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41.
病毒是非常微小的简单生物, 不能独立生存, 必须借助宿主细胞完成自身的繁衍。病毒侵染进入细胞后, 通常借助于微管通过黏稠的细胞质运动到特定的复制位点。然而, 有关病毒依赖微管运动行为的精细动态研究还比较少。石斑鱼虹彩病毒(Singapore grouper iridovirus, SGIV)为虹彩病毒科蛙病毒属的一个新种, 是海水养殖鱼类的重要病毒性病原, 对海水养殖业造成重大经济损失。利用单粒子示踪技术实时追踪了SGIV病毒粒子沿微管运动的行为, 观察到SGIV在细胞边缘至微管中心之间的双向运动, 最高瞬时速度约0.2μm·s-1, 均表现为主动运输。病毒粒子运动至微管交叉位置会减速迂回, 而后或受限于此, 平均运动速率约0.008μm·s-1, 或通过交叉处继续快速运动, 最高瞬时速度为0.2μm·s-1。同时, SGIV感染会影响微管的形态结构, 随着SGIV感染, 微管逐渐围绕细胞核和病毒加工厂形成环状结构。研究结果初步揭示了SGIV病毒和细胞微管之间相互作用的复杂过程, 丰富了我们对虹彩病毒胞内生命活动的认识, 有助于深入地理解海水鱼类虹彩病毒感染致病机理。 相似文献
42.
面向光学遥感的先进光谱辐射定标技术 总被引:2,自引:0,他引:2
辐射定标是光学遥感信息定量化的关键技术之一,它的主要作用体现在(1)在工程研制到在轨运行的全过程中,确定和评估传感器的绝对响应;(2)建立不同平台、不同传感器的辐射量基准,保证相关时间和空间尺度下获得的地球物理数据可以相互比对、转换和融合;(3)通过动态监测,校正传感器的性能衰变,修正大气、照明条件和环境变化等对测量结果的影响,保证测量结果真实反映目标和背景的特征.结合我国空间光学传感器的发展要求,提出了实验室、星上和场地替代辐射定标的实施方案建议.实验室定标的主要作用是建立传感器的输出和已知的、用SI单位表述的入射辐射量之间的定量关系,星上定标能够长期地监测传感器响应的衰变,而场地替代定标可以验证传感器的辐射响应并进行多个传感器的交叉定标.通过这3种独立的定标手段的相互验证和比较,能够有效地提高环境光学遥感信息的定量化水平,保证卫星数据的质量.在综述和比较国内外先进辐射定标技术的基础上,提出采用标准探测器和标准辐射源相融合的辐射定标基本途径,来实现卫星传感器3个阶段的辐射定标,并讨论了技术实现的方案. 相似文献
43.
44.
多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引:3,自引:0,他引:3
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
45.
介绍了一种高精度伪距测量方法。该方法通过位同步、帧同步、码捕获、码跟踪算法以及载波辅助技术等方法来获取高精度伪距测量值。重点研究了秒模糊度、毫秒模糊度和毫秒内的精度测量方法,得到了通过设置码跟踪环的相关间隔来设置其测量精度的方法。实验结果验证了算法的可行性。 相似文献
46.
47.
太湖秋季光学活性物质空间分布及其遥感估算模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2004年秋季在太湖进行的一次大范围水体吸收系数、散射系数、辐照度比等生物光学特性及光学活性物质浓度的测定和计算,分析了秋季太湖光学活性物质浓度的空间分布特征以及水体生物光学特性,并在此基础上发展了内陆浅水湖泊非色素颗粒物、浮游植物色素和有色可溶性有机物(chromophoric dissolved organic matter,CDOM)的半分析模型. 相似文献
48.
粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。 相似文献
49.
对高层、超高层建筑物进行实时,高精度的变形监测对提前预防安全隐患,保证人民生命财产安全具有重要意义。建筑物变形作为一种典型的随机性和微弱性过程,噪声等误差的存在会影响从中提取有用的变形信息。针对该问题,提出一种改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的噪声稳健建筑物变形监测方法,利用改进PSO算法的全局搜索能力对SVM的核参数进行优化,提升预测精度的同时增强算法的噪声稳健性。基于实测数据的试验结果表明,相对于传统交叉验证SVM和小波方法,所提方法可以获得更高的变形预测精度,并且在低信噪比条件下优势更加明显。 相似文献
50.