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研究紫苏叶促进肠蠕动与健胃消食的作用。实验分成两大组(A组,B组)。A组SD大鼠68只,随机分8组:阴性对照组、阳性对照组(1.4g/kg)、紫苏叶石油醚提取物低剂量组(15g/kg)、中剂量组(30g/kg)、高剂量组(60g/kg),乙醇提取物低剂量组(10g/kg)、中剂量组(20g/kg)、高剂量组(30g/kg)。连续给药10d,测大鼠小肠碳末推进百分率。B组SD大鼠56只,随机分7组:阴性对照组、紫苏叶石油醚提取物及乙醇提取物大、中、小剂量组。连续给药8d,测大鼠胃部总酸度和总酸排出量。结果表明:与阴性对照组相比,各剂量组大鼠小肠碳末推进百分率与总酸排出量均增高(P〈0.05,P〈0.01)。紫苏叶的石油醚提取物及乙醇提取物具有促进肠胃消化吸收的作用。 相似文献
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用热轧法制备了5A06/AZ31铝镁层状复合板材,通过金相显微镜、扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)、多功能力学性能试验机等仪器,研究分析了轧制工艺参数对5A06/AZ31铝镁复合板界面形貌及结合强度的影响,并分析了其结合机制。轧制温度、压下率分别控制在430℃~450℃、35%~50%时热轧制备的5A06/AZ31铝镁层状复合板具有良好的结合界面,其结合界面具有一定的元素扩散层;扩散层厚度影响着复合板的结合强度,界面结合强度随轧制变形量和温度的增加呈现先增后降的现象;在轧制温度450℃、压下率45%时出现强度峰值,约为72. 57N/mm~2。 相似文献
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在大数据时代下,深度学习、强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展,为机器学习提供了数据和算法层面的强有力支撑,同时促进了机器学习的规模化和产业化发展.然而,尽管机器学习模型在现实应用中有着出色的表现,但其本身仍然面临着诸多的安全威胁.机器学习在数据层、模型层以及应用层面临的安全和隐私威胁呈现出多样性、隐蔽性和动态演化的特点.机器学习的安全和隐私问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从攻击和防御的角度对模型的安全和隐私问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的攻防方法.在本综述中,我们回顾了机器学习的安全和隐私问题,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归纳,同时明确了当前研究的优势和不足.最后,我们探讨了机器学习模型安全与隐私保护研究当前所面临的挑战以及未来潜在的研究方向,旨在为后续学者进一步推动机器学习模型安全与隐私保护研究的发展和应用提供指导. 相似文献
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中从电算化中对会计主体和会计对象的确认、业务处理的起点、会计数据分类、会计业务处理的核心、数据处理自动化、会计信息核心提供形式等方面,对如何丰富和完善会计学进行了简单分析,目的在于更好地指导会计电算化的实践,推动会计学的发展。 相似文献
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尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用.为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型可解释性进行了深入的研究,并提出了大量的解释方法以帮助用户理解模型内部的工作机制.然而,可解释性研究还处于初级阶段,依然还有大量的科学问题尚待解决.并且,不同的学者解决问题的角度不同,对可解释性赋予的含义也不同,所提出的解释方法也各有侧重.迄今为止,学术界对模型可解释性仍缺乏统一的认识,可解释性研究的体系结构尚不明确.在综述中,回顾了机器学习中的可解释性问题,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归类.同时,讨论了可解释性相关技术的潜在应用,分析了可解释性与可解释机器学习的安全性之间的关系,并且探讨了可解释性研究当前面临的挑战和未来潜在的研究方向,以期进一步推动可解释性研究的发展和应用. 相似文献
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提出一种光栅X射线相衬断层扫描中吸收信号环形伪影的去除方法。该方法采用正弦图域和重建图域结合的处理算法。对于弱伪影,通过正弦图域的排序和滤波去除。而对于强伪影,首先根据环形伪影在极坐标系的表现,计算残差图像,转换到笛卡尔坐标系得到伪影像素和样品的边界;进而使用基于机器学习的图像分割方法获取每一类样品的分布,同时为了保护边界信息,通过形态学操作获得样本的内部区域;最后再利用残差图像的分布特征定位伪影像素,并使用临近非伪影像素均值替代。实验结果表明该方法可以在不破坏样品边界的前提下有效地去除图像中的环形伪影。 相似文献
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<正>对于首张专辑就入围金曲奖的裘德来说,不断超越自己,注定是一个艰难的课题。2021年底,他发布了自己的最新概念专辑《最后的水族馆》,用一抹克莱因蓝描绘的海洋,交给听众们一份崭新的答卷。十一首歌曲围绕“水”的幻想,映照着当今时代诸多现实议题,引领每一个光临水族馆的游客去审视人类的命运。 相似文献