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用于二氫睪酮活性過高所致疾病的一類中藥提取物
1）成果主要功能及用途：用于治療二氫睪酮活性過高所致疾病，如前列腺肥大、男性脂溢性脫發(fā)、痤瘡等。 2）主要技術(shù)性能指標(biāo)：本藥物是從一味中藥中提取的一類化合物，能夠有效抑制5α-還原酶和二氫睪酮受體，從而減少二氫睪酮的生成量以及二氫睪酮與受體的結(jié)合。體外實驗結(jié)果顯示：和從大鼠前列腺中提取的5α-還原酶及二氫睪酮受體一起孵育一段時間后，測定5α-還原酶和二氫睪酮受體的活性，結(jié)果對5α-還原酶的抑制率為80%以上，對二氫睪酮受體的抑制為60%-99.8%。 對大鼠前列腺肥大的治療作用：取36只大鼠隨機(jī)分為4組，每組9只，分別為模型組、治療組、陰性對照組和正常組。將前3組27只動物全部去勢，正常組不作處理。等傷口愈合后，模型組給予丙酸睪丸酮，肌肉注射；治療組同時以同樣的方法給予等劑量的丙酸睪丸酮，并給予該提取物口服治療；陰性對照組和正常組不作處理。兩周后將全部動物稱取體重，處死后摘取前列腺稱重。計算各組動物的前列腺重量與體重之比。 模型組 206.57±57.92（mg前列腺重/g體重）； 治療組 148.61±52.91（mg前列腺重/g體重）； 陰性對照組 22.31±11.49（mg前列腺重/g體重）； 正常組 199.64±22.24（mg前列腺重/g體重）。 以上結(jié)果表明，該提取物能有效抑制5α-還原酶和二氫睪酮受體的活性，并對大鼠的前列腺肥大有治療作用。 3）經(jīng)濟(jì)效益及市場前景預(yù)測。目前國內(nèi)還沒有提取自單味中藥的，明確抑制5α-還原酶和二氫睪酮受體的，化學(xué)性質(zhì)清楚的，治療前列腺肥大的藥物。
西南交通大學(xué)
2021-04-13
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基于電子束的3D打印飛機(jī)發(fā)動機(jī)陶瓷葉片技術(shù)
1、成果簡介 用于以3D打印方式實現(xiàn)對高溫合金、高強(qiáng)合金、高強(qiáng)材料、陶瓷材料等的成型。 技術(shù)指標(biāo)：1、零件尺寸：400mm2、應(yīng)用說明 主要應(yīng)用對象：飛機(jī)發(fā)動機(jī)陶瓷葉片、高溫合金、高強(qiáng)合金等領(lǐng)域。3、效益分析 高技術(shù)產(chǎn)品
北京航空航天大學(xué)
2021-04-13
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基于非監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像場景分類方法
一種基于非監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括對輸入的原始高分辨率遙感圖像 進(jìn)行劃分得到場景，從每個場景中隨機(jī)地提取若干個訓(xùn)練圖像塊，將訓(xùn)練圖像塊聚集起來做預(yù)處理操作; 計算所有訓(xùn)練圖像塊的低維流形表示，聚類得到一組聚類中心;對每一幅場景密集采樣得到局部圖像塊， 對每個局部圖像塊做預(yù)處理操作后映射到相同的低維流形空間中，然后進(jìn)行編碼獲得場景的所有局部特 征;將所有場景的局部特征集合起來進(jìn)行特征量化，統(tǒng)計每一幅場景的局部特征直方圖，得到場景的全 局特征表達(dá);隨機(jī)挑選若干幅場景作為訓(xùn)練樣本，由分類器得到每一幅場景的預(yù)測類別標(biāo)號，完成原始 高分辨率遙感場景的標(biāo)注任務(wù)。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于電離層探測儀的功率和電流檢測系統(tǒng)
本實用新型涉及功率和電流測量技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于電離層探測儀的功率和電流檢測系統(tǒng)， 一種基于電離層探測儀的功率和電流檢測系統(tǒng)，包括單片機(jī)、射頻信號，還包括與單片機(jī)相連的功率檢 測模塊、電流檢測模塊和顯示模塊；所述功率檢測模塊包括 π 型衰減網(wǎng)絡(luò)電路、阻抗匹配電路、功率檢 測電路、低通濾波電路 I；所述電流檢測模塊包括電流檢測電路、低通濾波電路 II 和分流電阻器 R9。該 檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、可靠，操作方便，可以適用于多種場合的功率和電流檢測和監(jiān)控，方便觀察，能讓 用戶了解設(shè)備當(dāng)前工作狀態(tài)。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于亮度基準(zhǔn)漂移的全天候交通圖像增強(qiáng)方法
本發(fā)明公開了一種基于亮度基準(zhǔn)漂移的全天候交通圖像增強(qiáng)方法，充分考慮監(jiān)控圖像與光照強(qiáng)度和 拍攝時間之間的相互關(guān)系，分析光照的總體變化和實時變化，分別得到亮度基準(zhǔn)曲線和亮度實時反饋， 并加權(quán)得到當(dāng)前時刻的亮度基準(zhǔn)值，在對交通監(jiān)控圖像增強(qiáng)之前，先把圖像從 RGB 色彩空間轉(zhuǎn)換到 HSV 色彩空間，在保持圖像色度信息不變的基礎(chǔ)上，運(yùn)用亮度基準(zhǔn)值對亮度分量分割，得到低亮度區(qū)和高亮 度區(qū)，并分別求取每個亮度級的漂移參數(shù)，每個亮度級乘以對應(yīng)亮度級的漂移參數(shù)得到增強(qiáng)后的亮度級， 最后圖像轉(zhuǎn)換到 RGB 色彩空間得到增強(qiáng)后的圖片。利用本發(fā)明對全天候?qū)崟r監(jiān)控圖像尤其是順逆光情 況下圖像進(jìn)行處理，可以為用戶提供對比度更清晰，有用信息更突出的圖像。
武漢大學(xué)
2021-04-13
核定位蛋白 1(Nulp1)在治療心肌肥厚中的功能及應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種核定位蛋白 1(Nulp1)在治療心肌肥厚中的功能及應(yīng)用，屬于基因的功能與應(yīng)用 領(lǐng)域。本發(fā)明確定了 Nulp1 的表達(dá)與心肌肥厚之間的相互關(guān)系，研究結(jié)果表明在發(fā)生心肌肥厚的模型中， Nulp1 的表達(dá)和正常組相比顯著降低;抑制 Nulp1 表達(dá)顯著促進(jìn)了心肌肥厚、纖維化，惡化心功能，促 進(jìn) Nulp1 過表達(dá)則顯著抑制了心肌肥厚、纖維化，保護(hù)心功能。因此，Nulp1 可作為靶基因，用于篩選 保護(hù)心臟功能、抗心臟纖維化和/或預(yù)防、緩解和/或治療心肌肥厚的藥物，用于制備保護(hù)心臟功能、抗 心肌肥厚和/或預(yù)防、緩解和/或治療心肌肥厚的藥物，為心肌肥厚的治療提供了一條有效的新途徑。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種利用 GPS 信噪比等級數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤濕度估計的方法
本發(fā)明公開了一種利用 GPS 信噪比等級數(shù)據(jù) sn_rnx 進(jìn)行土壤濕度估計的方法，該方法根據(jù) sn_rnx 自身呈矩形波變換的特點對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選后根據(jù)頻譜分析法和最小二乘法提取相位信息，最后建立相位 與濕度的函數(shù)關(guān)系并依據(jù)此函數(shù)關(guān)系反演土壤濕度等步驟；本發(fā)明的特點是首次采用了 CORS 站的 GPS 信噪比等級數(shù)據(jù) sn_rnx 進(jìn)行土壤濕度的反演，避免了對原始信噪比數(shù)據(jù) sn_raw 的依賴，這樣能夠充分 發(fā)揮 CORS 站歷史數(shù)據(jù)的作用進(jìn)行土壤濕度估計，利用率高。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種結(jié)合全球 DEM 與立體視覺的衛(wèi)星影像云檢測方法
本發(fā)明公開了一種結(jié)合全球 DEM 與立體視覺的衛(wèi)星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數(shù)據(jù) 和現(xiàn)有的全球 DEM 數(shù)據(jù) SRTM，結(jié)合高程與影像灰度信息提取云區(qū)域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準(zhǔn) M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結(jié)合影像的灰度信息提取出云區(qū)域。本發(fā)明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準(zhǔn)確地檢測出云區(qū)，提高了遙感影像的利用率。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種 GNSS 與激光測距相結(jié)合的測量系統(tǒng)及測量方法
當(dāng)待定點無法用 GNSS 方法直接測定時，本發(fā)明提供一種 GNSS 與激光測距相結(jié)合的測量系統(tǒng)及測 量方法，其裝置成本低廉、便于攜帶，方案簡單易行。激光測距裝置僅需提供距離觀測值，擺脫了對于 方位、角度觀測值的依賴，測程可達(dá)數(shù)百米，可實現(xiàn)多個已知點上快速作業(yè)，最少只需在兩個點上進(jìn)行 測量，通過最小二乘和合理定權(quán)，最終能獲得待定點坐標(biāo)的最優(yōu)解。本發(fā)明有效彌補(bǔ)了現(xiàn)有技術(shù)的缺陷， 具有廣闊的應(yīng)用前景。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測模型切換方法
本發(fā)明屬于風(fēng)功率爬坡預(yù)測領(lǐng)域，涉及一種基于大風(fēng)氣象分類的風(fēng)功率爬坡預(yù)測模型切換方法，按 以下步驟進(jìn)行：首先根據(jù)指定地理范圍內(nèi)的歷史大風(fēng)波動天氣提取出可以明顯表征大風(fēng)天氣的特征量和 特征指數(shù)，并形成判別表達(dá)式。進(jìn)而采用 Fisher 判別法中的判別準(zhǔn)則計算出判定范圍以及特征量和特征 指數(shù)的加權(quán)系數(shù)，得出判別結(jié)果，并通過統(tǒng)計檢驗進(jìn)行驗證分析。通過判別法進(jìn)一步得出大風(fēng)天氣分類 結(jié)果，依據(jù)不同大風(fēng)天氣的時空尺度的特征，最后形成對不同統(tǒng)計預(yù)測模型之間的切換機(jī)制。本發(fā)明將 數(shù)值天氣預(yù)報的結(jié)果進(jìn)行爬坡天氣判別研究，在風(fēng)功率爬坡的綜合預(yù)測方法上為不同的統(tǒng)計預(yù)測方法提 供了更準(zhǔn)確的切換機(jī)制。
武漢大學(xué)
2021-04-13