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51.
为探究过氧化物酶体增殖物激活受体γ/解偶联蛋白2(PPARγ/UCP2)在甲醛(FA)诱导的学习记忆障碍中的作用,本文将C57BL/6小鼠随机分为:对照组、T0070907组(抑制剂组)、3mg/m3 FA组、3mg/m3 FA+T0070907组,进行连续21d的实验暴露,在第22d取脑组织测定脑组织脏体比并匀浆,检测活性氧(ROS)、谷胱甘肽(GSH)、丙二醛(MDA)、核因子κB (NF-κB)、白细胞介素6(IL-6)、PPARγ、UCP2等生化指标,通过Nissl染色观察脑组织的病理学变化.结果发现,与对照组相比,T0070907组和3mg/m3 FA组小鼠大脑皮层神经元受损,GSH含量下降,ROS、MDA、NF-κB、IL-6含量有所上升,而3mg/m3 FA+T0070907组小鼠上述现象更严重.此外,与对照组相比,T0070907组小鼠脑组织中的PPARγ和UCP2含量下降,但3mg/m3 FA组小鼠脑组织中的PPARγ和UCP2含量上升;与3mg/m3 FA组相比,加入抑制剂的3mg/m3 FA+T0070907组小鼠脑组织中的PPARγ和UCP2含量下降.研究结果表明,在加入PPARγ抑制剂后,PPARγ/UCP2含量下降,加重了FA所致小鼠的学习记忆障碍,故PPARγ/UCP2在FA致学习记忆障碍中可能起保护作用. 相似文献
52.
应用机器学习算法开展空气质量预测已成为当前研究热点之一,空气质量监测数据具有显著的时空特征,即具有时间维度时序特征和空间维度传输演化特征。面向空气质量监测数据,联合LSTM提取的时间特征和GCN提取的空间特征,提出预测PM2.5浓度的LSTM-GCN组合模型。以北京市35个空气质量监测站2018—2020年监测数据进行仿真实验,并将LSTM-GCN模型与LSTM模型、GCN模型以及时空地理加权回归模型(GTWR)进行对比,结果显示:LSTM-GCN模型相较于LSTM模型均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别降低了11.68%、7.34%;相较于GCN模型RMSE、MAE分别降低了40.22%、36.37%;相较于GTWR模型RMSE、MAE分别降低了17.52%、23.69%,表明所提出LSTM-GCN模型在准确率上有所提升。用LSTM-GCN模型预测2021年1—7月PM2.5浓度,结果显示预测效果较好。 相似文献
53.
为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。 相似文献
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目的:为满足人体在极寒环境下工作的适温需要,以项目组自行研发的温度记忆半导体发热材料为基础,设计制造一款智能发热器沿人体经脉走行配置的经络适温马甲。方法:采用钛酸钡基化合物、稀土化合物以及铬、镍、锰金属、石墨及聚合物等,通过创新工艺制成“具备温度记忆的”半导体发热材料。集合智能加热、特殊导热、保温材料、疏通经络等设计,研发出一综合平台,制成智能适温服装(马甲)。结果:依据相关标准对本实验发热材料的温度智能变化性能进行检测,结果表明新型智能发热、适温材料能在低电压(5/7.4V)下实现快速均匀适温,贴近人体侧温度可升至40℃左右,且由热点向三维空间均衡散热。人体侧热刺激背部督脉、足太阳膀胱经络走行上的相关穴位,模拟中医艾灸或热刺激穴位的效果,达到在寒冷环境下阳脉疏通、血管扩张的效果。在向人体提供外源性热量的同时,通过热辐射刺激穴位,提升人体应激活动能力,取得1+1>2的效果。使人体在寒冷条件下上肢或腰背部能自主地舒适活动。结论:经络适温马甲采用温度记忆半导体发热材料,以及特种导热、散热材质,结合热点依人体长轴顺行排布贴敷于人体背部督脉和足太阳膀胱经内外支的相关穴位的创新设计,使人体... 相似文献
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57.
文中以实验数据证明在NOx采样工作中,如果误用被红色染料污染的多孔玻板吸收管,则会给结果造成正的误差,并提出消除的方法。 相似文献
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