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991.
以谷胱甘肽为配基,琼脂糖微球为骨架,探索将谷胱甘肽通过共价键偶联到琼脂糖微球骨架上,制备可以分离谷胱甘肽S转移酶(Glutathione S-transferase, GST)及以其为标签的融合蛋白的亲和吸附介质.采用正交实验方法考察了谷胱甘肽加入量、偶联缓冲液的pH值和反应温度对亲和介质配基密度的影响.结果发现,该反应过程中的pH值对配基密度影响最大,其次为谷胱甘肽的加入量.用所制备的亲和吸附介质纯化GST(大鼠肝脏谷胱甘肽S转移酶),发现GST的吸附量随配基密度增加而增加,但GST活性却随配基密度的增加而下降,较好的干胶配基密度为260 μmol/g.大鼠肝匀浆液经过离子交换和亲和层析两个步骤,获得了电泳纯的GST,比活力为12.08 U/mg,总活性回收率为40%以上. 相似文献
992.
SARS灭活疫苗的研制及其质量控制 总被引:2,自引:0,他引:2
目的研究适合SARS病毒灭活疫苗的生产工艺及其质量控制。方法连续制备3批疫苗,按拟定规程进行疫苗原液和疫苗各项指标检测。结果各项检测指标均符合拟定规程规定。结论我所生产的SARS灭活疫苗工艺稳定,质量可控。 相似文献
993.
994.
995.
目的:消除三维模型纹理接缝上的辐射差异,实现接缝处色彩的自然、连续的过渡。方法:本文在标准的泊松融合(Poisson Blending)基础上,结合色彩变换技术(Color Transfer),提出了一种新的以面为基元的泊松融合无缝纹理辐射处理方法。首先以影像上的纹理三角形为处理单元,以色彩变换参数为未知数,根据模型的三角网边邻接拓扑关系建立泊松方程组,然后全局最小二乘解求局部色彩变换参数,最后进行全局最优解下的局部色彩变换。结果:既保证了色彩的均匀过渡,又能更好的改正影像间的整体色差。结论:相比使用标准的像素级泊松融合方法进行无缝纹理处理,本文的方法拥有计算上的优势,更适合于复杂模型的处理,且有更好的整体色差改正与过渡效果。理论分析和大量试验证明了本文方法的优越性。 相似文献
996.
目的 针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法 首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换,解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题;最后,在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率,解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。结果 实验结果表明所提方法能很好的解决单精度浮点导致的渲染问题。结论 此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。 相似文献
997.
目的 针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法 首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换,解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题;最后,在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率,解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。结果 实验结果表明所提方法能很好地解决单精度浮点导致的渲染问题。结论 此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。 相似文献
998.
目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。 相似文献
999.
目的关于图像场景分类中视觉词包模型方法的综述性文章在国内外杂志上还少有报导,为了使国内外同行对图像场景分类中的视觉词包模型方法有一个较为全面的了解,对这些研究工作进行了系统总结。方法在参考国内外大量文献的基础上,对现有图像场景分类(主要指针对单一图像场景的分类)中出现的各种视觉词包模型方法从低层特征的选择与局部图像块特征的生成、视觉词典的构建、视觉词包特征的直方图表示、视觉单词优化等多方面加以总结和比较。结果回顾了视觉词包模型的发展历程,对目前存在的多种视觉词包模型进行了归纳,比较常见方法各自的优缺点,总结了视觉词包模型性能评价方法,并对目前常用的标准场景库进行汇总,同时给出了各自所达到的最高精度。结论图像场景分类中视觉词包模型方法的研究作为计算机视觉领域方兴未艾的热点研究领域,在国内外研究中取得了不少进展,在计算机视觉领域的研究也不再局限于直接应用模型描述图像内容,而是更多地考虑图像与文本的差异。虽然视觉词包模型在图像场景分类的应用中还存在很多亟需解决的问题,但是这丝毫不能掩盖其研究的重要意义。 相似文献
1000.
研究电力系统中用电量的准确预测问题.由于影响用电量的因素众多,并且用电量数据与相关因素之间呈现高度的非线性关系,传统的预测方法很难捕捉用电量的变化趋势,预测精度较低.为了提高预测的精度,提出了一种马尔可夫链优化的SVR模型.上述模型根据支持向量回归机原理,以网络搜索交叉验证的思想优化模型参数,通过加权马尔可夫链原理优化预测结果,将原来的数值预测转化为概率区间上的预测.同时,在利用加权马尔可夫链的预测信息之后,也提高了预测的精度.最后,将改进模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,实验结果表明优化的支持向量模型优于其它对比模型,有较高的泛化能力和预测精度. 相似文献