跑台运动对慢性应激致抑郁模型大鼠学习记忆及前额叶皮质c-fos表达的影响

在数学教学中,教师掌握了学生学习各个知识点的思维过程与知识间的相互干扰,采用相应的教学方法,对杜绝不当的知识干扰,排除解题障碍,提高教学效果,有着重要的作用． 一、局部出发,轻易判断 学生解题过程中,对一些数学概念或数学原理的发生、发展过程没有深刻的理解,往往根据某些局部特征不作深入的审题,不弄清命题的本质涵义,没有摆脱局部事实的片面性而把握事物的本质,产生解题的片面性与主观性,造成解题的不当与失误．例如：     

阻尼Navier-Stokes方程全局吸引子的正则性（英文）

本文研究阻尼Navier-Stokes方程全局吸引子问题.利用迭代法和线性算子半群的正则性估计,结合经典的全局吸引子理论,证明了阻尼NS方程在H~k空间中存在全局吸引子,并在H~k范数下吸引任意有界集.     

L—天冬门酰胺微生物电极的研制

以谷氨酸棒状杆菌作为生物催化剂，与基础氨气敏电极结合制成对Ｌ－天冬门酰胺响应的微生物电极，在３０℃时选择ＰＨ＝８．５的硼酸缓冲体系，测得电极的线性范围为７．１×１０＾－５－１．１×１０＾－２ｍｏｌ／Ｌ，斜率为５１．４ｍＶ／ｄｅｃ，检测下限为２．０×１０＾－５ｍｏｌ／Ｌ，响应时间为４－７ｍｉｎ寿命达３０ｄ以上。     

氟化电热蒸发／ICP—AES直接测定SiO2中痕量Fe

对氟化电热蒸发（ＦＥＴＶ）／ＩＣＰ－ＡＥＳ技术中元素的氟化蒸发行为，基体效应和粒度效应进行了考察，确定了杂质（Ｆｅ）与基体（Ｓｉ）分离的最佳实验条件，本法用于ＳｉＯ２中痕量Ｆｅ的直接测定，有灵敏，简便，试样消耗少和不需化学处理等优点。     

基于定量结构-性质关系方法预测氨基酸的比旋光度

运用定量结构-性质关系(quantitative structure-property relationsh ip,QSPR)方法对人体必需的氨基酸比旋光度进行了预测,同时运用交互检验(LOO)方法对所建立的模型进行了检验。应用启发式算法对描述符进行筛选并建立线性回归模型,所建立的模型的相关系数(R2)为0.918,但分别用 1、-1代表左旋和右旋的分子手性后,重新建立多元线性回归模型,其相关系数(R2)变为0.970。本研究所建立的QSPR模型为预测手性化合物比旋光度提供了一种有效的新方法。     

基于影像组学与集成学习的脑胶质瘤分级预测

脑胶质瘤的术前分级对治疗决策和预后评估至关重要. 为了提高分级精度, 提出了一种基于影像组学和集成学习的无创胶质瘤术前分级方法. 首先, 从不同序列的感兴趣区域提取428个影像组学特征, 采用递归特征消除算法进行特征选择, 采用6种不同的机器学习算法对脑胶质瘤进行分级, 并对各自的性能进行评估; 然后, 根据评估结果, 选取逻辑回归、决策树和多层感知机3种分类器作为脑胶质瘤分级预测的机器学习算法; 最后, 将3种分类器的输出采用投票方式进行集成, 并评估硬投票机制与软投票机制的性能. 实验结果表明, 对于数据集BraTS2019, 基于硬投票机制的集成学习算法的性能较好, 受试者工作特性曲线下面积为0.933±0.031, 准确度为0.886±0.048, 敏感度为0.872±0.077, 特异度为0.905±0.105. 该方法不仅能增加胶质瘤分级模型的可解释性, 而且可以提高分级精度.     

一种基于血氧饱和度与鼾声检测的呼吸暂停监测系统设计

长期打鼾严重的人往往都患有呼吸暂停综合征, 该症状对人的身体健康有着极大的危害. 针对用鼾声实现呼吸暂停检测技术准确度不够的问题, 设计了一种基于血氧饱和度与鼾声检测相结合的呼吸暂停监测系统, 利用微控制器结合外部的血氧检测电路以及鼾声检测电路实现血氧饱和度的实时监测与鼾声片段的识别, 当监测到用户睡眠时正在打鼾同时血氧饱和度在一定程度上下降, 系统便可以识别出该打鼾者的呼吸暂停症状. 而对于患有呼吸暂停症状的打鼾者, 后续可以对其进行止鼾, 从而一定程度上可以缓解呼吸暂停症状. 整个系统在准确实时的血氧饱和度监测以及鼾声识别基础上, 可以较为方便准确地识别出打鼾者的呼吸暂停症状, 为呼吸暂停综合征的实时监测提供了一种新的方法.     

芳基丙酮酸及其乙酯的合成

α-甲酰氨基-β-芳基丙烯酸乙酯用5％盐酸乙醇溶液水解生成相应的芳基丙酮酸乙酯,再经碱处理变为相应的芳基丙酮酸。     

平台—群柱基础对浪流冲击的动力反应分析

本文研究平台-群柱基础系统对浪流冲击的动力反应分析.文中考虑了群柱基础与水流和地基土的动力相互作用,由解析法给出了系统对浪流力激励的动力响应分析,给出了算例的位移响应结果,并讨论了系统参数对动力特性的影响.