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目的:探究发芽绿豆多酚提取物对Ⅱ型糖尿病(T2DM)模型小鼠糖脂代谢的改善作用。方法:根据C57BL/6小鼠体重随机分为正常对照组、模型组、发芽绿豆多酚提取物高、中、低剂量组、阳性对照组。通过高脂饮食联合腹腔注射链脲佐菌素(STZ)的方法 建立2型糖尿病小鼠模型。连续灌胃5周后,测定小鼠空腹血糖值、葡萄糖耐量、脏器指数、血脂水平等指标,观察肝脏组织形态。结果:与模型组相比,发芽绿豆多酚提取物能降低小鼠空腹血糖,并显著提高其糖耐量水平(P<0.01);改善T2DM小鼠血清中血脂指标(TC、TG、LDL-C、HDL-C)的浓度(P<0.01);降低小鼠血清ALT、AST的活力,并对STZ诱导的糖尿病小鼠肝脏组织细胞形态有一定的修复作用。结论:一定剂量的发芽绿豆多酚提取液可以有效改善Ⅱ型糖尿病小鼠高血糖和血脂代谢紊乱的症状。 相似文献
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研究了以大豆和鲜牛奶为原料发酵生产酸豆乳饮料的工艺.结果表明,鲜牛奶与豆浆按l:2的比例混合,磨浆豆水比1:8,杀菌条件为85℃、30min,糖添加量为10%、最佳稳定剂--琼脂添加量为0.1%,按3%的接种量接种保加利亚乳杆菌和嗜热链球菌(1:2),在42℃2下发酵8h,可得到品质优良的营养保健酸豆乳. 相似文献
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为探究等离子体联合盐胁迫对红小豆萌发后γ-氨基丁酸(γ-Aminobutyric acid,GABA)含量的富集作用及效果。本实验以红小豆为原料,考察大气冷等离子电压、频率、时间处理种子对其发芽过程中GABA含量的影响,同时采用L-谷氨酸(L-Glu)联合盐胁迫的发芽方法,通过考察单因素(发芽时间、CaCl2、L-Glu和NaCl浓度)对GABA富集量的影响及响应面优化试验确定该法富集GABA最佳工艺。结果表明,大气冷等离子体技术处理种子对其萌发富集γ-氨基丁酸有促进作用,电压90 kV、频率120 Hz、时间20 min条件下大气冷等离子体处理效果较好。在发芽时间为58 h、CaCl2浓度为4.4 mmol/L、L-Glu浓度为3.2 mg/mL、NaCl浓度为66 mmol/L时,发芽红小豆GABA含量为160.23±2.91 mg/100 g,是未发芽红小豆的7.12倍。该方法高效可靠且成本低,为富含GABA食品的工厂化生产提供技术参考。 相似文献
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基于大气电场特征的天气现象识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
由于天气受到多种因素综合影响,具有时变性和不确定性,大气电场对气溶胶含量、水汽含量、云量、温度等要素的变化有着敏锐的反应,不同的天气条件下大气电场呈现出不同的特性.为提高天气识别准确率,提出一种利用大气电场特征的天气识别算法.首先利用统计学和小波能量谱分析方法,提取大气电场的时幅域、频域特征,然后进行归一化处理,最后采用BP神经网络技术对特征进行训练,建立天气现象识别模型.实验结果表明,大气电场的特征,有助于了解大气电场与气候变化之间的关系,可对晴天、阴天、雨天和雷暴等典型天气进行识别,提高了天气现象自动化观测水平. 相似文献
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由于深度卷积网络的参数量及计算量过大,多尺度目标检测网络难以快速高精度地部署在许多资源及功耗受限的平台上。为解决此问题,本文基于Python productivity for ZYNQ(PYNQ)框架实现了无预选框检测模型CTiny的IP核设计及异构系统架构部署。首先,提出在卷积核中分段量化整体缩放系数的方式,使得预训练的高精度算法低损地部署于可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)上;其次,基于PYNQ框架实现了CTiny模型的系统搭建,包含ResNet主干网络、反卷积网络和分支检测网络;最后,将图片预处理及后处理等耗时计算从串行的ARM端移入并行的FPGA中,进一步缩减了总处理时长。实验结果表明:在PYNQ-Z2开发板上部署CTiny模型后,本文所提量化方式在公开光学遥感数据集NWPU VHR-10的平均检测精度达到81.60%,相较于截断量化提升了14.27%,实现了部署精简无预选框检测网络的精度低损耗的需求,且后处理的处理时长由ARM端的9.228 s缩减为了FPGA端的0.008 s,提高了检测模型的速度。 相似文献
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基于FPGA的CAN总线通信系统 总被引:4,自引:1,他引:4
为了克服单片机固有的缺陷,满足航天控制的需求,文章提出了如何利用FPGA采用查询的方式控制CAN控制器SJA1000,从而实现CAN总线数据通信的方法;介绍了该系统的硬件构成、芯片选择和组成原理,对FPGA的控制程序进行了分析和设计;实验结果表明,系统完全满足CAN总线通信要求,与以往基于单片机的CAN总线通信系统相比较,降低了体积、重量和功耗,具有优越性;该设计已成功应用于星载电场仪的地面检测设备中。 相似文献
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针对Edge Boxes算法召回率不高的问题,并结合目标的显著性检测,提出了一种基于颜色距离与Edge Boxes候选区域算法。首先利用结构化边缘检测算子获取图像的边缘特征,并通过边缘点聚合及边缘段相似性策略,获取每个边缘段的权值;其次,在待检测图像上无重叠采样若干图像块,记作C图像块,并将C图像块向周边延拓像素,获取S图像块;然后,根据颜色直方图,计算两图像块各颜色通道的卡方距离,并赋予合适权重作为该C图像块的显著性得分;最后,统计滑动窗口内边缘段的数量和C图像块数,确定候选区域。在PASCAL VOC 2007验证集上实验,当交并比取0.5,0.6,0.7,候选区域个数为2 000时,与Edge Boxes相比,所提算法的召回率分别提高了0.46%,0.35%,0.57%。每张图像的运行时间大约为0.43s,这表明,所提算法以牺牲微小计算资源却能够有效改善候选区域质量。 相似文献