 and 50.6,implying that the once-in-100-year TXx and TNx events are expected to occur about every 5 and 2 years over China,respectively.The Tibetan Plateau,Northwest China and south of the Yangtze River are in greater risks suffering hot extremes(both day and night extremes).Changes in the occurrence probability of warm extremes are generally well explained by the combination of the shifts in location and scale parameters in areas with grown variability,i.e.,the Tibetan Plateau for TXx,south of the Yangtze River for both TXx and TNx.The location(scale)parameter leading the risks of once-in-20-year TXx to increase by more than 5(0.25)and 3(0.75)times under 2℃ warming in the Tibetan Plateau and south of the Yangtze River,respectively.The location parameter is more important for regions with decreased variability e.g.,the Tibetan Plateau for TNx,Northwest China for both TXx and TNx,with risks increase by more than 3,6 and 4 times due to changes in location. 展开更多
关键词 1.5℃and 2℃global warming Temperature extremes Risk ratios GEV CMIP5
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