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目的:探讨蛇含委陵菜总黄酮(total flavonoid Potentilla kleiniana Wight et Arn.,TFP)的体外和体内降血糖效果。方法:TFP是利用超声波循环提取及D-101大孔树脂纯化得到。体外降血糖效果主要考察TFP对α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶以及对氧化自由基吸收能力(oxygen radical absorption capacity,ORAC)的抑制影响,体内降血糖效果是利用链脲佐菌素诱导小鼠糖尿病模型,100、200、400 mg/(kg·d)的不同剂量治疗4 周,每周末尾部动脉取血测定血糖,4 周后眼眶取血测定血清胰岛素,处死取肝脏测定肝糖原和丙酮酸激酶的含量。结果:体外降血糖效果发现,TFP对α-葡萄糖苷酶具有较强的抑制活性并且体现剂量依赖性,而对α-淀粉酶的抑制活性不高,对ORAC的抑制活性较高,而体内降血糖效果发现,TFP不同剂量对糖尿病小鼠具有很好的降血糖效果,特别是400 mg/(kg·d)的剂量组降血糖效果非常明显,血清胰岛素的含量得到明显提高,另发现,TFP有利于丙酮酸激酶的分泌,从而促使肝糖原的合成,使得肝糖原的含量经过治疗后含量增加。结论:蛇含委陵菜总黄酮是一种具有很大潜力的降血糖和抗氧化的天然产物。 相似文献
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"信息论与编码"课程是通信类专业本科开设的专业基础课之一.本文针对"信息论与编码"教学内容的特点,结合信息专业特点.在教学理念和教学方法两方面,对如何改革"信息论与编码"课程教学,提高教学效果方面进行实践.结果表明,教学改革增加了教学的趣味性,激发了学生学习这门课程的兴趣,取得了良好的效果. 相似文献
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目前,人脸美丽预测存在数据样本少、评价指标不明确和人脸外观变化大等问题。多任务迁移学习能有效利用相关任务和源域任务额外的有用信息,知识蒸馏可将教师模型的部分知识蒸馏到学生模型,降低模型复杂性和大小。本文将多任务迁移学习与知识蒸馏相结合,用于人脸美丽预测,以大规模亚洲人脸美丽数据库(Large Scale Asia Facial Beauty Database, LSAFBD)中人脸美丽预测为主任务,以SCUT-FBP5500数据库中性别识别为辅任务。首先,构建多输入多任务的人脸美丽教师模型和学生模型;其次,训练多任务教师模型并计算其软目标;最后,结合多任务教师模型的软目标和学生模型的软、硬目标进行知识蒸馏。实验结果表明,多任务教师模型在人脸美丽预测任务中取得6823%的准确率,其结构较复杂,参数量达14793K;而多任务学生模型通过知识蒸馏后分类准确率为6739%,但其结构简单、参数量仅1366K。本方法多任务教师模型分类准确率比其他方法高,多任务学生模型分类准确率虽然略低一点,但其模型更简单、参数量更少,更有利于用更轻量的网络模型进行人脸美丽预测。 相似文献
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立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细分模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。 相似文献
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研究了基于平滑l0范数的稀疏表示模型的指背关节纹识别方法。首先,对训练样本进行超完备字典的构建,然后采用局部二元模式进行特征提取与降维,平滑l0范数对其进行求解,加速识别过程,提高识别效率及性能。最后,探讨了该稀疏模型的并行实现模型,并给出了相关实验结果。在香港理工大学指背关节数据库(FKP Database)上的实验表明,所提方法具有较高的识别率,具有良好的实际应用价值。 相似文献
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针对光照、遮挡、伪装情况下,识别率比较低,识别时间长的问题,本文提出了基于Gabor字典及l0范数快速稀疏表示的人脸识别算法。Gabor小波提取的特征能够克服遮挡、光照等干扰对人脸识别的影响,平滑l0算法通过平滑连续函数来近似 l0范数,只需较少测量值并且较快速度便能重构稀疏信号。本算法通过提取人脸的Gabor特征、主成分分析法(PCA)降低维度,l0范数快速稀疏分类完成识别。在伪装人脸情况下,分块计算Gabor人脸特征,提高Gabor字典的形成速度。基于AR人脸数据库的实验结果表明,本算法可在一定程度上提高识别速度和识别时间,即使在小样本情况下,依然具有较高的识别率。 相似文献