D-limonene Inhibits Pentylenetetrazole-Induced Seizure via Adenosine A2A Receptor Modulation on GABAergic Neuronal Activity

Background: Epilepsy is a chronic neurological disorder characterized by the recurrence of seizures. One-third of patients with epilepsy may not respond to antiseizure drugs. Purpose: We aimed to examine whether D-limonene, a cyclic monoterpene, exhibited any antiseizure activity in the pentylenetetrazole (PTZ)-induced kindling mouse model and in vitro. Methods: PTZ kindling mouse model was established by administering PTZ (30 mg/kg) intraperitoneally to mice once every 48 h. We performed immunoblot blots, immunohistochemistry (IHC), and high-performance liquid chromatography (HPLC) analysis after the behavioral study. Results: An acute injection of PTZ (60 mg/kg) induced seizure in mice, while pretreatment with D-limonene inhibited PTZ-induced seizure. Repeated administration of PTZ (30 mg/kg) increased the seizure score gradually in mice, which was reduced in D-limonene (10 mg/kg)-pretreated group. In addition, D-limonene treatment increased glutamate decarboxylase-67 (GAD-67) expression in the hippocampus. Axonal sprouting of hippocampal neurons after kindling was inhibited by D-limonene pretreatment. Moreover, D-limonene reduced the expression levels of Neuronal PAS Domain Protein 4 (Npas4)-induced by PTZ. Furthermore, the adenosine A2A antagonist {"type":"entrez-protein","attrs":{"text":"SCH58261","term_id":"1052882304","term_text":"SCH58261"}}SCH58261 and ZM241385 inhibited anticonvulsant activity and gamma-aminobutyric acid (GABA)ergic neurotransmission-induced by D-limonene. Conclusion: These results suggest that D-limonene exhibits anticonvulsant activity through modulation of adenosine A2A receptors on GABAergic neuronal function.     

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。     

提高琅琊山选矿厂铁回收率试验

琅琊山选矿厂为了提高选铁回收率，进行了粗、精、扫选磁场强度试验及磨矿细度对铁回收的影响试验。结果表明：①增大扫选磁场强度可以提高精矿铁回收率0.37个百分点；扫选磁场强度从168 kA/m提高到240 kA/m，磁性铁回收率从89.79%提高到90.86%。②磁性铁主要以微细粒流失在尾矿中，回收难度极大。③以增大扫选磁场强度可提高铁回收率0.37个百分点计算，每年可增加销售收入约14.6万元，大半年即可收回设备改造投资。     

平面桁架构建的定日镜面形支撑结构优化及实验

针对反射面成型的复杂影响因素，提出平面桁架构建的定日镜面形支撑结构优化技术路线. 利用模拟仿真、数值计算和优化算法等方法，解析20 m²定日镜面形定义技术路线的4个组成环节：面形规格及宽高比、上弦杆的截面矩、平面桁架组间距的最优值、机加工中工艺控制要点的量化. 试制小型定日镜进行实验，分析光斑形状和能流密度分布特性，并与理想球面形光斑比较，两者的拟合优度大于0.98. 实验结果表明，当反射镜宽高比取1.2，上弦杆截面矩取40 000 mm⁴，桁架组间距取950 mm，上弦杆和斜杆的开孔公差小于0.9 mm时，反射面形的质量提升. 研究从原理和实践上证明了该优化技术路线的可行性.     

PET的紫外老化性能及机理研究

采用力学、紫外-可见光分析和热失质等测试手段研究了PET改性料的紫外老化性能及老化机理。结果表明:复合助剂的加入能显著提升体系的力学性能保持率,进而提升其紫外老化寿命,提升的幅度随复合助剂中耐紫外剂含量的增加而显著增加。DSC分析表明,随着复合助剂的引入和老化的进行,改性料结晶度增加。文中进一步讨论了PET改性料的紫外老化机理。紫外-可见光分析表明,紫外老化能产生醌类和双醌类物质,进而提升PET改性料的紫外吸收度。     

K4,4,p的点可区别的IE-全染色(p≥1008)

该文利用色集事先分配法、构造染色法、反证法探讨了完全三部图K_4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色问题，确定了K_4,4,p (p≥1008)的点可区别IE-全染色数。     

基于ANP-SWOT的上海公路废弃物资源化发展对策研究

随着公路系统的新陈代谢，大量废弃物给城市的资源与环境协调发展带来了巨大压力，以沥青路面再生技术为路径的公路废弃物资源化符合循环经济的理念，是我国公路建设迈向生态文明的必然选择。通过 ANP-SWOT 对上海公路废弃物资源化发展战略进行实证分析，发现当前形势下其优势和机遇较为明显，确定以 SO 策略为核心的推广战略为最佳选择，并提出一系列配套发展策略，为推动上海公路废弃物资源化提供参考。     

0Cr20Mn21Ni2N奥氏体不锈钢锻件组织性能研究

研究了无磁钻铤用0Cr20Mn21Ni2N奥氏体不锈钢圆棒锻件横截面的室温强度、硬度和韧性等力学性能,并从微观角度进行了分析。在圆棒表层区域观察到了锻造变形态晶粒组织,而直径四分之一区域为再结晶组织,平均晶粒尺寸为80μm,芯部再结晶晶粒尺寸粗化为150μm,这些差异是由不同的变形温度和降温速度造成的。这种组织差异导致的室温拉伸性能和冲击韧性也有相应的变化趋势。研究结果表明,在900、1000℃以0.5 s-1的应变速率压缩的0Cr20Mn21Ni2N试验钢样品,其应力应变曲线具有一定的加工硬化特征,其芯部硬度比应变速率为0.1 s-1的样品分别提升了28、15 HB。在700、800℃以20%以上的变形量进行压缩时,峰值抗力显著提高,而在900、1000℃以10%~50%的变形量进行压缩时,峰值抗力均无明显提高,可保证顺利的变形过程。     

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。