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为了评估一种快速简单用以确定海洋微藻细胞活性的技术,针对船舶压载水中常见的3个门类中11种10~50μm单细胞微藻用中性红(NR)、5-氯甲基荧光素二乙酸酯(CMFDA)、荧光素二乙酸酯(FDA)三种染料进行染色,通过光镜和荧光显微镜对染色结果进行测定。结果表明,NR(中性红)是检测本实验中全部海洋微藻藻株细胞活性的最佳染料,染色最佳浓度为1/10 000,染色时间为30min;5-氯甲基荧光素二乙酸酯(CMFDA)、荧光素二乙酸酯(FDA)和双荧光染色对海洋微藻藻株活细胞着色时间短,染色效果明显,但其应用具有局限性,适用于检测本实验中甲藻门(塔玛亚历山大藻、链状亚历山大藻、微小原甲藻、利玛原甲藻、东海原甲藻、米氏凯伦藻)和绿藻门(青岛大扁藻和杜氏盐藻)的活性,染色最佳浓度为5μmol/L FDA+2.5μmol/L CMFDA,染色时间为10min,但不适用于检测硅藻门的细胞活性。因此,中性红更适合检测船舶压载水中微藻活细胞,根据光镜下微藻细胞着色情况而判断细胞活性。 相似文献
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Based on the daily reanalysis data of NCEP / NCAR and by using the method of phase space
reconstruction, the point conditional probability density of the subtropical high ridge index are determined
and then used, together with their power spectra, to seek the correlation between them and individual
monsoon-affecting factors and their power spectra. Through diagnosis, six indexes are discovered that have
the most important effects on the subtropical high index. The results of the diagnosis indicate that the
technique can identify the factors which are dynamically correlated. It can offer the basis in determining
and choosing dynamic conceptual factors. 相似文献
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层位追踪是地震资料解释中基础且重要的工作.传统的层位追踪主要依靠人的主观性判断,是一项既要求专业知识经验,同时又费时费力的环节,为此本文提出了一种基于图像语义分割技术的层位自动追踪方法.图像语义分割是像素级别的分类技术,我们将地震剖面中的层位看作图像中的一个语义类别,借助分割网络进行层位的分类与追踪.本文选择了改进的Dense-UNet神经网络作为分割算法,该网络强调对特征的传递和复用,同时避免了梯度消失的问题,能够很好适应地震数据的分割任务.首先以实际地震数据制作实验所用数据集,应用数据扩充方法增大训练样本数量,再借助改进的Dense-UNet神经网络训练出最优的追踪模型,通过测试集在最优模型上的表现来评价追踪的效果.实验结果表明,改进的Dense-UNet网络能够准确且快速的自动完成层位追踪任务,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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