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炉用磁控管注入锁定技术及其应用研究

炉用磁控管注入锁定技术及其应用研究

作者：夏威电子科技大学

学位级别：硕士

基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌无复发生存期预测

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生物医学工程学杂志 2024年第2期41卷 205-212页

作者：胡伦瑜夏威李琼高欣中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院(苏州) 合肥230026 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 中山大学肿瘤防治中心影像科广州510060 济南国科医工科技发展有限公司济南250101

计算机断层成像(CT)是肺腺癌诊断与评估的重要工具,利用CT图像预测肺腺癌患者手术后的无复发生存期(RFS)对于术后治疗方案的制定具有重要意义。针对CT图像的肺腺癌RFS精准预测难题,本文提出了一种基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌... 详细信息

计算机断层成像(CT)是肺腺癌诊断与评估的重要工具,利用CT图像预测肺腺癌患者手术后的无复发生存期(RFS)对于术后治疗方案的制定具有重要意义。针对CT图像的肺腺癌RFS精准预测难题,本文提出了一种基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌RFS预测方法。采用“图像变换—图像恢复”的自监督学习策略,在公开肺部CT数据集上对3D-UNet网络进行自监督预训练解析肺部图像的通用视觉特征,通过分割与分类的多任务学习策略进一步优化网络特征提取能力,引导网络提取与RFS相关的图像特征,同时设计多尺度特征聚合模块以充分聚合多尺度的图像特征,最后借助前馈神经网络预测肺腺癌RFS风险评分。通过十折交叉验证评估所提方法的预测性能。结果显示,所提方法预测RFS的一致性指数(C-index)与预测三年内是否复发的曲线下面积(AUC)分别达到0.691±0.076与0.707±0.082,预测性能优于现有方法。综上,本研究所提方法在肺腺癌患者RFS预测方面表现出潜在的优越性,有望为个体化治疗方案的制定提供可靠依据。

关键词：计算机断层成像肺腺癌术后复发自监督学习多任务学习

考虑子母站灵活互联的分布式供氢网和配电网多主体协调规划方法

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中国电机工程学报 2024年

作者：夏威夷任洲洋潘珍输配电装备技术全国重点实验室(重庆大学电气工程学院) 广西电网有限责任公司电网规划研究中心

分布式供氢网（DHSN）是解决制氢用地限制、运氢成本高等现实问题的有效方案。本文针对DHSN与配电网存在收益冲突的问题，考虑子母站灵活互联特征提出两网多主体协调规划方法。首先，针对灵活互联及电-氢能量耦合特征，提出分布式供氢... 详细信息

分布式供氢网（DHSN）是解决制氢用地限制、运氢成本高等现实问题的有效方案。本文针对DHSN与配电网存在收益冲突的问题，考虑子母站灵活互联特征提出两网多主体协调规划方法。首先，针对灵活互联及电-氢能量耦合特征，提出分布式供氢网与配电网互动机制，并基于交通网最短路径算法构建氢长管拖车路网运行模型和子母站统一运行模型。然后，考虑联动性和完整性要求构建分布式供氢网设备协调部署约束，提出两网多主体协调规划模型及模型等效转换求解方法。通过纳什谈判模型公平地分配两网收益，协调氢长管拖车配置、加氢站设备规划、配电网新能源、线路及充电站规划。仿真结果表明所提方法实现了两网多环节深度协调和主体合作共赢。

关键词：多主体规划加氢站规划供氢网络配电网规划纳什谈判

电能-甲醇跨区协同输运下的电-氢耦合系统调度

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电工技术学报 2024年第3期39卷 731-744页

作者：程欢任洲洋孙志媛夏威夷输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学) 重庆400044 广西电网有限责任公司南宁530023

针对我国电氢供需时空分布不均导致新能源利用率低、系统运行成本过高等问题,提出一种电能-甲醇跨区协同输运下的电-氢耦合系统调度方法。首先,根据送、受端区域的能源供需特征、电/氢子系统运行特性及甲醇氢载体属性,设计电-氢耦合系... 详细信息

针对我国电氢供需时空分布不均导致新能源利用率低、系统运行成本过高等问题,提出一种电能-甲醇跨区协同输运下的电-氢耦合系统调度方法。首先,根据送、受端区域的能源供需特征、电/氢子系统运行特性及甲醇氢载体属性,设计电-氢耦合系统跨区协同运行机制和调度框架,提出电能-甲醇联合输运下的送、受端供需平衡模型,充分利用甲醇的灵活储运能力促进新能源跨时空消纳;然后,构建电能-甲醇跨区协同输运下的电-氢耦合系统双层优化调度模型,考虑长时间尺度下的电、氢能量平衡,以天为调度尺度建立上层模型,确定甲醇输运和机组起停方案;考虑短时间尺度下的电力平衡、氢供需平衡约束,以小时为调度尺度建立下层模型,确定送、受端系统各小时的运行计划,从而实现异质能源的跨时空协同互补,保障送、受端区域多时间尺度能量供需平衡;最后,基于改进的HRP 38系统进行仿真分析,结果表明电能-甲醇跨区协同输运能够显著提高系统经济运行水平,促进新能源规模化消纳。

关键词：电-氢耦合系统甲醇调度计划供需平衡新能源

中老年2型糖尿病患者疾病自我管理障碍原因的叙事分析

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甘肃医药 2022年第3期41卷 231-234页

作者：牛林艳崔静嫄张弘强田间张书评夏威妮内蒙古医科大学护理学院内蒙古呼和浩特010059 内蒙古自治区人民医院内蒙古呼和浩特010017

目的:探讨中老年2型糖尿病患者疾病自我管理发生障碍的原因。方法:采用半结构式访谈法并鼓励患者叙事,对15名中老年2型糖尿病患者进行访谈,采用Giorgio 4步法对资料进行分析并提取有意义的主题进行叙述。结果:提炼出患者疾病自我管理障... 详细信息

目的:探讨中老年2型糖尿病患者疾病自我管理发生障碍的原因。方法:采用半结构式访谈法并鼓励患者叙事,对15名中老年2型糖尿病患者进行访谈,采用Giorgio 4步法对资料进行分析并提取有意义的主题进行叙述。结果:提炼出患者疾病自我管理障碍的原因主要有角色冲突、负性情绪、健康信念不足三个主题,8个亚变量包括患者角色与家庭角色冲突、患者角色与社会角色冲突、患者角色与职业角色冲突,患者普遍存在负罪感、病耻感和无助感,患者疾病自我管理中存在危机意识不足和意志力差的问题。结论:中老年2型糖尿病患者疾病自我管理障碍的原因主要有角色冲突、心理负性情绪和健康信念不足,应给予患者足够的家庭、社会支持和心理关怀,帮助患者提升疾病自我管理效果。

关键词： 2型糖尿病自我管理叙事医学质性研究

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水华藻类群体的形成、影响因素及竞争优势

水生态学杂志 2024年

作者：周诗颖冯兵王强祝栋梁夏威姚娜张萌江西理工大学资源与环境工程学院南昌航空大学环境与化学工程学院江西省生态环境科学研究与规划院

通过对藻类群体形成机制及其竞争优势的综述，系统阐述藻类群体在水华形成过程中的作用，为水华的有效防治提供了必要的基础。藻类群体的形成是水华发生的关键环节。藻类群体的形成机制多样，如胞外聚合物分泌、细胞表面粘附、附生菌作... 详细信息

通过对藻类群体形成机制及其竞争优势的综述，系统阐述藻类群体在水华形成过程中的作用，为水华的有效防治提供了必要的基础。藻类群体的形成是水华发生的关键环节。藻类群体的形成机制多样，如胞外聚合物分泌、细胞表面粘附、附生菌作用、藻-藻相互作用等。影响藻类群体形成的因素包括非生物和生物因素，其中生物因素如浮游动物、异养细菌等，对藻类群体的形成起关键作用，而非生物因素如温度、光照、扰动、营养盐等，在这一过程中也具有重要影响。与单个细胞相比，藻类群体的形成使其在营养获取、光照和温度适应、化学胁迫防御以及躲避捕食等生态竞争中更具优势。

关键词：藻类群体形成非生物因素生物因素竞争优势

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基于竞争情景的双枢纽航线网络优化模型

北京航空航天大学学报 2024年第9期50卷 2902-2911页

作者：何湘妮李艳华阳杰北京交通大学交通运输学院

针对双枢纽机场不属于同一机场集团的航线网络重合问题，以机场为视角优化航线网络布局，提出竞争情景下的双枢纽航线网络优化模型。在P枢纽中位问题航线网络构建思想的基础上，以旅客计划延误成本和航线重合成本最小为目标，考虑双枢... 详细信息

针对双枢纽机场不属于同一机场集团的航线网络重合问题，以机场为视角优化航线网络布局，提出竞争情景下的双枢纽航线网络优化模型。在P枢纽中位问题航线网络构建思想的基础上，以旅客计划延误成本和航线重合成本最小为目标，考虑双枢纽机场直飞和中转航线、旅客需求、中转航程等因素，建立了竞争情景的无容量限制严格多分配0-1整数规划双枢纽航线网络优化模型，并使用交互式的线性和通用优化求解器（LINGO）对模型进行求解。选取成渝机场群成都双流机场和重庆江北机场作为双枢纽进行实例分析，通过不同航线重合成本研究航线网络优化问题。结果表明：优化后的目标函数值下降明显，计划延误成本下降率随航线重合成本的升高而减小，其中，航线重合成本为2 000元和3 000元时，目标函数值的下降率最高，分别为32.8%和32.6%，此时航线网络计划延误成本和航线重合成本的平衡效果最好。可见，所提模型可以在充分考虑双枢纽机场竞争关系、兼顾计划延误成本的同时降低航线重合率，从而减少航线冗余导致的资源浪费，为存在竞争关系且追求协同发展的双枢纽合理调整航线网络提供指导。

关键词：航线网络双枢纽航线重合成本计划延误成本 P枢纽中位多目标整数规划

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面向机器人系统的虚实迁移强化学习综述

软件学报 2024年第2期35卷 711-738页

作者：林谦余超伍夏威董银昭徐昕张强郭宪中山大学计算机学院广东广州510006 香港大学机械工程系中国香港999077 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116081 南开大学人工智能学院天津300350

近年来,基于环境交互的强化学习方法在机器人相关应用领域取得巨大成功,为机器人行为控制策略优化提供一个现实可行的解决方案.但在真实世界中收集交互样本存在高成本以及低效率等问题,因此仿真环境被广泛应用于机器人强化学习训练过程... 详细信息

近年来,基于环境交互的强化学习方法在机器人相关应用领域取得巨大成功,为机器人行为控制策略优化提供一个现实可行的解决方案.但在真实世界中收集交互样本存在高成本以及低效率等问题,因此仿真环境被广泛应用于机器人强化学习训练过程中.通过在虚拟仿真环境中以较低成本获取大量训练样本进行策略训练,并将学习策略迁移至真实环境,能有效缓解真实机器人训练中存在的安全性、可靠性以及实时性等问题.然而,由于仿真环境与真实环境存在差异,仿真环境中训练得到的策略直接迁移到真实机器人往往难以获得理想的性能表现.针对这一问题,虚实迁移强化学习方法被提出用以缩小环境差异,进而实现有效的策略迁移.按照迁移强化学习过程中信息的流动方向和智能化方法作用的不同对象,提出一个虚实迁移强化学习系统的流程框架,并基于此框架将现有相关工作分为3大类:基于真实环境的模型优化方法、基于仿真环境的知识迁移方法、基于虚实环境的策略迭代提升方法,并对每一分类中的代表技术与关联工作进行阐述.最后,讨论虚实迁移强化学习研究领域面临的机遇和挑战.

关键词：强化学习迁移学习虚实迁移现实差距机器人控制

基于深度学习的电力设备故障诊断与自动化维护

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电气技术与经济 2024年第5期 216-218页

作者：夏威郑州裕中能源有限责任公司

随着电力系统的复杂化,对电力设备故障诊断和自动化维护的技术要求越来越高。传统的故障诊断方法面临着数据处理能力有限、诊断精度不足等问题,自动化维护的响应速度和效率也需要进一步提升。深度学习算法是一种具有较强时间序列数据处... 详细信息

随着电力系统的复杂化,对电力设备故障诊断和自动化维护的技术要求越来越高。传统的故障诊断方法面临着数据处理能力有限、诊断精度不足等问题,自动化维护的响应速度和效率也需要进一步提升。深度学习算法是一种具有较强时间序列数据处理能力和特征学习能力的算法,为电力设备故障诊断和自动化维护提供了新的解决方案。本文围绕基于深度学习的电力设备故障诊断与自动化维护开展了深入研究,提出了基于LSTM深度学习算法的故障诊断模型与自动化维护模型。测试结果表明,该模型在电力设备故障诊断方面具有较高的准确率、较快的响应速度和较佳的自动化维护性能,证明了深度学习在电力设备运维中的应用价值。

关键词：深度学习 LSTM 电力设备故障诊断自动化维护

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