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封管液对预防导管相关血流感染的研究进展

中国感染控制杂志 2024年第1期23卷 119-125页

作者：曹燚赵信飞冯绘绘张锐彭敏贵州医科大学护理学院贵州贵阳550025 贵州医科大学附属医院神经外科贵州贵阳550004 贵州医科大学附属医院护理质量管理科贵州贵阳550004

导管相关血流感染是导致静脉导管置管患者死亡的重要因素之一。导管封管液的选择成为维护静脉导管环节的重要组成部分,不同化学成分的封管液对预防导管相关血流感染发生的效果存在差异。因此,选择适合有效的溶液进行封管,是降低血管导... 详细信息

导管相关血流感染是导致静脉导管置管患者死亡的重要因素之一。导管封管液的选择成为维护静脉导管环节的重要组成部分,不同化学成分的封管液对预防导管相关血流感染发生的效果存在差异。因此,选择适合有效的溶液进行封管,是降低血管导管相关感染发生的重要方法。现就国内外单一化学成分及其复合成分的不同类型封管液对预防导管相关血流感染现状进行综述,以期为临床医务人员对封管液的选择及进一步研究提供理论参考。

关键词：封管液导管相关血流感染单一化学成分复合化学成分

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企业双向FDI对绿色创新的影响

企业双向FDI对绿色创新的影响

作者：徐赛千吉林大学

学位级别：硕士

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联邦学习中隐私保护和异质数据加权技术研究

联邦学习中隐私保护和异质数据加权技术研究

作者：千裕华重庆理工大学

学位级别：硕士

联邦学习是由Google提出的一种新型的分布式机器学习框架,以“数据不动模型动”为核心理念,通过聚合参与节点的局部模型参数来实现全局模型的更新,极大地保护了本地参数方的数据隐私。然而,已有研究指出联邦学习仍然容易受到各种类型的... 详细信息

联邦学习是由Google提出的一种新型的分布式机器学习框架,以“数据不动模型动”为核心理念,通过聚合参与节点的局部模型参数来实现全局模型的更新,极大地保护了本地参数方的数据隐私。然而,已有研究指出联邦学习仍然容易受到各种类型的安全威胁,直接传输明文梯度可以反推出参与节点的本地数据;第三方的服务器被恶意攻击者入侵时全局模型及相关数据可能会遭到泄露。区块链是一种去中心化、可追溯的技术平台,可以为联邦学习的参与方提供一种可信机制,是替换中心化服务器的有效解决方案。此外,数据异质性是联邦学习的一个天然属性,它源于数据的分布式本质,数据异质性会进一步影响到联邦学习中数据的非独立同分布性质。现有的一些研究表明,非独立同分布数据会导致全局模型在训练过程中不能稳定收敛,准确度显著下降。为了解决以上问题,本文的工作如下:(1)针对隐私保护,提出了结合区块链的联邦学习隐私保护模型(Federated Learning Privacy Protection Model Combined With Blockchain,B-FLPP)。B-FLPP模型结合了区块链技术,实现了训练过程中上传的记录可追溯性和防篡改特性。与传统的依赖第三方中心服务器聚合全局模型的方式不同,B-FLPP模型通过选举产生的联盟监督委员会来负责聚合全局模型,并监督全局模型参数的完整性,此外B-FLPP模型还依据模型评估算法来衡量本地参与节点的局部模型质量。B-FLPP模型使用门限同态加密算法来保护本地参与方模型参数的隐私安全。本论文通过实验说明了BFLPP的准确性和有效性。(2)针对异质性数据,提出了基于余弦相似度的异质数据加权模型(Cosine Similarity Based Heterogeneous Data Weighting Model,CS-HDW)。CS-HDW模型通过余弦相似度来定量地分析数据异质性指标,本论文将其作为权重因子应用于全局模型的融合过程中,使得不同数据对模型的影响更加平衡,降低模型散度,从而更有效地处理异质性数据问题。本论文在数据集MNIST和EMNIST进行仿真实验,说明了CS-HDW模型的准确性和有效性。

关键词：联邦学习隐私保护区块链余弦相似度异质性

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研究涡轮波纹管损耗原因以降低维保费用

国外铁道机车与动车 2024年第3期 31-35页

作者： [日]千葉秀聖刘丽静(译) 石炜(校) 不详

为在确保高质量运送乘客的前提下尽可能降低车辆的维保费用,对维修额高的涡轮波纹管的损耗原因进行调查,研究降本措施。根据调查结果判断,涡轮和涡轮波纹管之间的偏心引起的过应力和振动导致龟裂。对车辆进行偏心调整后减少了涡轮波纹... 详细信息

为在确保高质量运送乘客的前提下尽可能降低车辆的维保费用,对维修额高的涡轮波纹管的损耗原因进行调查,研究降本措施。根据调查结果判断,涡轮和涡轮波纹管之间的偏心引起的过应力和振动导致龟裂。对车辆进行偏心调整后减少了涡轮波纹管龟裂的发生,降低了维保费的支出。

关键词：涡轮波纹管龟裂偏心维保费

基于时序数据预测模型对汉江水位信息的预测研究与应用

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基于时序数据预测模型对汉江水位信息的预测研究与应用

作者：雷佳千长江大学

学位级别：硕士

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对钢琴调律原理及方法的若干研究

对钢琴调律原理及方法的若干研究

作者：陈培千上海音乐学院

学位级别：硕士

钢琴调律是一项相当普遍又相对较为复杂的工作。每架钢琴都需要定期调律,钢琴如长期不调律,就无法正常使用。钢琴为什么要调律,调律的基本原理和主要方法是什么?对于这个看似简单却重要的问题,并不是每个调律师都能讲清楚的。本文就试... 详细信息

钢琴调律是一项相当普遍又相对较为复杂的工作。每架钢琴都需要定期调律,钢琴如长期不调律,就无法正常使用。钢琴为什么要调律,调律的基本原理和主要方法是什么?对于这个看似简单却重要的问题,并不是每个调律师都能讲清楚的。本文就试图从音乐声学、律学和调律原理等诸方面对此问题做一个梳理。以使钢琴演奏者,钢琴调律师能对这个问题有一个正确而清晰的认识。重点是剖析钢琴调律的本质,从音乐声学和律学的角度对钢琴调律的原理进行分析,对钢琴调律中的操作手法进行分析,以证明这些操作手法的合理性。关于钢琴调律的书籍和文章很多,但是对其中原理的分析较少。本文对钢琴调律中遇到的问题,诸如十二平均律、粗调、拉幅设置、检验音程等难点进行分析,特别是对泛音偏离对钢琴调律的影响进行分析。本文的创新点在于把相关理论运用于调律实践,使调律实践能在理论的指导下,使调律的实际操作更科学、合理。使调律师对正确的操作方法有理性的理解,正确理解律学原理,熟练掌握检验方法,提高钢琴调律的准确性和稳定性。由于目前社会上钢琴调律师专业水平良莠不齐,无论是专业的钢琴演奏者还是业余爱好者,对钢琴调律的深入了解均有所欠缺。本论文就钢琴调律的原理及方法进行研究,对钢琴调律师,钢琴演奏者理解钢琴调律提供一个参照,给相关从业人员带来一些启发,有一定的学术价值。

关键词：钢琴调律十二平均律调律手法泛音偏离检验音程

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基于深度学习的海参水下识别定位技术的研究

基于深度学习的海参水下识别定位技术的研究

作者：肖千齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着水下机器人在海参等海洋生物捕捞领域的广泛应用,传统的人工捕捞方式逐渐被智能设备所代替。识别和定位技术是实现机器人自动捕捞的关键,但水下的复杂成像环境对目标物体海参的识别与定位有很大影响,现有的一些识别定位算法计算量大... 详细信息

随着水下机器人在海参等海洋生物捕捞领域的广泛应用,传统的人工捕捞方式逐渐被智能设备所代替。识别和定位技术是实现机器人自动捕捞的关键,但水下的复杂成像环境对目标物体海参的识别与定位有很大影响,现有的一些识别定位算法计算量大,难以嵌入到移动设备,因此本文针对以上问题开展以下研究,具体内容如下:(1)针对现有水下图像预处理模型存在的计算量大、鲁棒性差以及泛化能力弱等问题,提出了一种基于U-Net的轻量化水下图像实时增强算法SSR-UNet。将输入图像分解为R、G、B三通道,使用Dense Nets对每个通道进行颜色校正,减少水下图像色彩偏差;利用改进的SSR-U-Net对色彩校正后的图像进行去雾和去噪处理,保留图像纹理细节;提取不同分辨率的图像特征进行融合,生成视觉上更为清晰的图像,为后续识别定位技术的研究提供可靠的数据支持,便于识别网络提取目标特征。(2)针对现有目标检测算法在水下复杂环境中对小目标的检测容易出现漏检、误检现象,以及模型复杂度高,难以嵌入到资源有限的移动设备等问题,设计了一种轻量化特征提取模块GGS(Ghost-Ghost-Sim AM),该模块融合最近邻插值和深度可分离卷积的下采样方式,增强网络对边缘特征的提取能力,利用该模块构建GGS-PF-YOLOv5网络,设计了含有嵌套方式的冗余消除策略,引入无参注意力机制,减少模型参数,在保证识别精度的同时提高了模型推理效率,为下一章节所探讨的双目定位技术提供了坚实的基础。(3)针对现有的目标定位算法在对水下目标物体定位时,存在误差较大的问题,改进了SGBM半全局匹配算法,即在SGBM算法中融合了WLS(Weighted Least Squares)和自适应中值滤波算法,使用自适应中值滤波填补WLS平滑后的视差图空洞,消除噪声,恢复图像细节,避免过度平滑造成的细节丢失。改进后的算法能够在视差图中更加精确地标识出海参的位置,从而减小定位误差。(4)完成水下海参识别定位系统的搭建。将图像预处理模型、海参识别网络以及双目视觉定位算法部署到Jetson Nano设备上,并设计了可视化GUI界面。在嵌入式设备上实验验证了真实场景和模拟场景的处理效果,其中FPS值可达19.5,水下定位误差可控制在4mm以内,整体系统符合实时性和准确性要求。

关键词：深度学习水下图像增强水下目标检测水下目标定位

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YC银行个人零售业务发展战略研究

YC银行个人零售业务发展战略研究

作者：贺千电子科技大学

学位级别：硕士

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路测环境下无人驾驶小巴复杂场景运行评价

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 300-310页

作者：马千里王通邵帅贾鹏大连海事大学综合交通运输协同创新中心辽宁大连116026 大连海事大学航运经济与管理学院辽宁大连116026

以无人驾驶小巴为代表的客运自动驾驶工具在公交微循环中发挥着重要作用,为实现无人驾驶技术的商业化规模运用,除了传统的车辆性能测试外,还需评估其在复杂场景下的表现。由于测试数据缺乏,评价模型适用场景单一和评价方法主观等问题,... 详细信息

以无人驾驶小巴为代表的客运自动驾驶工具在公交微循环中发挥着重要作用,为实现无人驾驶技术的商业化规模运用,除了传统的车辆性能测试外,还需评估其在复杂场景下的表现。由于测试数据缺乏,评价模型适用场景单一和评价方法主观等问题,导致以往评价偏差较大。本文针对无人驾驶小巴的表现构建综合评价体系,并在实测数据的基础上,采用博弈论组合赋权的优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)模型,对车辆在复杂场景下的表现进行综合评价。选取驾驶安全性、乘坐舒适性、车辆智能性及车辆高效性这4个评价维度,并细分为12个客观评价指标。首先,通过实地测试采集无人驾驶小巴在运行场景中的数据;其次,利用基于博弈论的组合赋权法,对层次分析法和熵权法获得的权重进行组合;最后,为验证模型的有效性,运用TOPSIS模型对3条具有不同复杂度的测试路线进行综合评价值的计算。结果显示,无人驾驶小巴表现评价中,准则层的重要程度排序为车辆智能性、驾驶安全性、乘坐舒适性、车辆高效性,指标层敏感指标则为自动驾驶状态、平均角速度。基于博弈论组合赋权的TOPSIS模型对不同场景复杂度路线进行的无人驾驶小巴表现评价结果与实际运行情况一致,展示了方法的有效性。

关键词：智能交通车辆评价实地测试自动驾驶组合赋权法