简介：本文采用微波辅助法,分别用水、β-环糊精水溶液做溶剂提取茵陈黄酮。以总黄酮提取率为考察指标,通过正交实验设计考察了提取时间、料液比、微波功率和环糊精浓度对总黄酮提取率的影响,优选了最佳提取条件。结果表明,水法提取茵陈黄酮的最佳条件为：料液比1：20（g：mL）、提取时间10min、微波功率250w,最佳提取条件下总黄酮提取率为2.90%;β-环糊精水溶液法提取茵陈黄酮的最佳条件为：β-环糊精质量分数1.0%、提取时间8min、料液比1：20（g：mL）、微波功率250w,最佳提取条件下的总黄酮提取率为3.68%。β-环糊精水溶液法提取茵陈黄酮的提取率较水法提取高26.7%。

简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。

简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

简介：能够控制多种设备的SAMI-3D自动化显微镜以一种很方便的软件包为研究者们在设计应用或完成特殊任务（如捕获晶体）方面提供了强有力的工具。这种集成宏语言允许显微镜操作者和研究者们为解决成像和样品操作等问题创造出强有力且自动化的方案。