检索结果-南通市图书馆

剖宫产合并子宫肌瘤切除术的临床效果及手术技巧

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中外医学研究 2013年第18期11卷 21-22页

作者：邱诗贤林逸飞江丽萍深圳市妇幼保健院广东深圳518028

目的:探讨剖宫产合并子宫肌瘤切除术的临床效果及手术技巧。方法:选取笔者所在医院2012年1-12月60例足月妊娠合并子宫肌瘤患者,随机均分为观察组和对照组,观察组给予剖宫产术同时行子宫肌瘤切除术,对照组给予单纯剖宫产术,观察两组患者... 详细信息

目的:探讨剖宫产合并子宫肌瘤切除术的临床效果及手术技巧。方法:选取笔者所在医院2012年1-12月60例足月妊娠合并子宫肌瘤患者,随机均分为观察组和对照组,观察组给予剖宫产术同时行子宫肌瘤切除术,对照组给予单纯剖宫产术,观察两组患者手术时间、术中出血量、住院时间、子宫复原时间,对比分析两组临床疗效。结果:两组患者术中出血量、住院时间及子宫复原时间比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组手术时间大于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:剖宫产合并子宫肌瘤切除术治疗妊娠合并子宫肌瘤疗效安全可靠,能够减少患者再次手术治疗几率,具有可行性和临床应用价值,值得推广。

关键词：剖宫产子宫肌瘤

基于深度强化学习的四旋翼无人机视觉伺服方法研究

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基于深度强化学习的四旋翼无人机视觉伺服方法研究

作者：方林逸中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

四旋翼无人机凭借其低成本、结构简单、机动性强、可垂直起降等优势,被广泛应用于军事、民用、工业等多个领域。同时,这些飞行任务也对其性能提出了更高的要求。如今无人机普遍采用GPS进行定位,但在某些情况下,GPS的精度可能会下降甚至... 详细信息

四旋翼无人机凭借其低成本、结构简单、机动性强、可垂直起降等优势,被广泛应用于军事、民用、工业等多个领域。同时,这些飞行任务也对其性能提出了更高的要求。如今无人机普遍采用GPS进行定位,但在某些情况下,GPS的精度可能会下降甚至失效,无法满足无人机自主飞行的需求。因此,本文采用基于图像的视觉伺服系统对无人机进行控制,同时,针对传统伺服控制过程中面临着目标容易丢失和控制效率低等问题,提出了基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法的无人机视觉伺服控制,实时调节伺服增益,避免目标损失,提高控制效率。首先,对四旋翼无人机的动力学特性进行了深入分析,构建空间坐标系及机身坐标系,并且建立两者之间的变换关联,同时,分析、建立四旋翼无人机的动力学模型;并运用透视投影法建立单目相机成像模型,推导出三维空间点与图像平面特征点的转换关系,最后将二者进行结合,建立基于图像的旋翼无人机视觉伺服系统(Image-Based Visual Serving,IBVS),并在MATLAB中搭建仿真平台,完成仿真任务。其次,针对视觉伺服系统中伺服增益需要大量先验经验进行人工赋予,并为固定值,其无法在复杂的非线性环境中实现精确控制,本文将深度强化学习算法与伺服系统相结合,输出自适应伺服增益,能够提高智能体对环境的适应能力。然后,根据基于图像的视觉伺服系统中特征误差呈现出指数级别的降低趋势的特性,进行了马尔可夫模型的设计。该模型包括状态空间、动作集合、探索策略以及奖励函数的设定等内容。同时,设计了两个独立的智能体来分别调节伺服系统的线性和角速度增益,保证目标始终在视场中、飞行轨迹平滑、到达目标位置所需时间短。最后,搭建软件仿真环境,用于实验验证本文所提出的方法,同时,将其与传统的伺服方法进行对比,来论证本文提出方法的优越性;设计实机验证实验,将无人机的实际飞行进行对比分析,验证该方法在工程应用中的可行性。

关键词：四旋翼无人机深度强化学习视觉伺服视场约束

同方学位论文库评论

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基于组稀疏优化的强化学习稀疏表征

华东理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：蔡林逸冯翔虞慧群上海智慧能源工程技术研究中心华东理工大学计算机科学与工程系

由于强化学习具有出色的数据效率和快速学习的能力，许多实际问题开始应用其学习复杂策略。但是高维环境中的强化学习常常受限于维度灾难或者灾难性干扰，性能表现不佳甚至学习失败。围绕表征学习，提出了一种符合Lasso类型优化的稀疏... 详细信息

由于强化学习具有出色的数据效率和快速学习的能力，许多实际问题开始应用其学习复杂策略。但是高维环境中的强化学习常常受限于维度灾难或者灾难性干扰，性能表现不佳甚至学习失败。围绕表征学习，提出了一种符合Lasso类型优化的稀疏卷积深度强化学习方法。首先，对稀疏表征的理论和优势进行综述，从而创新性地将稀疏卷积方法引入深度强化学习中，提出了一种新的稀疏表征方法。其次，对由稀疏卷积编码定义的可微优化层进行了数学推导并给出了优化算法。此外，为了验证新的稀疏表征方法的有效性，将其应用于相关文献中常见的基准环境中进行测试。实验结果表明，应用稀疏卷积编码的算法具有更好的性能和鲁棒性，在降低了50%以上的模型开销的前提下，取得了相当甚至更优的性能。此外，还研究了稀疏程度对算法性能的影响，结果显示适当的稀疏度能获得更优的性能。

关键词：强化学习灾难性干扰稀疏表征隐式层 Lasso优化

不同冲击角度对复合材料层合板低速冲击损伤特点的影响

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复合材料科学与工程 2024年第1期 30-37,53页

作者：林逸刘玲同济大学航空航天与力学学院上海200092

复合材料结构在服役过程中常受到低速冲击影响,产生不可目视的内部损伤,这将降低结构的承载能力。实际工程中,低速冲击物与结构相互作用时,可能呈现不同的冲击角度。因此,本文针对一种典型铺层的碳纤维/环氧复合材料层合板,采用ABAQUS建... 详细信息

复合材料结构在服役过程中常受到低速冲击影响,产生不可目视的内部损伤,这将降低结构的承载能力。实际工程中,低速冲击物与结构相互作用时,可能呈现不同的冲击角度。因此,本文针对一种典型铺层的碳纤维/环氧复合材料层合板,采用ABAQUS建立90°和不同倾斜角度的低速冲击数值模型,以分析不同冲击角度对层合板接触力与损伤的影响,以及冲头旋转造成的二次接触对损伤的影响。在数值模型中,采用连续介质损伤力学模型和三维Hashin准则模拟层内的失效,并采用内聚力模型与双线性牵引-分离本构关系模拟层间分层。对90°模拟结果与试验结果进行对比分析,结果证明了所建立数值模型的可靠性。不同冲击角度冲击模拟结果表明:在冲击角度从30°升至90°过程中,法向接触力始终增大,切向接触力先增大后减小;随着冲击角度的减小,损伤的整体偏移逐渐明显,并且基体拉伸损伤面积始终较大。不同冲击能量下的二次接触模拟结果表明,随着冲击能量增大,产生二次接触的冲击角度范围减小,且二次接触对层合板顶部造成了新的损伤。

关键词：复合材料低速冲击倾斜冲击损伤

公共地下空间主导的地下空间精细化立体管控——以广州市为例

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城市发展研究 2024年第5期31卷 72-79页

作者：方舟何健张皇林逸风广州市交通规划研究院有限公司

当前我国已建立从城市地下空间总体开发利用规划到地下空间建设规划的规划编制体系，详细规划阶段的地下空间建设规划逐步纳入法定规划体系，但是在地下空间管控方面仍缺乏完善的、有效的、上下协同的技术框架体系，也难以纳入各大城市... 详细信息

当前我国已建立从城市地下空间总体开发利用规划到地下空间建设规划的规划编制体系，详细规划阶段的地下空间建设规划逐步纳入法定规划体系，但是在地下空间管控方面仍缺乏完善的、有效的、上下协同的技术框架体系，也难以纳入各大城市国土空间资源“一张图”平台，导致管理缺位、管控不足等问题。本次研究以广州市为例，在深入分析近十年城市重点地区地下空间规划编制、设计、实施全过程的基础上，提出了以公共地下空间作为主导，构建国土空间详细规划阶段地下空间规划编制和精细化立体管控的“三个层级”技术框架，明确了地下空间详细规划编制“三个范围”的内容深度要求，以及立体分层管控的“六大核心要素”和刚弹结合管控原则，为广州市地下空间详细规划编制融入法定规划构建了完善的技术框架体系，并实现纳入到广州市国土空间资源“一张图”平台进行管控，进一步提升地下空间规划管理水平，并纵向传导和衔接后续工程设计、实施、运营。

关键词：公共地下空间详细规划立体管控刚弹结合

隐源性脑卒中合并右向左分流患者的临床和影像特征分析

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中华神经科杂志 2024年第3期57卷 233-240页

作者：杨锦珊林逸凡陈梨花魏慧星福建医科大学附属第一医院神经内科、福建省神经病学研究所、福建省神经系统疾病临床医学研究中心福州350005 福建中医药大学附属第三人民医院神经内科福州350005 福建医科大学附属第一医院滨海院区国家区域医疗中心神经内科福州350212

目的对比分析隐源性脑卒中(CS)合并大小不同分流量的右向左分流(RLS)患者的临床和影像学特点,对其脑卒中发病机制进行推断和总结。方法对2012年4月至2022年7月就诊于福建医科大学附属第一医院神经内科、年龄18~65岁的急性缺血性脑卒中患... 详细信息

目的对比分析隐源性脑卒中(CS)合并大小不同分流量的右向左分流(RLS)患者的临床和影像学特点,对其脑卒中发病机制进行推断和总结。方法对2012年4月至2022年7月就诊于福建医科大学附属第一医院神经内科、年龄18~65岁的急性缺血性脑卒中患者,根据脑梗死病因TOAST分型标准,对评估为CS的患者行增强经颅多普勒超声(cTCD)检查,将其中有RLS的患者(RLSⅠ~Ⅳ级)分为大分流组(平静呼吸或Valsalva动作后出现Ⅲ~Ⅳ级的RLS)和小分流组(平静呼吸或Valsalva动作后出现Ⅰ~Ⅱ级的RLS),通过卡方检验、Fisher精确概率法、单因素方差分析比较两组之间临床资料及神经影像学特点,并进一步采用Spearman相关分析和多因素Logistic回归分析明确影响RLS的相关因素,推测RLS相关脑卒中的发病机制。结果最终将共计167例经cTCD检查有RLS的CS患者纳入本研究,男女比例88∶79,发病年龄(45.27±9.02)岁。大分流组92例(55.1%),发病年龄(45.61±9.32)岁,其中男性35例(38.0%),合并高血压病者9例(9.8%),有吸烟史者18例(19.6%),反常性栓塞风险量表(RoPE)评分为(7.08±0.12)分。小分流组75例(44.9%),发病年龄(44.85±8.68)岁,其中男性53例(70.7%),合并高血压病者29例(38.7%),有吸烟史者31例(41.3%),RoPE评分为(6.20±0.14)分。大分流组男性比例显著低于小分流组(χ^(2)=17.640,P0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示:女性(OR=2.848,95%CI 1.223~6.632,P0.05)。结论cTCD显示有RLS的CS患者中,大分流组女性、无合并高血压病者更多,RoPE评分更高,梗死病灶更多见于皮质,推测大的分流与脑卒中的相关性较高,脑卒中合并大的RLS患者的发病机制为栓塞的可能性较大。而小分流组男性、合并高血压者更多,提示脑卒中合并小的RLS患者,动脉粥样硬化更可能为其发病机制。

关键词：超声检查多普勒经颅卒中右向左分流

非法利用信息网络罪的入罪标准完善路径——以412份裁判文书为视角

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宜宾学院学报 2024年

作者：许林逸北京师范大学法学院

非法利用信息网络罪主要包括三个入罪标准，即行为类型、违法犯罪和情节严重。《关于办理非法利用信息网络、帮助信息网络犯罪活动等刑事案件适用法律若干问题的解释》虽然对非法利用信息网络罪的入罪标准进行了明晰，但实践中司法适用... 详细信息

非法利用信息网络罪主要包括三个入罪标准，即行为类型、违法犯罪和情节严重。《关于办理非法利用信息网络、帮助信息网络犯罪活动等刑事案件适用法律若干问题的解释》虽然对非法利用信息网络罪的入罪标准进行了明晰，但实践中司法适用仍存在困境。通过对司法解释实施后的412份裁判文书进行分析，可以总结出该罪入罪标准的适用现状和存在问题。结合理论和实践，非法利用信息网络罪的入罪标准改进路径应当分别对三项标准进行优化，对“标准一：行为类型”进行限制解释，在“标准二：违法犯罪”中坚持并完善“部分违法+犯罪”学说，在“标准三：情节严重”的认定时采用综合认定和实质认定的方式，从而实现非法利用信息网络罪的正确适用。

关键词：非法利用信息网络罪行为类型违法犯罪情节严重入罪标准

政府构建数字友好型社会研究——以英国《在线安全法案》为视角

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社会科学前沿 2024年第5期13卷 104-114页

作者：许林逸北京师范大学法学院北京

[研究目的]英国《在线安全法案》是政府构建数字友好型社会的重要尝试,其褒贬不一,蕴含政府构建数字友好型社会的经验与尝试。[研究方法]通过分析其立法目的和规制理念,介绍其特殊内容,并结合该法案的积极评价和消极评价,以辩证看待该... 详细信息

[研究目的]英国《在线安全法案》是政府构建数字友好型社会的重要尝试,其褒贬不一,蕴含政府构建数字友好型社会的经验与尝试。[研究方法]通过分析其立法目的和规制理念,介绍其特殊内容,并结合该法案的积极评价和消极评价,以辩证看待该法案的得失。[研究结论]我国应当结合《在线安全法案》的积极效果,借鉴其对“合法但有害”信息的监管方式,形成政府主导的多元管理模式。同时应当警惕监管对言论自由的过度侵犯,寻找言论自由与网络监管的平衡。

关键词：《在线安全法案》数字友好网络内容治理

融合区域空间相似性特征与事件时空特征的犯罪预测模型

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：林逸航郑坤夏书豪齐力戴杰蔡煊朱清刚中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院公安部第三研究所新疆生产建设兵团第十四师昆玉市公安局

犯罪预测可预测区域内犯罪活动概率和趋势，优化执法资源分配、降低犯罪率并提高社会安全。由于犯罪事件存在空间相似性、周期性、空间异质性等变化规律，现有的犯罪预测方法较少考虑犯罪区域空间相似性特征，并在面对时空数据的长时空... 详细信息

犯罪预测可预测区域内犯罪活动概率和趋势，优化执法资源分配、降低犯罪率并提高社会安全。由于犯罪事件存在空间相似性、周期性、空间异质性等变化规律，现有的犯罪预测方法较少考虑犯罪区域空间相似性特征，并在面对时空数据的长时空依赖问题上具有较强的局限性，导致预测效果有限。针对此问题，论文设计了一种融合区域空间相似性特征与事件时空特征的犯罪事件时空分布预测模型。该模型分为空间相似性特征捕捉和预测两部分，分别由区域空间相似性特征捕捉网络与基于特征融合编码的犯罪预测网络组成。模型利用空间通道注意力机制，以多图卷积网络为基础，设计了一个空间通道注意力多图卷积网络，实现空间相似性特征的捕捉。在此基础上，通过可嵌入线性序列表示犯罪事件信息，再融合捕捉到的犯罪区域空间相似性特征，建立了具有时空犯罪特征表示编码；为增强预测模型的长时空依赖性，设计了一种基于多头时空注意力机制的Transformer预测网络。为验证提出模型的有效性，论文通过芝加哥及洛杉矶地区不同时期的犯罪事件数据进行了实验，并与STGCN、 ST-ResNet和ConvLSTM方法进行了对比。实验结果表明，在不同区域，所提出的模型不仅在大尺度上的表现优于其他模型并且在小尺度上表现出更强的准确性和稳定性。

关键词：犯罪预测相关性特征 Transformer 注意力机制