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炎症介导的免疫系统功能失常在原发性骨质疏松症的发生过程中具有重要作用。从构建方法、细胞机制、分子机制等三方面对近年来国内外脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)诱导小鼠骨质疏松症模型的研究进展进行了综述。LPS不仅对破骨细胞增殖分化具有明显的促进作用,还会对成骨细胞骨架蛋白F-actin造成损伤;LPS通过激活RANKL/RANK/OPG信号通路、TLR4/NF-κB信号通路、Connexin43蛋白和TNF-α因子来诱导破骨细胞增殖分化,从而促进骨吸收;研究LPS诱导的炎症性骨质疏松症的发病机制对发掘骨质疏松症抗炎药物具有重要作用。 相似文献
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为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。 相似文献
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副井信号操车设备远程控制系统是数字化矿山建设的重要组成部分,此系统应用计算机网络技术、可编程控制器技术、无线通信技术、传感器检测技术和视频监控技术,以总线冗余、Profibus-DP现场总线控制和工业以太网为基础组成的数字化网络控制系统。通过将原系统分段独立的控制方式改造成集中遥控和远程操作的方式来减少副井提升机各中段水平的岗位操作人员数量、提高设备的安全性和生产效率,适用于地下矿山企业的长期生产工况作业,是智慧化矿山建设的必然趋势。 相似文献
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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献