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1.
近年来在下扬子地区页岩气地质调查井所获取的地层岩心资料,揭示该地区下志留统风暴沉积较为发育。基于精细的岩心观察描述,详细分析了下扬子地区下志留统高家边组下段中上部风暴沉积的特征,并阐明了风暴作用对泥页岩的影响。研究表明:研究区风暴岩岩性偏细,以粉砂岩为主,石英含量较高,结构成熟度较低,具2种不同的粒度概率曲线;主要发育底部冲刷面、块状层理、平行层理、丘状交错层理、波纹交错层理、准同生变形构造等沉积构造;垂向上主要识别出4种风暴沉积序列,均具有从底到顶粒度变细的沉积特征,不同的沉积序列与风暴流能量的强弱有关。下扬子地区早志留世频繁的风暴活动与研究区的古地理背景和古气候条件具有内在联系。特大型风暴对浅海陆棚深水区的细粒泥质沉积物特征产生重要影响,包括降低有机质含量、减少单层厚度、破坏垂向连续性、改变原始沉积构造和侧向稳定性等,总体上降低了泥页岩的品质。因此,研究认为在页岩气的勘探和评价过程中应重视风暴因素对陆棚深水区原始泥质沉积物的影响。 相似文献
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多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性. 相似文献
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6.
探索五种异喹啉类生物碱抗肝癌的作用机制。借助TCMSP、String、venny数据库与WebGestalt在线分析软件获取靶点并进行蛋白互作网络(PPI)、基因本体(GO)、基因相互作用(KEGG)功能富集分析,利用Cytoscape软件构建网络。同时查阅文献并进行归纳、整理和分析得到小檗碱型中的小檗碱、双苄基类生物碱的粉防己碱、苯菲啶喹啉类的血根碱、吗啡烷类中的青藤碱和吡咯菲里啶中的石蒜碱等几种常见的生物碱,根据结构作用机制阐述每一类代表性异喹啉类生物碱治疗肝癌的潜力及抗肝癌作用机制。五个活性成分共筛选得到52个作用靶标如p53(抑癌基因)、NCOA2(核受体共激活剂2)、IL-2(白介素2),主要涉及钙离子信号通路、雌激素受体信号通路和PI3K/Akt信号传导途径等通路。通过网络药理学和文献收集证实异喹啉类生物碱可能参与调控PI3K-Akt通路等,可以通过多靶点、多通路对肝癌产生治疗作用,为进一步研究异喹啉类生物碱抗肝癌的临床研究提供参考和依据。 相似文献
7.
为考察电子烟作为功效成分递送器具的效果,选取L-薄荷醇、L-茶氨酸、丁香酚、木香烃内酯、西贝碱、菖蒲酮、7,4'-二羟基黄酮7种功效化合物和1种臭灵丹提取物,通过氨水引咳小鼠咳嗽模型和卵清蛋白(OVA)引喘大鼠哮喘模型,评价上述物质在电子烟中止咳平喘疗效.结果 显示:1)止咳效果方面.上述8种物质均减少了咳嗽模型小鼠的咳嗽次数,同时不同程度延长了咳嗽模型小鼠咳嗽潜伏期;2)平喘效果方面.上述8种物质对哮喘模型大鼠肺功能各指标均有改善,其中L-薄荷醇对呼气时间(简称"Te")、50%的呼气流速(简称"EF50%")有明显改善;L-茶氨酸对Te、最大呼气流速(简称"PEF")和EF50%有明显改善;丁香酚对PEF、EF50%和呼气量(简称"EV'")有明显改善;木香烃内酯对PEF和EV有明显改善;西贝碱对Te、PEF有明显改善;菖蒲酮对Te、PEF有明显改善;7,4'-二羟基黄酮对PEF和EV有明显改善;臭灵丹提取物对PEF和EF50%有明显改善;3)Model组大鼠存在明显哮喘病理改变:肺基底膜增厚并发生玻璃样变,相比Model组,8组接受功效型电子烟烟雾暴露的哮喘模型大鼠支气管哮喘均有改善.以上说明,电子烟作为具有止咳平喘功效成分的递送器具效果明显,这为功效型电子烟的开发提供了参考. 相似文献
8.
为克服传统电子技术实验教学模式中普遍存在的问题,在与原有设备兼容的基础上,研制出具有良好开放性、灵活性、通用性及经济性的开放式扩展型实验印制电路板,构建一种电子技术可扩展开放式创新实验平台,并进一步探索开放式创新实验平台的运行,以及基于电子技术实验的学生创新能力培养模式。 相似文献
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10.
提出一种基于改进后的U-Net深度学习网络进行自动识别Hα全日面太阳图像中的太阳暗条方法.这种方法不仅可以准确识别暗条,而且可以最大限度地减少太阳图像噪声的影响.首先,建立一个原始暗条数据集,由深度学习所需的数万张图像组成;其次,使用改进后的U-Net深度卷积网络开发一种用于太阳暗条识别的自动化方法.为了验证该方法的性能,使用一个包含50对手动校正的Hα全日面图像的数据集进行测试,这些图像是从2013年大熊湖太阳天文台/全日面Hα望远镜(BBSO/FDHA)获得的.经过交叉验证,结果表明该技术可以有效地识别全日面Hα图像中的暗条. 相似文献