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軟骨細(xì)胞仿生培養(yǎng)模型及其制備方法
關(guān)節(jié)軟骨損傷及其退行性病變-骨關(guān)節(jié)炎給社會(huì)帶來(lái)越來(lái)越大的勞動(dòng)力損失以及患者生活質(zhì)量的下降。骨軟骨生物醫(yī)學(xué)研究日益深入，但另一方面，減少動(dòng)物的使用又是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)，也是人類文明進(jìn)步的趨勢(shì)。因應(yīng)這一挑戰(zhàn)，體外模型，包括多種類器官，被開(kāi)發(fā)出來(lái)并用于體外生物醫(yī)學(xué)研究，有效減少了實(shí)驗(yàn)動(dòng)物使用數(shù)量，并提升了研究的準(zhǔn)確性。本項(xiàng)目通過(guò)制備仿生模型，為骨軟骨的缺損和再生研究提供了體外、準(zhǔn)確的研究手段。
北京大學(xué)
2021-02-01
鑒定和定量低頻體細(xì)胞突變的方法
本發(fā)明提供了鑒定和定量低頻體細(xì)胞突變的方法，特別涉及鑒定轉(zhuǎn)座子基因組定位、方向和拷貝數(shù)的方法。本發(fā)明利用不同轉(zhuǎn)座子家族的特異位點(diǎn)，通過(guò)構(gòu)建文庫(kù)靈敏、特異地富集轉(zhuǎn)座子插入序列；利用高通量測(cè)序和生物信息學(xué)分析，準(zhǔn)確地鑒定樣本中轉(zhuǎn)座子的基因組定位、方向、拷貝數(shù)和類型。使用本發(fā)明的方法能夠經(jīng)濟(jì)地、精準(zhǔn)地鑒定生殖系和體細(xì)胞轉(zhuǎn)座子插入事件。此外，本方法可應(yīng)用于檢測(cè)任何序列已知區(qū)域內(nèi)的低頻遺傳變異。在臨床診斷應(yīng)用方面，本方法在檢測(cè)由轉(zhuǎn)座子插入導(dǎo)致的遺傳疾病上有重大潛力，并在理解體細(xì)胞嵌合突變的產(chǎn)生及其潛在致病性有重要意義。
北京大學(xué)
2021-02-01
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污泥活性炭的制備方法和應(yīng)用
本發(fā)明公開(kāi)了一種污泥活性炭的制備方法，包括以下步驟：將取自污水處理廠的剩余污泥干燥、粉碎并過(guò)篩后，通過(guò)熱解處理、氧化處理、氨化處理及甲基化處理得污泥活性炭；本發(fā)明還涉及按上述方法制得的污泥活性炭處理低濃度高氯酸鹽廢水的應(yīng)用。本發(fā)明制備方法簡(jiǎn)單易行，成本低廉，制備的污泥活性炭吸附容量高，可重復(fù)利用，能有效處理低濃度高氯酸鹽溶液，吸附過(guò)程不會(huì)造成二次污染。
湖南大學(xué)
2021-02-01
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一種鰍科魚(yú)類苗種培育方法
本發(fā)明涉及一種鰍科魚(yú)類苗種培育方法.本發(fā)明包括操作:在肥水池中培育用于投喂苗種的浮游生物,在苗種投放培育池前將所述肥水池上層水抽到所述培育池中,所述培育池在抽水之前內(nèi)部鋪上薄膜;按照180～220萬(wàn)條/畝投放出膜后能夠平游的水花苗種;苗種下培育池3天后,用發(fā)酵餌料投喂;待苗種長(zhǎng)到1cm,使用魚(yú)用粉末飼料以及由肥水池培育得到的所述浮游生物進(jìn)行投喂;待苗種長(zhǎng)到1.5cm,使用蛋白質(zhì)含量為40～44wt%的魚(yú)用破碎型飼料進(jìn)行投喂;待苗種長(zhǎng)到3cm,使用蛋白質(zhì)含量為33～37wt%的魚(yú)用破碎型飼料進(jìn)行投喂.通過(guò)本發(fā)明培育方法,苗種成活率達(dá)到40～60%.
安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-29
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一種HEVC快速幀間預(yù)測(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種HEVC快速幀間預(yù)測(cè)方法,首先統(tǒng)計(jì)出兩組健壯的閾值使其能滿足不同深度級(jí)的編碼單元(CU)以及不同量化參數(shù)(QP);當(dāng)當(dāng)前CU的SKIP模式的率失真代價(jià)小于給定閾值時(shí),該CU的最優(yōu)預(yù)測(cè)模式為SKIP模式;當(dāng)當(dāng)前CU的最優(yōu)預(yù)測(cè)模式的率失真代價(jià)小于另一給定閾值時(shí),該CU停止執(zhí)行進(jìn)一步的分割.本發(fā)明可精確地終止編碼單元不必要的深度計(jì)算以及跳過(guò)不必要的預(yù)測(cè)模式計(jì)算,能夠極大地降低HEVC的幀間編碼復(fù)雜度,有助于實(shí)現(xiàn)HEVC編碼器的實(shí)時(shí)應(yīng)用.
華僑大學(xué)
2021-04-29
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一種大棚營(yíng)養(yǎng)塊人參栽培方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種大棚營(yíng)養(yǎng)塊人參栽培方法, 該方法是以營(yíng)養(yǎng)塊為基質(zhì)，同時(shí)利用大棚人工創(chuàng)造一個(gè)人參生長(zhǎng)適宜的溫度和濕度，人參育苗與栽培一步完成，屬于設(shè)施參業(yè)范疇，是一種生態(tài)平衡參業(yè)新模式。包括大棚基底土及覆蓋土處理、作畦、營(yíng)養(yǎng)塊擺放、點(diǎn)籽、溫濕度控制和移栽步驟。大棚營(yíng)養(yǎng)塊人參栽培模式可延長(zhǎng)人參生長(zhǎng)期，縮短人參栽培期，有利于人參規(guī)范化栽培與新品種選育，降低人參非生理性病害，消除早春的緩陽(yáng)凍和氣溫大幅度波動(dòng)對(duì)人參生長(zhǎng)的不利影響，適宜在非林地上大規(guī)模推廣，節(jié)約大量林地資源，有效解決林地及農(nóng)田地栽參不能重茬和連作的瓶頸問(wèn)題。大棚營(yíng)養(yǎng)塊栽培人參三年半即可作貨，較園參提前二年，對(duì)人參種植產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重大意義。吉林省是中國(guó)的北藥基地，人參留存面積約3500萬(wàn)平方米。本項(xiàng)目在參區(qū)推廣后，僅吉林省撫松縣每年可推廣300萬(wàn)平日光溫室人參栽培面積，節(jié)約林地500萬(wàn)平，帶動(dòng)5000戶以上參農(nóng)，年均增收總額超過(guò)1億元。該新型人參栽培模式能顯著提高參農(nóng)經(jīng)濟(jì)效益，從而提高參農(nóng)的種植積極性，吸引更多資本進(jìn)入人參產(chǎn)業(yè)，從而推進(jìn)人參產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。
東北師范大學(xué)
2021-04-29
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基于發(fā)射分集的空移鍵控調(diào)制方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于發(fā)射分集的空移鍵調(diào)制方法，本發(fā)明的方法在傳統(tǒng)的SSK調(diào)制基礎(chǔ)上，結(jié)合發(fā)射分集模式進(jìn)行傳輸和接收，在發(fā)射端采用多個(gè)時(shí)隙發(fā)送同一數(shù)據(jù)，在不同時(shí)隙內(nèi)采用不同的天線映射方式，同時(shí)利用不同時(shí)隙激活天線的發(fā)送符號(hào)組合承載一部分額外的數(shù)據(jù)信息，因此本發(fā)明的方法是一種基于空間分集的SSK調(diào)制傳輸方式。
電子科技大學(xué)
2021-04-10
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基于雙超時(shí)網(wǎng)絡(luò)報(bào)文的組流方法
一種基于雙超時(shí)網(wǎng)絡(luò)報(bào)文的組流方法，設(shè)置短超時(shí)和長(zhǎng)超時(shí)，當(dāng)報(bào)文到達(dá)測(cè)量器，從報(bào)文頭中提取流信息，在網(wǎng)絡(luò)流緩存中查找由所測(cè)量報(bào)文的網(wǎng)絡(luò)流記錄，如果找到所述的網(wǎng)絡(luò)流記錄，更新流結(jié)束標(biāo)識(shí)，否則在網(wǎng)絡(luò)流緩存中增加一條新的網(wǎng)絡(luò)流記錄，如果測(cè)量周期結(jié)束，則檢查網(wǎng)絡(luò)流緩存中的每條網(wǎng)絡(luò)流，如果所檢查網(wǎng)絡(luò)流的流結(jié)束標(biāo)識(shí)為1，則所檢查短超時(shí)判斷網(wǎng)絡(luò)流結(jié)束，否則根據(jù)長(zhǎng)超時(shí)判斷網(wǎng)絡(luò)流結(jié)束。
東南大學(xué)
2021-04-10
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一種跨年齡人臉識(shí)別方法
本技術(shù)成果提供一種跨年齡人臉識(shí)別方法，該方法通過(guò)大量包含四個(gè)年齡段的人臉圖像訓(xùn)練得到一個(gè) 由兩大模塊（最大熵特征描述模塊和老化感知去噪自動(dòng)編碼模塊）組成的跨年齡人臉識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)任 意兩幅不同年齡人臉圖像的識(shí)別。最大熵特征描述模塊利用決策樹(shù)的最大熵分裂來(lái)實(shí)現(xiàn)包含最大信息量的 編碼分配，老化感知去噪自動(dòng)編碼模塊將一個(gè)任意年齡段的特征描述符重構(gòu)成四個(gè)不同年齡段的特征描述 符，綜合這些描述符獲得一個(gè)消除老化影響的人臉綜合特征向量，最后計(jì)算不同人臉綜合特征向量的余弦 距離實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。 本技術(shù)成果能夠很好地減少跨年齡人臉識(shí)別中一些傳統(tǒng)描述符的信息丟失問(wèn)題，并且消除了跨年齡人 臉識(shí)別中老化因素的影響，在跨年齡人臉識(shí)別問(wèn)題中有很好的表現(xiàn)。 1.100 一種基于貝葉斯概率與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法——電子 與信息工程學(xué)院 胡海峰 本技術(shù)成果公開(kāi)一種基于貝葉斯概率與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法，包括：為每個(gè)像素定義一個(gè)后驗(yàn)概 率能量函數(shù)，通過(guò)利用基于貝葉斯概率計(jì)算的形態(tài)學(xué)膨脹方法對(duì)每個(gè)像素的相鄰像素進(jìn)行計(jì)算，然后對(duì)該 像素的進(jìn)行膨脹，使具有相似或者相同的后驗(yàn)概率分布的像素作為對(duì)分割分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。
中山大學(xué)
2021-04-10
基于最優(yōu)模型的WEB輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法
本發(fā)明公布了一種基于最優(yōu)模型的WEB輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。該方法的基本思想就是首先對(duì)歷史輿情事件進(jìn)行分類獲取輿情的幾大類別，然后對(duì)分類獲得的各個(gè)類別中事件的時(shí)間序列圖進(jìn)行聚類獲取小類，通過(guò)保證均方誤差和最小的方式求取各個(gè)小類的最優(yōu)模型從而獲取各個(gè)大類的最優(yōu)模型集。
電子科技大學(xué)
2021-04-10