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十二指肠溃疡穿孔单纯修补术后常规清除HP43例报告

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山东医药 2002年第28期42卷 29-30页

作者：杨桂海牟焕华利津县中心医院山东利津257400

1992年1月～1998年1月,我院采用单纯修补术治疗十二指肠溃疡穿孔43例,术后常规行清除HP(幽门螺杆菌)治疗,经2年以上随访,疗效满意。资料与方法:①一般资料:本组43例中,男38例,女5例;年龄21～76岁,平均39.6岁。穿孔距就诊时间0.5～20小... 详细信息

1992年1月～1998年1月,我院采用单纯修补术治疗十二指肠溃疡穿孔43例,术后常规行清除HP(幽门螺杆菌)治疗,经2年以上随访,疗效满意。资料与方法:①一般资料:本组43例中,男38例,女5例;年龄21～76岁,平均39.6岁。穿孔距就诊时间0.5～20小时,平均4.8±2.8小时。41例表现为弥漫性腹膜炎,2例表现为上腹部局限性腹膜炎,2例伴休克症状。均行腹部立位X线透视,38例(88.4％)发现膈下游离气体。6例腹穿。

关键词：单纯修补术十二指肠溃疡消化性溃疡溃疡穿孔 HP43 小肠十二指肠常规

亚硝基苯参与的电化学串联环化反应构建喹啉/吡咯

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有机化学 2024年第3期44卷 1021-1030页

作者：杨帆方婷杨桂春高梦湖北大学化学化工学院、有机功能分子合成与应用教育部重点实验室武汉430062 武汉大学化学与分子科学学院武汉430072

报道了一种多取代喹啉/吡咯杂环化合物的电化学合成新方法.反应以亚硝基苯和贫电子内炔为起始物,在无需额外金属催化剂、室温条件下,通过阴极单电子还原的策略,选择性地还原亚硝基苯产生亚硝基自由基,随后与炔烃进行串联环化反应,绿色... 详细信息

报道了一种多取代喹啉/吡咯杂环化合物的电化学合成新方法.反应以亚硝基苯和贫电子内炔为起始物,在无需额外金属催化剂、室温条件下,通过阴极单电子还原的策略,选择性地还原亚硝基苯产生亚硝基自由基,随后与炔烃进行串联环化反应,绿色、高效地合成了一系列具有高附加值的多取代喹啉/吡咯杂环化合物.

关键词：电化学合成串联环化亚硝基苯

食管、胃吻合术后吻合口瘘的诊断与治疗(附15例报告)

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山东医药 2002年第29期42卷 10-11页

作者：杨桂海刘翠臣洪生赵英阶利津县中心医院山东利津257400

食管、胃胸内吻合口瘘是食管癌和贲门癌切除术后最严重的并发症。患者脓胸,肺受压而致呼吸困难,脉搏加快。患者营养难以维持,水、电解质、酸碱平衡发生紊乱,诊断困难,病死率高。早期及时的诊断和治疗是降低并发症及病死率的关键。

关键词：吻合口瘘诊断治疗

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胰腺损伤的诊治(附10例报告)

山东医药 2002年第15期42卷 46-47页

作者：杨桂海李会利赵英阶利津县中心医院山东东营257400

胰腺损伤比较少见,占腹部外伤的1%～3%,其诊断及治疗均有一定难度.1990年1月至1999年1月我院共收治胰腺损伤患者10例,均经手术探查证实,现将诊治体会介绍如下.

关键词：胰腺损伤诊断治疗

基于半监督学习和局部不相似性的全色锐化方法研究

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基于半监督学习和局部不相似性的全色锐化方法研究

作者：杨桂烁山东师范大学

学位级别：硕士

全色锐化指的是融合高空间分辨率的全色图像和低空间分辨率的多光谱图像,进而得到高空间分辨率的多光谱图像,是下游任务(如:目标检测和分类)的基础。目前,基于深度学习的全色锐化方法备受关注,虽然数据驱动的深度学习方法在视觉效果、... 详细信息

全色锐化指的是融合高空间分辨率的全色图像和低空间分辨率的多光谱图像,进而得到高空间分辨率的多光谱图像,是下游任务(如:目标检测和分类)的基础。目前,基于深度学习的全色锐化方法备受关注,虽然数据驱动的深度学习方法在视觉效果、定量指标上取得不错的领先,但是,对训练数据的质量和结构具有较强的依赖性,数据是否有标签即是佐证。有监督的深度学习方法在降分辨率数据上训练,因此这类方法在融合全分辨率数据时往往出现性能下降的问题,无监督的方法可以缓解这个问题,但是由于无监督的方法没有参考图像的指导,因此训练过程往往难以收敛;除此之外,大部分基于深度学习的方法忽视了全色图像和多光谱图像之间存在的局部不相似问题,这将对融合结果产生不利的影响。考虑到目前基于深度学习的全色锐化方法存在的上述问题,本文提出了一些改进,具体内容如下:1、提出了一个半监督对抗学习框架,共同学习全分辨率和降分辨率数据的重建。具体地,我们提出了一个跨分辨率半监督对抗学习网络,它由一个监督模块和一个无监督模块组成。在这两个模块中,降分辨率的模拟数据和全分辨率的真实数据通过重建融合图像被解离为分辨率不变成分和分辨率感知成分,并且,跨分辨率融合图像被合成,目的是增强这两种成分的解离。通过重建跨分辨率融合图像,监督和无监督模块能够有效地耦合。半监督框架可以利用降分辨率数据中的监督信息,并通过全分辨率的真实数据缓解性能下降的问题。此外,采用对抗学习可以提高不同分辨率数据的分辨率不变成分的一致性。2、提出了一个深度多尺度局部不相似网络来学习不同尺度上的局部不相似先验,并更好地增强融合图像中的空间和光谱信息。具体地,首先,从原始的全色图像中合成一个下采样的全色图像,以匹配低分辨率多光谱图像的大小,然后,设计了一个局部不相似度量来计算两类图像在特征空间中的不相似图。根据不相似图,我们使用一个局部不相似引导的注意力块来抑制局部不相似的影响,从而过滤掉全色图像特征中的不相似信息。为了充分学习多光谱图像和全色图像之间的局部不相似先验,我们考虑了多尺度架构,分级推理不相似图,并逐步将过滤后的特征注入到低分辨率多光谱图像中。最后,通过一个重建块生成融合图像。在不同尺度上学习局部不相似先验,可以从全色图像中提取合理的空间信息,从而有效地减少由局部不相似引起的融合图像失真。综上所述,本文根据现有基于深度学习方法的不足提出了两个改进方法,并使用Geo Eye-1、Quick Bird、World View-2和World View-3数据集对上述两种方法进行了验证,实验结果表明了所提出的方法的有效性。

关键词：图像融合全色锐化卷积神经网络多光谱图像全色图像

边缘环境下基于移动群智感知计算卸载的数据汇聚

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计算机应用研究 2024年

作者：杨桂松桑健上海理工大学光电信息与计算机工程学院

当前“云-端”式移动群智感知(MCS,Mobile Crowd Sensing)系统面临负载过重的问题，导致数据汇聚过程中时延和能耗显著增加，从而降低了数据汇聚的效率。针对该问题，提出了一种基于AP-DQN的“云-边-端”MCS计算卸载算法。首先，考虑时... 详细信息

当前“云-端”式移动群智感知(MCS,Mobile Crowd Sensing)系统面临负载过重的问题，导致数据汇聚过程中时延和能耗显著增加，从而降低了数据汇聚的效率。针对该问题，提出了一种基于AP-DQN的“云-边-端”MCS计算卸载算法。首先，考虑时延和能耗的均衡优化建立效用函数，以最大化系统效用作为优化目标。其次，优化P-DQN算法，提出一种联合资源分配的计算卸载算法AP-DQN，结合MCS优势，将空闲用户作为卸载设备之一。最后，使用该方法求解问题。实验结果显示，与已有算法相比，所提方法能有效提高数据汇聚效率，并具有很好的稳定性。

关键词：移动群智感知边缘计算数据汇聚计算卸载资源分配深度强化学习