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目的 探讨长期经饮水方式补充牛磺酸对高脂膳食所致肥胖大鼠降脂减重作用,对甘油三酯合成关键分子和胆固醇7α羟化酶(cholesterol 7α-hydroxylase, CYP7A1)表达调控关键分子的影响。方法 根据血清胆固醇水平和体重, SD大鼠被分为3组,为对照组(normal, N)饲喂基础维持饲料,肥胖组(high fat, HF)和牛磺酸组(high fat taurine, HFT)饲喂高脂饲料。N组和HF组自由饮水,而HFT组给予牛磺酸溶液代替水,持续12周。结果 与HF组相比,给予牛磺酸的HFT组大鼠体重、附睾周围脂肪重量、血清总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇、游离脂肪酸、固醇调节元件结合蛋白-1c (sterol regulatory element-binding protein-1c, SREBP-1c)和脂肪酸合成酶(fatty acid synthase, FAS)基因表达显著降低,粪便胆汁酸水平、脂蛋白脂肪酶(lipoprotein lipase, LPL)活性以及CYP7A1和Ser63p-c-Jun的蛋白表达显著增加,但肝细胞核因子4α(hepatocyte... 相似文献
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在以包为单位进行数据传输合、语音应用程序(VOIP,Voice Over Internet Protocol)中,为了补偿数据包在网络传输中不可预知的网络传输延迟,在接收端首先必须把接收到的数据包缓存起来,缓存一定的时间再播放出来,以减少通话的抖动,得到比较满意的通话质量。文章主要研究动态缓出时延算法,力求使这个缓出时延尽可能小,同时尽可能减少包的丢失率。文章提出了一个有效动态缓出时延算法,该算法主要跟踪最近到达的数据包的网络传输时延求出其近似分布函数,并利用这些信息和延迟峰的侦测算法预测下一个语音峰的缓出时延。实验结果表明利用该算法可以在缓出时延和包丢失率之间达到最佳平衡,是一种理想、有效的算法。 相似文献
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郭俊霞 《建筑·建材·装饰》2015,(6)
工程造价直接影响到施工企业的经济效益,因此做好工程造价审计工作是非常有必要的。基于此,笔者结合实际工作经验,详细分析了工程造价审计的必要性以及审计方法。以期可以为推进行业进步贡献自己的一份力量。 相似文献
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针对随机置乱算法生成复杂网络的零模型时,因不同阶次零模型成功置乱概率的差异导致难以准确判断零模型何时能够趋于稳定的问题,定义了"成功置乱次数"的概念,并提出使用"成功置乱次数"替代传统的"尝试置乱次数"进行算法设定。提出的成功置乱次数指标仅在随机选择的边满足相应阶次零模型的置乱条件从而被成功置乱后进行累加。各阶次零模型生成实验表明,使用该算法设定方式后各网络拓扑指标均能在较小的成功置乱次数范围内趋于稳定。进一步的量化分析表明,按阶次分别设定成功置乱次数为网络边数的2倍、1倍、1倍即可得到质量较好的0阶、1阶、2阶零模型。 相似文献
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食源性降压活性物质由于无毒副作用而备受重视。本文就目前研究较多的三种食源性降压活性物质大豆574'-三羟基异黄酮、蒜素及ACE抑制肽及其降压机理作一综述。 相似文献
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目的探讨益生菌/草本提取物复方的清咽作用。方法大鼠灌胃给予益生菌和/或草本提取物45 d,依据2012修订的保健食品"清咽功能检验方法"进行大鼠棉球植入实验、大鼠足趾肿胀实验及小鼠耳肿胀实验。结果棉球植入实验中,益生菌高剂量、草本中剂量和高剂量、益生菌低剂量+草本中剂量、益生菌低剂量+草本高剂量、益生菌高剂量+低/中/高剂量草本剂量组,大鼠肉芽肿净量显著低于对照组(P0.05),具有干预肉芽肿(慢性炎症)形成的作用;足趾肿胀实验中,致炎1 h后,草本高剂量组大鼠足趾肿胀率显著降低(P0.05),致炎1、2、6h后,益生菌高剂量+草本高剂量组足趾肿胀率均显著低于对照组(P0.05)且低于益生菌高剂量组和草本高剂量组,提示益生菌草本高剂量复方干预致炎剂诱发的足趾肿胀作用效果优于单独给予高剂量益生菌或高剂量草本;小鼠耳廓肿胀实验中,各组耳廓肿胀值及肿胀率均无显著变化。结论高剂量草本和益生菌草本高剂量复方样品具有清咽作用,且益生菌草本高剂量复方干预致炎剂诱导的急性炎症效果优于高剂量草本。 相似文献
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在Web应用软件模型表示研究领域中,研究对象主要为不含Ajax技术的应用程序。少数针对Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)的模型构建采用传统的FSM模型表示方法,并不能描述客户端消息触发后的参数传递问题;在FSM模型的基础上引入UML分层模型的表示方法因需要人工干预,不利于测试用例的自动生成。针对上述问题,借鉴EFSM模型这一重要的软件描述模型,从用户的Session数据出发,通过日志数据分析用户的行为,并 记录客户端的操作事件。通过对用户行为和客户端操作事件进行匹配,生成完整的用户会话,从而建立EFSM模型。实验结果表明,该EFSM模型能够有效地表示Web应用程序的状态以及状态的变化情况,并可以有效地为测试用例自动生成服务。 相似文献
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随着电子商务的迅速发展,推荐系统在这些网站中得到了广泛的应用。目前应用最广泛的个性化推荐算法是协同过滤推荐算法,但是该方法存在稀疏矩阵与冷启动问题。根据用户浏览记录推荐商品是缓解这些问题的一个重要研究方向,这些方法根据用户在电子商务网站的访问日志,提取出用户的浏览路径序列,即用户浏览轨迹,为用户推荐偏爱商品。目前,通过分析用户浏览路径为用户推荐商品的方法主要依据用户浏览轨迹模式匹配或者从用户浏览轨迹中商品与下一个商品关系的角度进行考虑。而本研究从浏览轨迹中被浏览商品与最终被购买商品关系的角度出发,并以此为基础建立用户浏览轨迹偏爱模型,挖掘用户偏爱,为用户推荐商品。实验表明,所提方法能够在一定程度上解决因为新用户缺少历史购买及评分记录而引起的新用户冷启动问题,提高了推荐方法的准确度与召回率。 相似文献
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软件开发者在开发过程遇到应用程序编程接口(application programming interface,API)使用问题时,通常希望能够得到有效的API使用模式建议,从而帮助其学习和使用. 传统的API推荐方法会挖掘和学习代码库中API的使用知识,然后给开发者推荐与上下文相关的API. 然而由于上下文信息表征不够充分,以及推荐列表中冗余项和同质化内容的出现影响了推荐性能. 针对这一问题,构建项目和方法与API的API层次调用图(API hierarchy call graph,AHCG)模型以更好地表达API上下文关系,充分利用API结构信息和语义信息来减少冗余项和降低同质化内容被推荐的可能性,进而提出基于上下文感知并面向多样性的API推荐(context-aware based API recommendation with diversity, CAPIRD)方法. 该方法中引入相关性度量和关联性度量,最大限度地保留相关结果,同时平衡已选API与候选API的关联性,以尽可能挖掘到合理的初选API列表. 最后结合最大边缘相关算法,在标准模式数据集上学习相关性和关联性的最佳权重组合,并进行多样性重排推荐. 在2210个项目构成的3类数据集上进行实验并验证推荐性能,实验结果表明,CAPIRD在基于上下文的API推荐场景下能够有效提高推荐性能. 在所有数据集的API推荐中,平均精度(mean average precision,MAP)指标平均提升值约9%,在Top-1的推荐中,成功率(success rate)指标平均提升约13%.
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