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慢性压力与心血管疾病的相关性研究进展

延边大学医学学报 2024年第1期47卷 51-53页

作者：金磊赵光贤刘元值金春子延边大学附属医院心血管内科

随着人们生活节奏日渐加快,心血管疾病的发病率亦逐年上升,而精神问题或心理应激是导致心血管疾病发病率和死亡率升高的原因之一.长期暴露在慢性压力下可造成诸多疾病发生,通过影响体内激素水平,破坏血管内皮细胞,从而发生高血压、心肌... 详细信息

随着人们生活节奏日渐加快,心血管疾病的发病率亦逐年上升,而精神问题或心理应激是导致心血管疾病发病率和死亡率升高的原因之一.长期暴露在慢性压力下可造成诸多疾病发生,通过影响体内激素水平,破坏血管内皮细胞,从而发生高血压、心肌适应力降低等表现,最终导致心血管疾病的发生与发展.慢性压力是指在各种不利因素的长期刺激下,机体稳态发生变化而引起的非特异性病理生理反应,

关键词：慢性压力动脉粥样硬化血脂异常高血压心律失常

基于双分支网络与多层特征融合的伪造人脸检测研究

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基于双分支网络与多层特征融合的伪造人脸检测研究

作者：范智贤安徽理工大学

学位级别：硕士

瑞士球训练对游泳运动员核心稳定性的影响研究

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瑞士球训练对游泳运动员核心稳定性的影响研究

作者：董德贤成都体育学院

学位级别：硕士

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基于可变元胞与跟驰理论的元胞自动机模型

哈尔滨工业大学学报 2024年第3期56卷 56-67页

作者：贺敏梁鹏刘玖贤杨凡刘杰长安大学公路学院西安710064 公路大型结构安全教育部工程研究中心(长安大学) 西安710064

为准确模拟桥址随机车流荷载,提出基于可变元胞与跟驰理论的元胞自动机(cellular automata,CA)模型。首先,重新定义元胞构成,提出以车辆为核心的动态可变元胞,并将精确的轴间距和轴重信息融入车辆元胞,实现车辆荷载的精确模拟;然后,引... 详细信息

为准确模拟桥址随机车流荷载,提出基于可变元胞与跟驰理论的元胞自动机(cellular automata,CA)模型。首先,重新定义元胞构成,提出以车辆为核心的动态可变元胞,并将精确的轴间距和轴重信息融入车辆元胞,实现车辆荷载的精确模拟;然后,引入跟驰理论,提出基于跟驰理论的状态演化规则,推导每辆车的专有加速度,实现车辆微观交互的模拟;最后,提出基于实测动态称重系统(weigh in motion,WIM)数据的发车规则,依据WIM数据,重构任意时段的实际车队,并建立基于车头时距的发车规则,重现车辆通过WIM时的运动状态。基于所提出的发车规则和动态演化规则,实现车辆从进入道路到驶离道路全过程时空位置的准确模拟,结合融入精确轴载的车辆元胞,实现随机车流荷载的模拟。基于实测WIM数据验证所提模型的可行性和先进性。结果表明:可变元胞可以精确模拟车辆荷载;提出的状态演化规则可以根据不同车辆的运动状态计算得到每辆车的专属加速度,准确模拟每辆车在自由行驶和跟驰行驶时的不同运动状态;新发车规则可以重构任意时段的实测车队,结合新状态演化规则,可以实现桥址任意时段随机车流的模拟。结合精细化车辆荷载模拟和合理的车流模拟,可实现桥址随机车流荷载模拟。

关键词：桥梁工程随机车流模拟新型元胞自动机轴载跟驰理论转换规则

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基于热弹流理论的球轴承胶合失效研究

摩擦学学报（中英文） 2024年第2期44卷 167-178页

作者：敬贤旺孟凡明巩加玉重庆大学高端装备机械传动国家重点实验室重庆400044

基于热弹流理论建立了适用于球轴承的胶合分析模型,通过数值计算方法获得了用来表征胶合程度的温度安全系数和膜厚安全系数在计算域中的分布.针对球轴承提出了其考虑乏油润滑影响的胶合失效判定方法,该方法综合考虑温度及膜厚对球轴承... 详细信息

基于热弹流理论建立了适用于球轴承的胶合分析模型,通过数值计算方法获得了用来表征胶合程度的温度安全系数和膜厚安全系数在计算域中的分布.针对球轴承提出了其考虑乏油润滑影响的胶合失效判定方法,该方法综合考虑温度及膜厚对球轴承胶合失效的影响,不仅可以判断球轴承滚道与滚动体接触副之间是否发生胶合,还可以确定其发生胶合的具体区域及胶合程度.研究了不同入口油膜厚度、径向载荷和内圈转速对球轴承抗胶合承载能力的影响.结果表明:入口油膜厚度降低、径向载荷增大和内圈转速升高会增加球轴承胶合失效风险.

关键词：胶合失效球轴承热弹流润滑乏油润滑高速重载

血清脂肪细胞因子与系统性硬化症患者临床特征的相关性分析

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血清脂肪细胞因子与系统性硬化症患者临床特征的相关性分析

作者：周珺贤安徽医科大学

学位级别：硕士

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基于机器学习的地磁匹配导航基准图制备

基于机器学习的地磁匹配导航基准图制备

作者：赵起贤西安理工大学

学位级别：硕士

地磁导航作为一种全天候的自主导航方式,主要利用地球固有的地磁场进行匹配定位,其定位误差不会随着时间的增长而增加,在抗干扰能力、隐蔽性等方面具有天然的优势,在各个领域尤其军事制导领域具有十分广阔的应用前景。根据地磁匹配导航... 详细信息

地磁导航作为一种全天候的自主导航方式,主要利用地球固有的地磁场进行匹配定位,其定位误差不会随着时间的增长而增加,在抗干扰能力、隐蔽性等方面具有天然的优势,在各个领域尤其军事制导领域具有十分广阔的应用前景。根据地磁匹配导航的基本原理,实现地磁匹配导航技术需要重点解决3方面的问题,分别是:地磁场信息的高精度在线实时测量、地磁匹配导航算法的研究以及地磁匹配基准图的制备。其中,地磁匹配基准图的优劣很大程度上决定了地磁匹配导航的精度。本文通过机器学习的方法来完成地磁基准图的制备工作,期望通过机器学习方法构建的基准图可以体现不同位置之间的地磁信息的潜在联系,从而相比于常规的通用地图制备算法具有更高的精度,提高地磁匹配导航的匹配精度。主要研究的内容如下:(1)本文主要针对地磁匹配基准图的制备问题,基于USAF-MIT“磁信号增强挑战赛”开源数据集,探讨使用机器学习算法制备地磁匹配基准图这一方案的可行性。使用BP神经网络、GA算法、PSO算法、随机森林算法以及多层神经网络在内的几种机器学习算法完成地磁匹配基准图的制备。通过对比各个算法的性能并与常规的插值方法进行比较后得出结论,多层神经网络在地磁匹配基准图制备中具有更好的精度且通过仿真对比后优化设计了节点数目均为8的三隐藏层神经网络,并达到了均方根误差低于241.29n T,最大相对误差低于1.1%的精度。(2)通过实地勘测,采集实际地磁数据,使用实测数据对三隐藏层神经网络在内的几种机器学习算法进行验证。分别开展以下2项实验:一是定点采集地磁数据,监测该区域内的时变量;二是区域采集地磁数据,将剥离日变的地磁数据作为实测数据集,完成地磁匹配基准图的制备,对比各个算法性能。最终实地勘测数据与开源数据集得到的算法性能表现一致,该实验也验证了节点数目均为8的三隐藏层神经网络算法具有一定程度的适应性,在不同地区均取得了较好的效果。(3)使用本文所提出的机器学习算法,分别基于USAF-MIT数据集以及实地勘测数据,生成不同分辨率的网格化地磁匹配基准图,通过地磁匹配导航算法对不同分辨率的地磁匹配基准图进行仿真,以此分析地磁匹配基准图的制备分辨率对地磁匹配导航定位精度的影响。最后得出结论:在一定范围内,随着地磁匹配基准图分辨率的提高,地磁匹配的定位精度也会得到提高,但超过一定界限后,地磁匹配的定位精度并不会明显提高,甚至有所下降。在实际应用中,需要根据实际情况选择合适的分辨率制备地磁基准图。

关键词：地磁匹配导航地磁基准图机器学习实地勘测基准图分辨率

巴洛克时期小提琴演奏风格与技巧探究 ——以J.S.巴赫g小调第一无伴奏小提琴奏鸣曲柔板为例

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巴洛克时期小提琴演奏风格与技巧探究 ——以J.S.巴赫g小调第一无...

作者：张若贤中国音乐学院

学位级别：硕士

约翰·塞巴斯蒂安·巴赫是巴洛克时期重要的音乐代表人物,他的创作代表着巴洛克时期音乐盛宴的最高峰。《巴赫小提琴无伴奏奏鸣曲与组曲》也是每一位专业习琴者必练习的曲目之一,这部作品也是国内外各大音乐比赛的规定曲目。它演绎程度... 详细信息

约翰·塞巴斯蒂安·巴赫是巴洛克时期重要的音乐代表人物,他的创作代表着巴洛克时期音乐盛宴的最高峰。《巴赫小提琴无伴奏奏鸣曲与组曲》也是每一位专业习琴者必练习的曲目之一,这部作品也是国内外各大音乐比赛的规定曲目。它演绎程度的好坏决定了演奏者是否对巴洛克时期的风格理解透彻。本文希望通过文献和乐谱,了解巴赫的生平、小提琴无伴奏奏鸣曲及组曲创作背景和手稿信息,并通过音乐学者和古乐研究学者的论述与研究,进而了解巴洛克时期的音乐精神与风格,包括乐句走向、音乐情感、发音法则等。再通过整理不同演奏者的演奏视频,剖析其演奏概念及技巧,分别对于左手与右手的不同技术进行论述。最后以乐曲分析的方法,回归乐曲本身的架构和乐谱谱面中,结合导师言传身教与自身演奏实践,整合巴洛克时期的诠释风格,将其应用在巴赫g小调第一无伴奏小提琴奏鸣曲中,尽可能地达到对演奏层面的提升。

关键词：巴赫第一无伴奏小提琴奏鸣曲巴洛克演奏风格演奏技巧

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高寒地区电网输电线路覆冰灾害预警研究

高寒地区电网输电线路覆冰灾害预警研究

作者：许胜贤吉林化工学院

学位级别：硕士

随着全球气候变化的日益严峻,极端气候事件的频率和强度显著增加,尤其是在寒冷地区。这些变化导致输电线路经常面临严重的覆冰问题,对电力系统的稳定性和安全运行构成了显著的挑战。覆冰可能会导致输电线路损坏或电力塔倒塌,甚至引发广... 详细信息

随着全球气候变化的日益严峻,极端气候事件的频率和强度显著增加,尤其是在寒冷地区。这些变化导致输电线路经常面临严重的覆冰问题,对电力系统的稳定性和安全运行构成了显著的挑战。覆冰可能会导致输电线路损坏或电力塔倒塌,甚至引发广泛的电力中断。因此,准确预测和有效管理覆冰事件对电力系统的可靠性至关重要。文中介绍了输电线路覆冰的分类,包括雨凇、雾凇、混合凇和霜冻,并分析了它们对输电线路的影响。气象因素、地形因素和导线特性都是影响覆冰的重要因素。此外,还介绍了国内外关于输电线路覆冰的研究现状,包括国外的风险评估和模型研究,以及国内在监测技术、预测模型等方面的研究进展。本研究采用了谱聚类和完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对原始时序数据进行处理,以提取关键特征。通过构建相似度矩阵和拉普拉斯矩阵进行降维和特征值计算,选定的特征向量用于新数据的表示,并通过聚类分析提取输电线路的覆冰特征,采用长短时记忆网络(LSTM)实现覆冰等级的分类。在此基础上,同时提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)算法、谱聚类算法、卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)以及注意力机制的多变量回归预测模型。通过对气象数据和历史覆冰厚度数据的分析,提取相关特征,并利用CEEMDAN算法对数据进行分解。然后,利用谱聚类算法对分解得到的IMF分量进行聚类,选择与覆冰厚度变化相关的模态作为模型的输入特征,构建一个集成了CNN、GRU和注意力机制的深度学习模型,用于预测输电线路覆冰厚度。最后,通过对模型的训练和测试,验证了所提出模型的有效性和准确性。此外,通过与传统覆冰预测方法的比较,本研究的方法显示出更高的预测准确性和可靠性。系统的稳定性和实时性能为高寒地区的融冰方案设计和管理提供了有力的支持,显著提升了预测能力。综上所述,本研究提出了一种创新的输电线路覆冰特征提取分类与厚度预测的模型,适用于高寒地区输电线路在极端气候条件下的覆冰监测与管理。这不仅有助于电力公司更有效地应对和管理覆冰引起的风险,还确保了电力系统的稳定运行,从而提升了电力供应的可靠性。未来的研究将通过算法优化与系统性能提升,进一步增强覆冰预警的准确性与实时性。

关键词：输电线路覆冰灾害谱聚类完全自适应噪声集合经验模态分解算法神经网络