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1.
2.
热休克反应对急性运动大鼠心肌自由基代谢的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
目的:探讨热休克反应对急性运动大鼠心肌自由基代谢的影响。方法:SD大鼠随机分为:室温安静组,室温运动组,热休克反应安静组,热休克反应运动组。热休克反应组进行热暴露处理;热暴露处理24h后,运动组大鼠进行一次急性运动,急性运动结束16h后取样。检测各组心肌组织中MDA含量和SOD的活性,检测安静组心肌组织HSP72的含量。结果:1)与室温安静组相比,热休克安静组大鼠心肌组织中的HSP72浓度显著升高(P<0.01);热休克反应安静组大鼠心肌SOD活性升高、MDA含量降低,与室温安静组相比变化不明显(P>0.05)。2)热休克反应运动组心肌MDA含量显著低于室温运动组(P<0.01),SOD活性高于室温运动组,但无统计学意义(P>0.05)。结论:热休克反应可减轻急性运动所致大鼠心肌组织SOD活性下降的程度,抑止MDA含量的升高。说明热休克反应预处理能够减轻急性运动大鼠心肌的抗氧化能力,减少自由基的生成,减轻自由基所致的损伤,对急性运动所致心肌损伤具有一定的保护作用。 相似文献
3.
詹志和 《湖南师范大学社会科学学报》2009,38(2):103-107
鲁迅的审美取向可以提挈为四维:"尚新"、"主用","崇力"、"弘真"."崇力",即"以力为美",是鲁迅审美化"社会话语"的主旋律,是鲁迅关于"美本质"问题的深刻体认,也是鲁迅创作风格的显著征象.鲁迅"以力为美"的审美取向迎应了中国近现代救亡、启蒙的历史使命的吁求,有久远的感召力和型范意义. 相似文献
4.
叶国萍 《贵阳金筑大学学报》2004,(4):59-62
内隐学习是一个新兴的研究领域。Reber首先提出内隐学习概念,近年来对内隐学习又有了新的界定。内隐学习有五个特性:自动性、抽象性、理解性、抗干扰性、三高特征。内隐学习的研究方法包括:人工语法、视空概念、概率学习、序列反应时任务。近年来对内隐学习的潜在机制有了很多全新研究成果。 相似文献
5.
运动员人格特征与运动损伤关系研究中的研究设计与变量选择 总被引:2,自引:0,他引:2
综合国内外有关文献,就运动员人格特征与运动损伤关系研究中的研究设计与变量选择进行了分析与探讨,指出在进一步的研究中,应将人格变量置于一个多变量影响的系统中,探讨其对运动损伤发生的影响,着重关注人格特征作为中间变量的影响效应;在对损伤变量进行考察时,要关注的是损伤测量的客观性、精确性和敏感性。此外,还应对慢性运动损伤与运动损伤发生关系予以关注。 相似文献
6.
梁占军 《历史教学(高校版)》2006,(5):33-38
1933年7月英、法、德、意四国“谅解与合作公约”的缔结,是希特勒上台后欧洲大国间第一次外交互动的产物。英国出于挽救裁军大会的考虑,对意大利倡议的“四国公约”极力推崇,并在协调法德分歧、促成公约的缔结等方面发挥了主导作用。虽然“四国公约”最终因法德两国政府拒绝批准而成为一纸空文,但英国在“四国公约”问题上的表现,却从一个侧面折射出德国纳粹势力上台初期,英国对外政策的基本走向:即力图通过促成普遍裁军来实现欧洲大国间的和解,从而避免可能的战争风险。 相似文献
7.
在决策过程中,解决信息不完备的问题是情报工作的核心要义,通过情报基础建设来为情报任务响应做好准备,实现情报事业的可持续发展,是情报学术不可忽视的研究议题。本文基于前期相关研究对情报响应的基础条件内涵及其内容进行了基本界定,运用生态理念梳理了情报响应的基础业务系统机理,并对中美两国进行情报响应的环境要素条件和主体要素条件进行了比较分析,提出了实现我国情报响应持续发展的基础条件要求,具体包括:加强对科技信息资源建设以及跨领域信息资源的建设;创建具有中国特色的情报教育发展体系,打造情报人才多样化发展的情报教育培养模式;完善情报机构的管理与评价模式,实现情报基础条件对情报任务响应的持续支持。 相似文献
8.
[目的/意义]针对突发气象灾害应急决策的情报保障需求,构建了以大数据环境为基、情报技术为力、情报流控制为策、应急决策为标的新型情报响应体系。[方法/过程]本文详细阐述了面向突发气象灾害应急决策的情报响应体系中的整体框架与具体内容,分析了情报响应系统的运行机理。[结果/结论]该应急决策情报体系围绕情报的采集、组织、分析和应用等活动,对大数据环境下突发气象灾害的数据信息进行自动监测与挖掘,充分利用机器学习、自然语言处理等技术进行情报分析,从而为突发气象灾害的事前、事中与事后提供各种决策支持与情报服务。 相似文献
9.
有序多分类方法已经得到了广泛研究。传统的有序多分类方法假设样本的类别标签是不存在误标记的。但是由于实际数据复杂以及人工经验有限,获得标记完全正确的样本是不现实的,因此,传统的方法就存在局限性。提出一种基于γ-散度的有序误标记logistic回归方法,在处理存在误标记的有序多分类问题时具有很强的稳健性,也就是说,当某一样本被错误标记时它对参数估计的权重小于其被正确标记时的权重。该方法通过最小化γ-散度构建模型,利用梯度下降算法求解模型,不仅具有很强的稳健性而且在模型中可以忽略误标记概率。模拟研究和真实数据分析都说明该有序误标记logistic回归方法在处理存在误标记的有序分类问题时效果很好。 相似文献
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