导读:本文包含了星型模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,极大值,细胞,人体,结构,内皮,胶质。
星型模型论文文献综述
安畅,张颖,马阮昕,秦劭晨[1]（2019）在《钩藤中钩藤碱对肿瘤坏死因子-α诱导人星型胶质细胞炎症模型作用机制研究》一文中研究指出目的研究钩藤中钩藤碱对肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)诱导人星型胶质细胞(Human Astrocytes,HA)的炎症模型的作用机制.方法:体外培养HA,用TNF-α诱导HA造模,将细胞分为正常组、模型组、钩藤碱组、依达拉奉组.采用噻唑蓝(MTT)法检测钩藤碱对HA增殖能力的影响,用逆转录PCR法(RT-PCR)检测一氧化氮合酶(nitric oxide synthase,NOS)mRNA、白细胞介素-23(interleukin-23,IL-23)mRNA、白细胞介素-6(interleukin-6,IL-6)mRNA的表达,用分光光度法检测一氧化氮(nitric oxide,NO)、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)、丙二醛(malondialdehyde,MDA)的表达,用蛋白免疫印迹法(Western blot)检测p-mTOR,mTOR,p-Stat3和Stat3的蛋白表达.结果与正常组比较,32ng·mL-1的TNF-α对星形胶质细胞有明显抑制作用(P<0.001);400μmol·L~(-1)的钩藤碱对星形胶质细胞活力有明显抑制作用(P<0.001).与模型组相比,200μmol·L~(-1)的钩藤碱对模型细胞有明显的增殖作用(P<0.01);钩藤碱组和依达拉奉组NOS mRNA,NO和SOD都显着上升(P<0.001),IL-23mRNA,IL-6mRNA和MDA都显着下降(P<0.001);钩藤碱组p-mTOR/mTOR和p-Stat3/Stat3都显着下降(P<0.01).结论钩藤有效成分钩藤碱具有抑制TNF-α诱导HA炎症的损伤作用,可能是通过下调mTOR/STAT3信号通路增加氧化相关因子NOS,NO,SOD的表达,减少氧化相关因子MDA以及炎症相关因子IL-23和IL-6的表达.(本文来源于《河南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
代钦,石祥滨,乔建忠,刘芳[2]（2018）在《基于整体-星型模型的人体姿态估计》一文中研究指出针对姿态估计方法受到人体姿态多样性的影响问题,本文研究适合表示人体结构的模型,提出一种基于多模整体模型和星型模型的人体姿态估计方法.首先,使用人体整体检测器完成人体整体方位的检测,以获得初始人体候选集;然后提出一种多模型的星型结构,表示具有一定方位偏差的人体各个部位和整体之间的关系;为了更好地描述相邻部位之间的分布关系,在整体-星型模型中融合树型模型.数据集IP和LSP的结果表明,该方法提高了姿态估计准确率,尤其提高在人体姿态多样的情况下的结果.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年12期）
王佳荣,陈小强,张正焓[3]（2018）在《两种星型自耦变压器升压模型研究》一文中研究指出为使多脉波整流系统中的自耦变压器满足某些升压场合的应用,需对其结构进行改进设计。星型自耦变压器能显着提高功率密度,其结构可通过改变电源在原边的接入点实现升压。故基于12脉波整流系统分析了星型I和星型II自耦变压器升压数学模型,设计了对应的升压拓扑,给出了两种拓扑的升压范围,比较了相同升压比时两种拓扑的等效容量。在两种升压拓扑中,当升压比小于3时,随着升压比的增大,两种自耦变压器的等效容量增幅较大。当升压比大于等于3小于50时,随升压比的增大自耦变压器的等效容量增大较慢。当升压比大于50时,随升压比的增大自耦变压器的等效容量基本保持在各自稳定值,不再有较大波动。在相同升压比时,星型II自耦变压器升压拓扑较星型I自耦变压器升压拓扑容量小约15%,更适用于升压场合。仿真实验验证了理论分析的正确性。(本文来源于《电网技术》期刊2018年09期）
韦皓瀚,曹国,金挺,王必胜,尚岩峰[4]（2017）在《改进星型级联可形变部件模型的行人检测》一文中研究指出目的行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,由于经典的可形变部件模型(DPM)检测速度太慢,引入PCA降维的星型级联检测可形变部件模型(casDPM)相比较于DPM模型检测速度虽然有了很大提升,但在应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率较高的情况,为了更加准确地对行人进行检测,提出了一种改进casDPM模型的行人检测方法。方法首先利用对象度量方法获取目标候选区域,结合目标得分信息得到casDPM模型低分检测区域的置信度,在设定的阈值上保留检测窗口;然后针对casDPM模型原有非极大值抑制(Nms)算法只利用单一的面积信息,造成误检数较高的情况,提出了利用检测窗口的得分信息进行改进;最后将两种方法结合起来,提出了融合的cas-WNms-BING模型。结果采用本文方法在INRIA数据集上进行检测,实验结果表明该方法对于行人形变、背景特征复杂及遮挡现象具有较强的鲁棒性,相比casDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均对数漏检率可以降低4.45%。结论提出一种改进星型级联可形变部件模型,取得一定的研究成果,在复杂的背景下,能够有效地进行行人检测,主观视觉感受和客观实验评价指标都表明该方法可以有效提升模型行人检测效果。但是,星型级联可形变部件模型训练及检测效率仍有待提高,需进一步对模型存在的一些局限性进行深入研究。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2017年02期）
张同杨,马睿,祁滢[5]（2015）在《星型模型在复杂数据仓库环境中应用研究》一文中研究指出针对数据仓库中分散数据的整合问题,本文基于商用BI工具COGNOS对星型结构数据模型进行优化,创建底层模型和数据立方体。运行结果显示,数据模型易于整合分散事实数据,性能优越。(本文来源于《价值工程》期刊2015年31期）
凌侪雅[6]（2015）在《基于星型环混合结构的分层应用层组播模型》一文中研究指出随着互联网的发展以及端用户个人计算机能力不断增强,与之对应的应用需求也有所变化。网络带宽、网络设备的传输速度增长较慢导致单播传输已经不能满足人们的需求。由于IP组播方案未能在互联网中得到普遍使用,作为替代品的应用层组播技术成为了主要方案。针对IP组播在拥塞控制、安全性、扩展性以及解决部署问题上面的局限性,应用层组播可以优化以上的不足,具有一定的优势,并且一些应用层组播模型已经得到了实现。本文在对现有的组播模型进行分析的基础上,针对其存在的不足,提出了一种自愈能力强、传输效率高、维护方便、可靠的应用层组播模型。在本系统中对所有的节点成员进行分层管理,在每一层的不同区域中将节点成员构建成星型拓扑结构或者环形拓扑结构。立足解决现有模型的自愈能力弱,无法灵活应对网络突发状况以及节点传输效率不够高、可靠性低,维护复杂等问题。主要研究内容如下：1.提出一种可靠且高效的应用层组播模型,可以改善现有模型中的一些缺陷。2.研究此模型的动态维护方法,以及总体性能的综合分析方法。3.底层采用星型拓扑搭建,管理维护容易,可以较快地检测出故障信息。本模型采取一种动态的方法选取出每一层性能最高的节点作为第一层星型的中心节点和第二层环形的Leader节点,且本模型在数据传输上采用一种高效的路由算法,解决以往模型中传输效率低的缺点。结果通过仿真证明：该模型适用于需求量大的应用场景,维护方便,稳定性高,有着很好的实用前景。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2015-03-01）
高佳乐,刘敏昆,程昆,胡洋[7]（2014）在《星型拓扑式翻转课堂教学模型研究》一文中研究指出本文提出了一种基于星型拓扑式框架的翻转课堂教学模式,并给出了其具体结构体系图;然后结合SWOT分析理论对此体系结构进行因素分析,构建SWOT矩阵,根据所得矩阵中不同的策略方案做出有利于此体系结构完善的改进,同时对其存在的缺陷进行总结和反思,以便其能在实践中更好的实施与推广。(本文来源于《中国教育信息化》期刊2014年08期）
朱僧,李娜,孙长江,韩文瑜,雷连成[8]（2013）在《猪脑微血管内皮细胞和星型胶质细胞共培养模拟体外血脑屏障模型》一文中研究指出血脑屏障是隔离外周体循环和中枢神经系统的屏障结构。它可以选择性允许血液中的一些物质通过脑微血管内皮细胞进入大脑中。除了脑微血管内皮细胞之外,血脑屏障的组成主要还有星型胶质细胞、周细胞、神经元和细胞外基质。本试验通过原代培养猪脑微血管内皮细胞和星型胶质细胞,以Transwell细胞板为载体构建猪体外血脑屏障的共培养模型。经过4h渗漏试验和TEER电阻的测定试验显示所构建的猪体外血脑屏障的模型具备了血脑屏障基本的生物学特性,可以用于猪血脑屏障相关疾病尤其是人兽共患性疾病致病机制的研究。(本文来源于《中国兽医学报》期刊2013年05期）
李晓君[9]（2013）在《基于星型模型的单目视频序列人体行为识别》一文中研究指出人体行为识别是人工智能研究领域的重要课题之一，涉及模式识别，图像处理，计算机视觉，人工智能等多门学科，其研究成果被广泛地应用于智能监控、人机交互以及虚拟现实等很多领域中，引起了国内外研究机构和业界学者的广泛关注。人体行为识别一般包含人体检测，人体跟踪，行为理解与描述叁个阶段。本文主要研究的是视频序列中简单行为的识别，例如常见的跳跃，跑步，行走，弯腰，挥手等。为了提高识别的准确率，本论文采用了基于学习的人体行为识别方法，从人体的结构特性出发，提出了基于第二代Bandelet变换以及星型骨架模型的人体行为图像表示方法，并将其应用于机器学习方法的人体行为识别中。本论文在寻找高效低维的图像描述子，降低特征提取的复杂度并提高人体行为识别的鲁棒性等方面做了大量工作，主要涉及基于统计学习的人体行为识别方法、背景减除法、特征选择、全局描述子、人体运动特征、基于部位的人体行为识别方法等。本文的主要工作内容如下：1．提出了一种基于第二代Bandelet统计特征和Adaboost算法的人体行为识别方法。即利用Bandelet变换中的Bandelet系数的统计特征作为图像的特征，并利用Adaboost算法进行特征选择，在特征选择的同时训练并构建分类器，进行分类。2．提出了一种基于星型模型和人体部位的人体行为识别方法。即先利用星型模型提取人体各个部位的位置坐标，再计算各部位极径和极角的统计直方图，将各部位的2D统计直方图作为视频特征，后利用SVM分类器进行分类，得到各行为的分类结果。3．提出了一种基于混合描述子的人体行为识别方法。即先利用星型模型提取人体各个部位的坐标，再在分部位坐标系中计算人体各个部位的极径和极角的2D统计直方图，后加入人体运动特征，即视频中序列图像的瞬时帧速度。即将分坐标2D统计直方图和人体的运动特征联合起来作为视频特征，利用SVM分类器进行分类，得到最终识别结果。本论文工作得到了国家自然科学基金（编号：61075041、61105016）的资助。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2013-03-01）
覃雄派[10]（2013）在《星型模型上的高效百分点计算方法》一文中研究指出提出了星型模型扁平化编码方法上的百分点聚集函数的并行算法。把星型模型中维表上与查询相关的维度层次信息编码到事实表里,该编码方法使得经过改写的聚集查询,在查询处理过程中无需进行事实表和维表之间的连接,数据可以均匀分布到机群上,利用并行处理提高查询性能。百分点计算不具有天然的并行性,提出了基于采样预测的并行迭代式算法,通过付出采样数据的网络传输开销,使得算法快速收敛,解决了大规模机群上的百分点聚集函数计算的性能问题。实验结果证实,该算法不仅能快速收敛,而且其网络传输开销也是可以接受的。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2013年05期）
星型模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对姿态估计方法受到人体姿态多样性的影响问题,本文研究适合表示人体结构的模型,提出一种基于多模整体模型和星型模型的人体姿态估计方法.首先,使用人体整体检测器完成人体整体方位的检测,以获得初始人体候选集;然后提出一种多模型的星型结构,表示具有一定方位偏差的人体各个部位和整体之间的关系;为了更好地描述相邻部位之间的分布关系,在整体-星型模型中融合树型模型.数据集IP和LSP的结果表明,该方法提高了姿态估计准确率,尤其提高在人体姿态多样的情况下的结果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
星型模型论文参考文献
[1].安畅,张颖,马阮昕,秦劭晨.钩藤中钩藤碱对肿瘤坏死因子-α诱导人星型胶质细胞炎症模型作用机制研究[J].河南师范大学学报(自然科学版).2019
[2].代钦,石祥滨,乔建忠,刘芳.基于整体-星型模型的人体姿态估计[J].小型微型计算机系统.2018
[3].王佳荣,陈小强,张正焓.两种星型自耦变压器升压模型研究[J].电网技术.2018
[4].韦皓瀚,曹国,金挺,王必胜,尚岩峰.改进星型级联可形变部件模型的行人检测[J].中国图象图形学报.2017
[5].张同杨,马睿,祁滢.星型模型在复杂数据仓库环境中应用研究[J].价值工程.2015
[6].凌侪雅.基于星型环混合结构的分层应用层组播模型[D].南京邮电大学.2015
[7].高佳乐,刘敏昆,程昆,胡洋.星型拓扑式翻转课堂教学模型研究[J].中国教育信息化.2014
[8].朱僧,李娜,孙长江,韩文瑜,雷连成.猪脑微血管内皮细胞和星型胶质细胞共培养模拟体外血脑屏障模型[J].中国兽医学报.2013
[9].李晓君.基于星型模型的单目视频序列人体行为识别[D].西安电子科技大学.2013
[10].覃雄派.星型模型上的高效百分点计算方法[J].计算机科学与探索.2013
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