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清胃活血汤联合法莫替丁治疗急性胃炎的临床疗效观察及应用价值分析

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中文科技期刊数据库（引文版）医药卫生 2024年第4期 85-88页

作者：杜翠凤河北省唐山市滦南县柏各庄镇中心卫生院河北唐山063506

探讨急性胃炎用清胃活血汤联合法莫替丁治疗的价值。方法选取80例急性胃炎患者,于我院2022年2月至2023年2月收治,分为观察组和对照组。采用法莫替丁治疗的为对照组,中医保药清胃活血汤联合法莫替丁治疗的为对照组,对比治疗结束后的总有... 详细信息

探讨急性胃炎用清胃活血汤联合法莫替丁治疗的价值。方法选取80例急性胃炎患者,于我院2022年2月至2023年2月收治,分为观察组和对照组。采用法莫替丁治疗的为对照组,中医保药清胃活血汤联合法莫替丁治疗的为对照组,对比治疗结束后的总有效率和药物对患者产生的不良反应率。结果治疗总有效率,观察组高,P<0.05差异显著;不良反应率,观察组低,P<0.05差异显著。结论给予清胃活血汤及法莫替丁进行联合施治急性胃炎患者,可有效改善临床症状,提高治疗效果,安全性良好。

关键词：清胃活血汤法莫替丁急性胃炎临床疗效安全性

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深井自然风压数值模拟及计算模型研究

有色金属工程 2024年

作者：杜翠凤董昉李正灿李思彤王鹏飞王远北京科技大学土木与资源工程学院金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室山东省安全生产技术服务中心山东黄金矿业(鑫汇)有限公司

对处于基建期的鑫汇金矿自然风压进行现场测试，获取夏季及冬季自然风压数值。采用fluent软件进行建模，用现场测得的自然风压数据验证模型的可靠性。在此基础上，通过正交模拟实验探究入风温度、热源热量、地温梯度、相对湿度对深井自... 详细信息

对处于基建期的鑫汇金矿自然风压进行现场测试，获取夏季及冬季自然风压数值。采用fluent软件进行建模，用现场测得的自然风压数据验证模型的可靠性。在此基础上，通过正交模拟实验探究入风温度、热源热量、地温梯度、相对湿度对深井自然风压的影响。极差分析结果表明，各因素对深井自然风压的影响程度为：冬季入风温度>热源热量>地温梯度>相对湿度；夏季热源热量>入风温度>地温梯度>相对湿度。利用SPSS软件对正交实验数据进行拟合，并结合现场实测数据，建立了鑫汇金矿深井自然风压计算模型，为鑫汇金矿深部矿区通风系统的设计和风机选型提供了理论依据。

关键词：深井自然风压基建期矿井数值模拟

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基于车联网的交通预警系统设计

物联网技术 2024年第1期14卷 22-25页

作者：杨峰杜翠凤王新宇中电科普天科技股份有限公司广东广州510310 广州杰赛通信规划设计院有限公司广东广州510310

为了解决车辆在交通路口闯红灯的问题,提出了一种基于车联网的交通预警系统。该系统由车载终端设备、路侧单元设备和一种基于车联网的交通预警机制构成。通过车载终端设备和路侧单元设备的信息交互,依据当前红绿灯的状态信息,判断是否... 详细信息

为了解决车辆在交通路口闯红灯的问题,提出了一种基于车联网的交通预警系统。该系统由车载终端设备、路侧单元设备和一种基于车联网的交通预警机制构成。通过车载终端设备和路侧单元设备的信息交互,依据当前红绿灯的状态信息,判断是否需要向车辆发送闯红灯告警信息。通过该系统可以实现对闯红灯车辆的主动告警,提醒驾驶员遵守交通规则,避免主动或者被动闯红灯事件发生,提高交通路口车辆通行的安全性;同时也可以对闯红灯车辆进行实时锁定,提高交通管理的智能化水平。

关键词：车联网智能交通车载终端设备路侧单元设备闯红灯告警主动预警

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基于攻击图模型的网络主动防御方法

广东通信技术 2024年第6期44卷 30-35,40页

作者：黄一峰杜翠凤中电科普天科技股份有限公司中电科普天科技股份有限公司运营商事业部通信创新院

针对传统被动式网络安全防御方法无法有效应对动态多变攻击行为的问题,提出基于攻击图模型的网络主动防御方法。首先,采用攻击图模型分析攻击者的攻击路径;然后,结合网络安全风险的变动方向计算网络安全增益;最后,以最大化网络安全增益... 详细信息

针对传统被动式网络安全防御方法无法有效应对动态多变攻击行为的问题,提出基于攻击图模型的网络主动防御方法。首先,采用攻击图模型分析攻击者的攻击路径;然后,结合网络安全风险的变动方向计算网络安全增益;最后,以最大化网络安全增益来动态调整节点轮换周期和路径存活时隙,以此构建网络安全主动防御。实验表明,提出的方法能够在一定程度上获得最优防御策略,获得网络安全最大收益。

关键词：攻击图模型网络安全主动防御网络安全收益

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基于端边云协同体系的联邦学习模型训练与优化

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移动通信 2024年第6期48卷 91-96页

作者：陈少权杜翠凤张振中电科普天科技股份有限公司广东广州510310

针对联邦学习训练模型容易受到数据属性影响的问题,提出基于端边云协同体系的联邦学习模型训练与优化方法,该方法引入可信度和动态学习率实现全局模型参数的自学习和自优化。实验表明,与其他算法相比,所提算法充分考虑边缘端的可信度,... 详细信息

针对联邦学习训练模型容易受到数据属性影响的问题,提出基于端边云协同体系的联邦学习模型训练与优化方法,该方法引入可信度和动态学习率实现全局模型参数的自学习和自优化。实验表明,与其他算法相比,所提算法充分考虑边缘端的可信度,可防止由于数据分布或者质量问题所导致全局模型参数快速变化所导致准确率快速下降的问题;另外,由于引入了动态学习率,全局模型在聚合时可依据本地模型的误差进行学习率的自适应调整,在一定程度上实现全局参数更新速度和算法稳定度的平衡。

关键词：端边云协同模型聚合联邦学习可信度动态学习率

基于分区网关的算力网络架构及算力路由机制研究

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广东通信技术 2024年第2期44卷 16-19页

作者：杨峰杜翠凤蔡十华王新宇中电科普天科技股份有限公司通信创新院中电科普天科技股份有限公司运营商事业部江西师范大学物理与通信电子学院广州杰赛通信规划设计院有限公司

为了解决算力网络路由开销过大和实时性差的问题,分析了算力网络的网络架构和业务特点,提出了一种基于分区的算力网络架构及算力路由机制。通过将网络划分为不同的区域,将网络路由和算力路由分开建立,并设置不同的更新频率,可以尽量减... 详细信息

为了解决算力网络路由开销过大和实时性差的问题,分析了算力网络的网络架构和业务特点,提出了一种基于分区的算力网络架构及算力路由机制。通过将网络划分为不同的区域,将网络路由和算力路由分开建立,并设置不同的更新频率,可以尽量减小算力网络中网络路由维护开销,并提高算力路由的更新频率。

关键词：算力网络网络路由算力路由更新频率

面向星地融合网络的星上管控节点动态部署方法

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移动通信 2024年第4期48卷 105-111页

作者：陈少权杜翠凤张振黄星辉中电科普天科技股份有限公司广东广州510310

针对低地球轨道卫星网络节点高动态性的问题,提出一种面向星地融合网络的星上管控节点动态部署方法。首先,基于星地融合网络结构复杂多变和星上节点处理能力受限的特点设计主从协同管控的星地融合组网架构;其次,提出星上管控节点部署模... 详细信息

针对低地球轨道卫星网络节点高动态性的问题,提出一种面向星地融合网络的星上管控节点动态部署方法。首先,基于星地融合网络结构复杂多变和星上节点处理能力受限的特点设计主从协同管控的星地融合组网架构;其次,提出星上管控节点部署模型,该模型以星上管控节点部署成本作为优化目标函数,综合考虑业务QoS和网络负载等约束条件,旨在通过优化控制器的数量和位置来改善卫星组网响应时延;最后,采用强化学习方法快速求解不同网络拓扑状态下的星上管控节点数量和部署位置。仿真实验分析了所提算法、加速粒子群算法(ASPO)及最优搜索算法(OptSearch)在星上管控节点动态部署数量和平均组网响应时延上的对比结果,从而验证所提算法在星上管控节点部署中具有一定的优越性。

关键词：星地融合网络星上管控节点动态部署

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矿用轴流风机的中低频噪声隔声板设计优化研究

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矿业研究与开发 2023年第10期43卷 188-194页

作者：杜翠凤范德珍王远北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室北京100083

为减少矿用轴流风机的中低频噪声,设计了一种局域共振型声子晶体双层板,并提出了一种隔声板隔声性能评价方法,基于该评价方法,利用数值模拟软件COMSOL对声子晶体双层板进行了结构参数优选。结果表明:声子晶体单板的带隙宽度随着包覆层... 详细信息

为减少矿用轴流风机的中低频噪声,设计了一种局域共振型声子晶体双层板,并提出了一种隔声板隔声性能评价方法,基于该评价方法,利用数值模拟软件COMSOL对声子晶体双层板进行了结构参数优选。结果表明:声子晶体单板的带隙宽度随着包覆层厚度的增加而降低,而随着振子半径的增加而增加;在特定频段内,设计的声子晶体双层板隔声性能优于声子晶体单板。声子晶体双层板对轴流风机目标降噪频段(200~800 Hz)的传声损失(STL)比声子晶体单板高5 dB,对其噪声峰值频率(500 Hz)处的STL达到最大值58 dB,且不存在明显的隔声低谷频段,具有良好的隔声效果。

关键词：矿用轴流风机局域共振型声子晶体双层板中低频噪声传声损失数值模拟

融合深度学习和在线增量学习的网络入侵检测方法研究

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广东通信技术 2022年第5期42卷 41-47页

作者：杜翠凤中电科普天科技股份有限公司运营商事业部通信创新院

物联网高速发展的浪潮对入侵系统的时效性和可用性提出了新的要求,如何从海量高维数据流中发现入侵行为成为当前入侵检测技术研究的一个热点。采用一种在线增量学习的方法来持续更新海量高维数据场景下的入侵检测模型,该方法融合深度学... 详细信息

物联网高速发展的浪潮对入侵系统的时效性和可用性提出了新的要求,如何从海量高维数据流中发现入侵行为成为当前入侵检测技术研究的一个热点。采用一种在线增量学习的方法来持续更新海量高维数据场景下的入侵检测模型,该方法融合深度学习和在线增量学习方法来实现海量高维流量数据特征的提取与入侵检测模型的自适应更新,使得模型能有有效应对流量数据的随机波动行为。实验表明,本文的方法能够更好应对新增流量数据分布的差异性问题,满足入侵检测系统的时效性高、自适应学习需求。

关键词：深度学习在线增量学习入侵检测自适应学习