摘要:

通过模拟培养试验,研究了不同Nd3+始浓度条件下铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)的生长及生理变化.结果表明,相对BG11培养基(Nd3+始浓度为0 mg·L-1),低初始Nd3+浓度(0.01、0.05、0.1、0.5、1 mg·L-1)条件下,随着Nd3+浓度的增加,藻细胞中叶绿素a含量、可溶性蛋白含量和过氧化氢酶(CAT)活性均呈增加趋势,促进了铜绿微囊藻生长;在Nd3+初始浓度为5 mg·L-1和10mg·L-1时,藻细胞丙二醛(MDA)含量急剧增加,CAT活性下降,藻细胞清除活性氧(ROS)能力下降,抗氧化防御体系被破坏,膜脂过氧化严重,严重抑制藻细胞生长,在初始Nd3+度50 mg·L-1胁迫下,铜绿微囊藻无法生长.藻细胞超微结构表明,过量的Nd3+破坏了藻细胞内的类囊体结构,胞内脂质体含量增加,细胞膜变粗糙甚至变形破碎,对藻细胞造成不可逆伤害.

摘要:

为探究稀土元素钇(Y3+)对缺氮、缺磷胁迫下铜绿微囊藻生长的影响,测定了缺素胁迫下不同Y3+浓度时藻的生长量、叶绿素a、可溶性糖、可溶性蛋白含量、抗氧化酶活性(超氧化物歧化酶SOD、过氧化氢酶CAT、过氧化物酶POD)以及丙二醛(MDA)和藻毒素(MC-LR)含量.结果表明:在缺氮、缺磷胁迫下,Y3+对铜绿微囊藻的生长表现出低促高抑的"Hormesis"现象.低浓度Y3+(0.10~0.20 mg·L-1)能维持铜绿微囊藻的生长,增强抗氧化酶活性,减轻缺素胁迫造成的损伤;高浓度Y3+(0.50~2.00 mg·L-1)则加剧缺氮、缺磷胁迫对藻的迫害,光合色素、可溶性糖及可溶性蛋白含量呈明显的下降趋势,抗氧化酶活性受到抑制,膜质过氧化程度加重,MC-LR含量增加.

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从医学文本中识别时间短语是临床医学自然语言处理的关键技术之一.传统基于规则和机器学习的方法需要设计复杂规则和提取特征,而且大多数系统采用串行方法会导致错误的传播.提出了一种基于双向长短时记忆网络(BLSTM)的神经网络架构,在识别时间表示式的同时判别它们的类型:首先使用卷积神经网络(CNN)学习得到单词的字符级别向量和大规模生物医学背景语料上训练得到的词向量进行组合作为BLSTM的输入,然后使用BLSTM网络学习单词的上下文语义表示,最后使用条件随机场(CRF)对BLSTM输出的序列进行标签优化.实验基于SemEval-2016 task 12,结果表明没有添加任何特征的神经网络学习方法比该任务中官方提供的最高分的F1值提高了3％.

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设计了一种基于DM642的网络视觉监控系统.首先,给出了系统的硬件组成结构;然后,给出了系统软件实现方法;最后,将DM642开发平台通过Ethernet和PC机相连,构成了网络视觉监控系统,并在此系统上实现了实时视频的压缩编码、解码以及网络传输功能.

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为消除图像消噪中出现的Gibbs现象,基于Eno-Hoar模型,提出一种新的图像修复算法.利用小波分解的遗传特征,将间断信息遗传到各分解层中;对带有间断信息的小波系数,设计多层多方向插值算法进行插值,即在各个分解层上分别插值,并考虑多个方向进行加权平均,得到最优的小波系数,重构得到最优的修复图像.最后对算法进行仿真实验,实验表明此算法具有很高的可行性和应用推广价值.

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双目视觉可以模拟人眼功能,是近年来的一个研究热点.设计一种基于DM642的双目视觉监控系统.首先给出系统的硬件组成结构,并详细分析系统工作原理;然后给出系统软件设计方案和实现方法,并做了详细分析;最后结合DM642开发平台,给出系统测试结果.测试结果表明,系统实现双通道实时视频采集、显示的协调工作,具有很好的实时性.

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针对倒车过程中视野受限而无法有效观察车后部障碍物危险的问题,设计的一种基于嵌入式处理器的可视化车辆倒行危险状况报警系统；设计通过压电式超声波发生系统发送超声波信号,传感器接收到从障碍物反射回来的电信号并送入处理器,通过计算信号的传播速度从而得出雷达探头到车后部障碍物之间的距离,并通过车内的TFT彩色液晶屏显示出实测距离,同时根据距离的远近发出节奏不同的报警声音；通过实验测试,系统在常温状态下,测量误差小于0.05m.

摘要:

本实用新型提供一种集散式多物理场工程安全动态监测预警系统，包括数据采集模块、设置在监测基站的采集处理仪和远程的上位机，所述数据采集模块集成设置在采集处理仪中或者分布设置在现场的传感器附近，当分布设置在现场的传感器附近时，数据采集模块远距离连接采集处理仪或上位机。本实用新型所提供的系统可以根据具体地域情况灵活采用集成式或分布式方式使用。