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《电子技术与软件工程》2015,(16)
本文阐述了一种基于RRPP技术的环网拓扑传输系统及传输方法,主要适用于以太网的环网保护应用。该传输方法为:所述环网拓扑的结构包括一个汇聚节点和所述汇聚节点下带的多个环网,所述汇聚节点由若干台汇聚设备构成,所述传输方法通过IFR2(第二代智能弹性架构技术)将所述若干台汇聚设备虚拟化为一个设备,即虚拟化设备。在不降低双汇聚设备可靠性的前提下,简化了网络架构,确保了业务的快速倒换,提高了网络的可靠性。 相似文献
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利用GPS电离层层析技术探测电离层已经有了数十年的发展,特别在电离层暴时有着独特的优势.文章基于一种多分辨率层析算法,并结合美国东西部地区部分GPS地面数据对2015年3月16日-17日出现的电离层暴进行重构.首先,借助独立的测高仪数据验证多分辨率层析技术对电子密度反演的精度结果,同时也证实了电离层暴时多分辨率层析算法的适用性.其次,通过对美国东部地区2015年3月17日磁扰动最强烈时段的电离层重构,检验由磁暴引起的大尺度电离层行扰(large-scale travelling ionospheric disturbance,LSTID)的存在,并利用总电子含量(total electron content,TEC)数据分析此次电离层行扰的水平特征.同时,通过与非相干散射雷达(incoherent scatter radar,ISR)观测值的对比,借助反演得到的电子密度剖面信息讨论电离层行扰在垂向上的特征.结果表明:此次LSTID的波长为1 200 km左右,周期为50~60 min,以350~400 m/s的波速向西南方向传播,并且电离层行扰(travelling ionospheric disturbance,TID)的垂向电子密度具有较可靠的精度. 相似文献
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为了平衡体素模型的体素数量与精细度,提出一种实体模型体素加密细化算法。该算法对低分辨率均一体素模型的表面体素进行切分,标记与三角面不相交的体素,并运用边界状态传递判定标记体素的内外位置。通过编码不同八叉树的节点,并进行跨八叉树快速邻居节点搜寻,实现多级加密细分。实验结果表明,该算法可以以低分辨率模型为基础,精确地获得体素单元少的高分辨率模型。 相似文献
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采用SBR装置,进水COD/ρ(TN)为7,以厌氧-好氧-缺氧(A/O/A)的运行模式实现同步亚硝化反硝化(SPND)。为解决SPND工艺中除磷问题,实验在进水中额外添加一次乙酸钠,强化厌氧释磷后排出富磷上清液。当除磷效果消失时,依照第1次的方法再一次强化除磷。结果表明,强化后出水PO_4~(3-)-P的质量浓度小于0.5 mg/L,其持续时间分别达2 d和16 d,PO_4~(3-)-P平均去除率分别为95.8%±0%、96.7%±3.7%;NH_4~+-N和TN的平均去除率分别为99.5%±1.6%和97.2%±2.3%。强化后微生物多样性增加,丰度大于1%的菌属增加8种。聚磷菌(PAOs)丰度由3.74%增长至4.04%,聚糖菌(GAOS)丰度由8.63%降至4.37%。 相似文献
49.
《Planning》2015,(3)
目的研究异甘草素(ISL)对人胶质瘤细胞SHG44增殖、自噬、凋亡及相关分子信号的影响。方法应用细胞计数试剂盒(CCK-8)法检测ISL在不同时段、不同浓度下对人胶质瘤细胞SHG44的增殖抑制情况。用流式细胞术Annexin V-IP标记检测ISL(0,20,40,60,80μmol/L)作用于SHG44细胞48 h后细胞凋亡的情况,透射电镜下观测ISL对SHG44细胞内部超微结构的改变,应用免疫荧光染色法观测细胞内部及其周边自噬及凋亡相关蛋白的分布,Western blot检测ISL对SHG44细胞中Caspase-3,Bcl-2以及LC3B等蛋白表达的影响。结果在ISL作用下,SHG44细胞的增殖过程呈现时间及剂量依赖性抑制,ISL(80μmol/L)组在作用72 h后对SHG44细胞的抑制率超过了半数;流式细胞术检测ISL作用SHG44细胞48 h后,细胞凋亡率分别为(1.54±0.85)%,(6.72±2.81)%,(11.82±3.21)%,(16.61±3.79)%,(26.15±3.82)%;透射电镜下可见SHG44细胞内部出现自噬小泡及自噬溶酶体;在荧光显微镜下可见细胞内出现自噬及凋亡相关蛋白的免疫荧光颗粒;Western blot显示ISL作用于SHG44细胞48 h后,LC3-Ⅱ/Ⅰ比值以及Caspase-3的表达呈上升趋势,而Bcl-2表达呈下降趋势。结论 ISL能有效抑制人胶质瘤细胞SHG44的增殖,诱导SHG44细胞发生自噬和凋亡,并且抑制了抗凋亡分子Bcl-2的表达,增加了凋亡相关分子Caspase-3以及自噬相关分子LC3-Ⅱ/Ⅰ的比值。 相似文献
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针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5~10倍. 相似文献