检索结果-南通市图书馆

作者：杨家诚

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管理3.0时代

作者：杨家诚

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广东小煤炱亚目的初步研究

真菌学报 1989年第1期8卷 1-8页

作者：杨家诚广东省微生物研究所

本文报道了广东3属14种和变种的小煤炱菌,其中含笑生附丝壳(Appendiculella michelicola Yang)、马比花生小煤炱(Meliola mappianthicola Yang)是新种,其余为国内新记录。文中有种和变种检索表。

关键词：小煤炱亚目含笑生附丝壳新种

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作者：杨家诚

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广东小煤炱科二个新种和四个新纪录

真菌学报 1989年第2期8卷 86-90页

作者：胡海杨家诚广东省微生物研究所

本文报道广东地区小煤炱科(Meliolaceae)的2个新种及4个国内新纪录。2个新种是:寄生藤生小煤炱(Meliola dendrotrophicola *** et J.C. Yang, ***.);南五味子生小光壳炱(Asteridiella kadsuricola *** et ***,***.),并附有种的检索表。

关键词：小煤炱科新种

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广东黑石顶常绿阔叶林土壤微生物量的研究

中山大学学报（自然科学版） 1992年第2期31卷 77-85页

作者：杨家诚张宏达王伯荪中山大学生物学系

本文用基质诱导呼吸(Substrate Induced Respiration)方法(SIR)和选择抑制方法对黑石顶常绿阔叶林的土壤微生物量和真菌、细菌在微生量中的相对比例进行了测定。A层的土壤微生物量为316.19～531.43μg C_(mic)/g干上重,AB层为152.30～22... 详细信息

本文用基质诱导呼吸(Substrate Induced Respiration)方法(SIR)和选择抑制方法对黑石顶常绿阔叶林的土壤微生物量和真菌、细菌在微生量中的相对比例进行了测定。A层的土壤微生物量为316.19～531.43μg C_(mic)/g干上重,AB层为152.30～224.37μgC_(mic)/g干土重;其中细菌占2/3以上。土壤微生量以及真菌、细菌在其中所占的相对比例都呈现季节性变化,这与气候及凋落物的分解有关。土壤微生物代谢系数(qCO_2)及土壤微生物量与土壤有机质碳比(C_(mic)/C_(org))显示,该生态系统的土壤微生物维持在较低的耗能状态并保持较多有机质。

关键词：常绿阔叶林土壤微生物量亚热带

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对含油轴承润滑的探讨

苏州丝绸工学院学报 1988年第3期 44-49页

作者：杨家诚吴丰苏州丝绸工学院机械原理与机械零件教研室

在各类机械中,广泛使用着有自润滑性的含油轴承。提高含油轴承的减摩性和耐磨性,对提高机器工作的可靠性有很大意义。本文以含油轴承的工作机理出发,提出完善轴承的结构,并把油润滑和固体润滑结合起来,可达到减摩和耐磨的目的。而且工... 详细信息

在各类机械中,广泛使用着有自润滑性的含油轴承。提高含油轴承的减摩性和耐磨性,对提高机器工作的可靠性有很大意义。本文以含油轴承的工作机理出发,提出完善轴承的结构,并把油润滑和固体润滑结合起来,可达到减摩和耐磨的目的。而且工艺简单,便于推广应用。

关键词：自润滑性减摩性耐磨性固体润滑

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磁性磨损监测器的研究

苏州丝绸工学院学报 1988年第4期 40-47页

作者：杨家诚吴丰苏州丝绸工学院机械原理与机械零件教研室苏州丝绸工学院机械原理与机械零件教研室

使用中的润滑油含有金属磨损粒子的多少,不仅仅反映机件磨损的大小,而且还与润滑油的劣化有一定的关系。在各种金属磨粒中,铁粒子最有代表性。铁粒子最大的特点是具有可磁化的性质。利用这个性质研制出的磨损和润滑油品质劣化监测器,结... 详细信息

使用中的润滑油含有金属磨损粒子的多少,不仅仅反映机件磨损的大小,而且还与润滑油的劣化有一定的关系。在各种金属磨粒中,铁粒子最有代表性。铁粒子最大的特点是具有可磁化的性质。利用这个性质研制出的磨损和润滑油品质劣化监测器,结构简单,反应灵敏。这种监测器可望在各种机器中使用。本文就监测器的工作原理、结构、试验和实际使用情况作一介绍。

关键词：磨损监测器金属磨损粒子润滑油磁化

基于深度学习模型的颈椎MR图像脊髓及椎管自动测量

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放射学实践 2024年第11期39卷 1514-1520页

作者：马超冯小晨杨家诚林丽娜张雪媛王晓雯任菲邵成伟曹鹏曹凯中国人民解放军海军军医大学第一附属医院放射诊断科上海200433 中国人民解放军海军军医大学第二附属医院脊柱外科上海200003 重庆知见生命科技有限公司重庆401329 中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190

目的:探讨深度学习实现颈椎MR脊髓和椎管自动测量的可行性。方法:回顾性收集558例颈椎MR图像,以8:1:1的比例随机分为训练集(n=436)、调优集(n=61)和测试集(n=61)。由一位低年资医师标注所有图像的椎管和脊髓,在测试集中测量脊髓最大受... 详细信息

目的:探讨深度学习实现颈椎MR脊髓和椎管自动测量的可行性。方法:回顾性收集558例颈椎MR图像,以8:1:1的比例随机分为训练集(n=436)、调优集(n=61)和测试集(n=61)。由一位低年资医师标注所有图像的椎管和脊髓,在测试集中测量脊髓最大受压程度、椎管最大狭窄程度、横截面积及压缩比,由一位主任医师审核所有结果后作为金标准。另一位高年资医师在测试集中进行测量作为人工组结果。以Swin Transformer为骨干网络的深度学习模型进行的分割和测量作为模型组结果。采用Dice相似系数(DSC)、交并比(IoU)评价模型分割性能。使用组内相关系数(ICC)、Bland-Altman散点图比较各组结果一致性。结果:测试集中,深度学习模型分割脊髓(横轴面、矢状面)和椎管(矢状面)的DSC值(%)为93.10±0.57、94.60±0.09、86.17±0.22,IoU值(%)为87.09±1.00、89.76±0.17、75.70±0.34。人工组、模型组和金标准的ICC值为0.770~0.945,模型组与金标准的组间ICC值为0.782~0.913,人工组与金标准的组间ICC值为0.692~0.903,三组之间的差异具有统计学意义(P<0.001)。结论:深度学习模型对颈椎MR椎管和脊髓的分割测量具有较高准确性。

关键词：磁共振成像颈椎深度学习自动分割自动测量