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651.
通过测定海参、鱼翅的营养成分以及体壁中氨基酸组成和含量,同时评价其对连续皮下注射氢化可的松致免疫低下模型小鼠免疫功能的影响,探讨了海参、鱼翅的免疫调节作用与其营养组成的关系。结果表明,海参中总糖、酸性黏多糖、必需氨基酸、鲜味氨基酸、药效氨基酸和总氨基酸含量均高于鱼翅;海参和鱼翅均能显著提高免疫低下模型小鼠的脾指数和胸腺指数;显著提高小鼠血清溶血素含量;提高迟发型变态反应水平和脾淋巴细胞转化能力;促进巨噬细胞的吞噬能力;显著提高血清中IL-3、IFN-γ水平,降低IL-4水平,提高IFN-γ/IL-4的比值。提示海参和鱼翅中均含有全面的免疫活性物质,具有免疫调节作用。其中,海参在促进体液免疫、细胞免疫和非特异性免疫方面的作用优于鱼翅。 相似文献
652.
有效应力对保德区块煤储层渗透率影响研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通过有效应力单因素影响保德区块煤岩气体渗流实验,分析了煤岩渗透率应力敏感性以及割理压缩系数变化特征.结果表明:保德区块煤储层渗透率与有效应力呈负指数函数关系;煤层埋深越深,煤岩渗透率变化幅度越小,渗透率应力敏感性下降。渗透率损害系数的线性函数拟合相关系数较低,应力敏感系数的负指数函数拟合相关系数较高,应力敏感系数比渗透率损害系数更具规律性。在高有效应力阶段,煤岩割理压缩系数更趋近于常数,低有效应力阶段,割理压缩系数应视为变量。 相似文献
653.
鄂东南地区包括鄂城、大冶、阳新县及黄石市,总面积约4000平方公里,属长江中下游铁铜成矿带的一部分,是我国的一个富铜富铁矿产地,被地矿部列为“七五”期间全国固体矿产普查的重点找矿地区.在这个地区,近年来找矿工作不断发展,效果不断提高,对寻找隐伏矿床取得一定经验.本文简要介绍我们的作法和体会. 相似文献
654.
655.
656.
西藏驱龙超大型斑岩铜(钼)矿床: 发现、特征及意义 总被引:40,自引:0,他引:40
驱龙斑岩铜(钼) 矿床位于冈底斯东段火山岩浆弧与日多盆地的弧-盆转换部位, 受盆缘控盆、控岩构造控制, 形成于汇聚造山向伸展走滑转换的瞬时过渡环境(15~ 16Ma), 是冈底斯东段新发现的最具找矿潜力的超大型斑岩铜(钼) 矿床, 也是该带斑岩矿床勘查的重大突破.该矿床成矿流体为饱和及过饱和盐水-蒸气沸腾流体, 蚀变具有以斑岩体为中心、面状、环带分布特征, 矿化分为3期5阶段, 硬石膏化及绢英岩化与铜矿化关系密切.并对一些今后必须加强研究的关键性科学问题进行了探讨. 相似文献
657.
采用物种分布图与核磁共振实验研究了五硼酸钾溶液中含硼物种的类型、含量和溶液浓度间关系。研究表明五硼酸钾在稀溶液(0.05 mol/kg(H2O))中几乎全部水解,主要物种为B(OH)3和B(OH)4-;在较浓溶液(0.20 mol/kg(H2O))中主要物种为B(OH)3和B3O3(OH)4-,而B5O6(OH)4-和[B4O5(OH)42-]的含量较小。核磁共振实验研究给出了B(OH)4-、B3O3(OH)4-和B5O6(... 相似文献
658.
659.
针对当前水深注记自动提取实现困难、精度不高及效率过低等问题,将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)模型应用于水深注记的自动识别,结合水深注记空间分布及几何特性对传统模式识别算法进行了改进,提出了一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法。通过对海图切片邻域的定量扩张,建立了顾及要素完整性的海图自适应切分模型,克服了CNN模型应用于大幅面海图要素识别的局限性;结合预测框角点位置的空间关系分析及评估,设计了面向空域冲突的要素唯一性判定原则,解决了邻域扩张引起的水深注记重复识别问题;在此基础上,进一步论证了水深注记主点位置的空间分布规律,建立了考虑要素几何分布特征的连通域分析改进模型,实现了水深注记的精准定位及数值提取。试验结果表明:(1)本文方法较好地实现了水深注记的自动提取,在CNN模型实现水深注记分类及粗定位过程中,具有较高的查全率和分类查准率。同时,最终水深注记数值提取结果正确率较高,且主点位置能满足水深注记提取的特殊要求。(2)通过多种CNN模型应用于本文自动提取模型中的对比试验,对比不同CNN模型在本文自动提取模型... 相似文献
660.
在多光谱遥感浅海水深反演过程中,考虑到水体和底质影响,水深值和海水表面辐射亮度之间的线性关系不成立。本文以甘泉岛南部0~25m范围的沙质区域为研究区域,利用GeoEye-1多光谱遥感影像和多波束实测水深数据构建XGBoost非线性水深反演模型,研究了XGBoost算法用于水深反演的性能。以决定系数(R~2),均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,并与3种传统线性回归模型进行了对比分析。结果表明, XGBoost非线性水深反演模型的R~2、MSE和MAE分别为0.991、0.33m和0.44m,拟合程度最好,精度优于线性回归模型。为进一步探究各模型在不同水深的反演精度,将水深范围分成3段(0~8 m, 8~15 m, 15~25 m)分别进行精度验证和误差分析。结果表明, XGBoost模型在各分段的精度均优于线性回归模型, MSE依次为0.56 m, 0.14 m和0.43 m。可见,在单一底质区域下XGBoost模型的水深反演精度更高,且反演效果更稳定。 相似文献