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加速退化试验可靠性评估的两步法与一步法比较研究

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系统工程理论与实践 2024年

作者：陈思懿曹智胜谢旻胡庆培中国科学院数学与系统科学研究院中国科学院大学数学科学院北京机电工程总体设计部香港城市大学系统工程学系

恒定应力加速退化试验 (ADT)是可靠性评估的有效手段，通过分析高应力水平下的退化数据，外推产品在正常应力下的可靠性水平。处理退化数据的常用方法包括一步法和两步法，一步法通过最大化基于退化数据的对数似然函数进行模型参数估计... 详细信息

恒定应力加速退化试验 (ADT)是可靠性评估的有效手段，通过分析高应力水平下的退化数据，外推产品在正常应力下的可靠性水平。处理退化数据的常用方法包括一步法和两步法，一步法通过最大化基于退化数据的对数似然函数进行模型参数估计和后续推断；而两步法首先估计每个样本的伪寿命，进而转化为加速寿命试验 (ALT) 分析。随着计算能力的提升，一步法的计算变得更加容易，已有研究对一步法和两步法在非加速情境下进行了比较。然而，在考虑 ADT 情境下，有关这两种方法比较的文献相对匮乏。本研究旨在针对恒定应力ADT 系统地比较这两种方法，为选择适用于 ADT的可靠性评估方法提供更为准确和有效的指导。在本文中，我们提出了伪寿命对真实寿命高估或低估的判别标准，并通过数值模拟在线性退化情况下比较了一步法和两步法对平均失效时间（MTTF）的评估效果。此外，我们应用于一组经典数据集，其结果与模拟结论相符合。总体而言，模拟结果表明，对于不同样本量和观测次数，相较于基于不同分布的伪寿命的两步法，一步法在产品 MTTF 评估方面具有更高的准确性，且在小样本情形下尤为明显。

关键词：恒定应力加速退化试验一步法两步法平均失效时间

基于影像组学的多模态模型预测腹膜后脂肪肉瘤临床预后及探索肿瘤免疫微环境演进

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基于影像组学的多模态模型预测腹膜后脂肪肉瘤临床预后及探索肿瘤...

作者：范培党安徽理工大学

学位级别：硕士

媒介系统与现代化:撒哈拉以南28个非洲国家的定性比较分析

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现代传播（中国传媒大学学报） 2024年第4期46卷 68-77页

作者：虞鑫苗培壮清华大学新闻与传播学院

现代化迷思是一套关于如何实现现代化的方法和观念,经由西方在世界体系中的主导地位在非洲等第三世界推广,成为研究非洲现代化需要克服的第一重叙事。非洲发展水平较高国家通过哪些条件实现现代化是核心问题,深度参与非洲历史与现实的... 详细信息

现代化迷思是一套关于如何实现现代化的方法和观念,经由西方在世界体系中的主导地位在非洲等第三世界推广,成为研究非洲现代化需要克服的第一重叙事。非洲发展水平较高国家通过哪些条件实现现代化是核心问题,深度参与非洲历史与现实的媒介系统则提供理解非洲现代化的新视角。以定性比较分析为研究方法,现代化水平为结果变量,经济结构、政治治理、文化观念、媒介系统、殖民影响、发展理念为条件变量,分析得到三种非洲现代化的条件组态。结合案例分析发现:第一,非洲的发展应当坚持独立自主,物质文明与精神文明相协调。第二,混合媒介系统容纳了非洲的各个主体及其互动,应当从发展策略层面考察其开放性与混合性,更深层次理解本土、谋求发展。

关键词：现代化媒介系统非洲定性比较分析

基于人工智能的帕金森病诊疗系统开发及其应用的研究

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基于人工智能的帕金森病诊疗系统开发及其应用的研究

作者：林幸培南昌大学

学位级别：硕士

帕金森病是一种中老年人群中常见的神经系统退行性疾病,随着人口老龄化的发展,帕金森病的患病率也将会逐年增加,中国作为人口大国,预计到2030年我国帕金森病患者的人数将占世界帕金森病患者人数的一半。导致帕金森病的主要原因是患者大... 详细信息

帕金森病是一种中老年人群中常见的神经系统退行性疾病,随着人口老龄化的发展,帕金森病的患病率也将会逐年增加,中国作为人口大国,预计到2030年我国帕金森病患者的人数将占世界帕金森病患者人数的一半。导致帕金森病的主要原因是患者大脑中参与运动控制、动作协调以及其他一些神经功能的黑质致密部的神经元发生退化,这种退化会导致神经元中的多巴胺含量降低,从而影响患者的运动功能和非运动功能。其中,运动功能障碍的早期临床特征包括常见的运动变缓、手脚颤抖等。而运动变缓通常也会对患者的面部表情的表达带来影响,导致患者的面部表情的减退。目前,帕金森病的治疗主要采用药物和脑深部电极刺激(DBS)治疗,但它们都无法完全治愈帕金森病,且药物治疗效果会随着病情进展和用药时间的延长而下降,最终不可避免地导致运动并发症及药物副作用的发生。随着人工智能的飞速发展,许多学习算法应运而生,相应地医疗行业也掀起了AI应用的热潮。为了能够将AI技术的优势更好地应用到医疗领域中,本文从帕金森病患者的面部表情减退这一临床特征入手,选择与医院合作共同采集患者的面部表情数据,再结合公开的面部表情数据集Oulu-CASIA,进一步制作成帕金森病面部表情数据集。参考相关文献并利用迁移学习的思想对Res Net网络进行验证,最终选定残差网络Res Net50为基础模型,分析该的不足并依据面部表情识别的特点,增加了多尺度卷积算法和SE注意力机制模块,设计了基于改进的Res Net50网络的模型架构。之后对模型进行参数调优、消融实验,并与其他网络在两种实验模式下对比验证。结果表明,基于改进的Res Net50网络分类准确率可达到72.33%,该模型能够准确的实现对帕金森病面部表情的分类诊断。进一步地,利用这一模型,开发便捷、经济、快速的帕金森病面部表情诊断系统,并自主设计基于Arduino的深部电极刺激器的控制系统,优化帕金森病患者的治疗过程。通过本文设计的诊疗系统能够在早期诊断出帕金森病,优化患者的治疗过程,从而缓解病人的痛苦,为医疗临床诊断和治疗帕金森病提供一些参考和研究思路。

关键词：人工智能帕金森病面部表情 ResNet50网络 PyQt 深部电刺激 Arduino

加密数字货币的会计处理研究 ——以特斯拉为例

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加密数字货币的会计处理研究 ——以特斯拉为例

作者：康炎培兰州财经大学

学位级别：硕士

随着加密数字货币的应用范围逐步拓展,当前企业会计实务操作与监管机构的监管工作正面临着前所未有的挑战。鉴于目前尚未有明确的会计准则作为指导,企业在处理与加密数字货币相关的业务时,更多地依赖于会计人员的职业判断与专业素养。... 详细信息

随着加密数字货币的应用范围逐步拓展,当前企业会计实务操作与监管机构的监管工作正面临着前所未有的挑战。鉴于目前尚未有明确的会计准则作为指导,企业在处理与加密数字货币相关的业务时,更多地依赖于会计人员的职业判断与专业素养。在没有明确的会计标准指引下,由于加密数字货币自身的特点和复杂程度,选择恰当的会计处理方法是目前急需解决的一大问题。不恰当的会计处理方法可能会对企业的会计信息质量产生不良影响,进而威胁到企业的财务稳健与信息透明度,进而增加投资者的风险。为了应对这些问题,就需要尽快为加密数字货币制定适当的会计处理准则。本文在综合国内外关于加密数字货币的研究成果之上,采用案例研究的方法深入剖析了加密数字货币的本质属性及其独特特征。同时,以特斯拉作为案例公司,详细探讨了其对所持有的加密数字货币的会计处理,并在此基础上,针对加密数字货币的会计处理问题提出建设性的对策建议。首先对相关概念和理论基础进行阐述,搞清楚什么是加密数字货币,以及对加密数字货币进行会计确认需要哪些理论基础作为支撑。其次在了解加密数字货币概念和理论的基础上,以特斯拉加密数字货币的会计处理为研究对象,介绍了特斯拉对持有的加密数字货币的会计处理方式,包括确认、计量和披露等多个方面。再次,在上文的基础上,分析了案例公司加密数字货币的会计处理对财务报表的影响以及在会计处理过程中可能存在的问题。最后,基于对特斯拉加密数字货币会计处理问题的深入研究,本文提出了针对性建议以助力企业优化加密数字货币的会计处理流程。具体而言,国家和政府层面应加速推进与加密数字货币相关的法律法规的制定与出台,确保法律框架的完善性。此外,还需要提高会计人员以及审计人员的工作能力来保证企业所披露的会计信息质量。通过这些措施,有望为企业提供一个更为明确和有力的指导,促进加密数字货币在企业会计处理中的规范化与标准化。

关键词：加密数字货币会计处理特斯拉

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基于网格密度和属性依赖的数据流异常检测

基于网格密度和属性依赖的数据流异常检测

作者：武培成太原科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,数据流越来越多地出现在生活的方方面面,通过及时发现并处理异常数据流,可以节省生产成本、改善用户体验,并为决策制定提供有价值的信息。然而,多数的数据流异常检测算法采用了滑动的单一窗口模型,这会导致大量数据... 详细信息

随着信息技术的发展,数据流越来越多地出现在生活的方方面面,通过及时发现并处理异常数据流,可以节省生产成本、改善用户体验,并为决策制定提供有价值的信息。然而,多数的数据流异常检测算法采用了滑动的单一窗口模型,这会导致大量数据点进行重复计算,异常点也会受到滑动窗口中近邻更替的干扰,此外,现实的数据流可能包含缺失或不完整的数据信息,数据的缺失使得数据流具有较大的不确定性,进而降低了数据流异常检测性能。针对数据流的特征以及异常检测过程所存在的问题,本文对基于网格密度和属性依赖的数据流异常检测方法进行深入的分析和探究,为数据流的异常检测以及不完整数据流的处理提供了有效的方法,其主要研究内容如下:(1)提出了基于网格密度积叠的数据流异常检测算法ADGD。首先,对数据空间进行网格划分,采用若干无重叠的窗口,建立用于数据流异常检测的联合窗口模型。其次,优化了核密度估计函数,用于计算网格内数据点局部密度,利用数据点局部密度进而形成网格密度;在联合窗口模型上提出网格密度积叠操作,用于异常网格的度量,在异常网格中,通过计算数据点的异常分数来确定最终异常数据。然后,为了提高算法效率,提出一种自适应剪枝策略,剪枝一些异常点不可能出现的网格区域。最后,将该算法同现有的数据流异常检测算法进行大量实验对比,结果表明,ADGD算法在效率和准确性两个方面上体现出较强的优势。(2)提出了基于属性依赖的不完整数据流异常检测算法IDAD。首先,对数据点进行归一化处理,并重新定义数据点的邻域。其次,通过属性信息熵选择关键属性,以降低算法计算成本;对于不完整数据,利用数据邻接矩阵和相似矩阵处理缺失数据对其他数据点的影响,从而得到属性依赖矩阵,用于描述数据点之间的连通性和相似性关系。然后,采用马尔科夫随机游走模型反映数据点的概率密度分布,并定义异常分数,从而对含有缺失值数据流的进行高效地异常检测。最后,经过大量的实验证明,IDAD算法对不完整数据流的异常检测性能更加高效。

关键词：核密度估计网格密度属性依赖数据流异常检测

磁控溅射法制备MoS2薄膜负极及其电化学性能研究

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磁控溅射法制备MoS2薄膜负极及其电化学性能研究

作者：佟培毅河北大学

学位级别：硕士

石墨(372 mAh g-1)等常见的负极材料受理论比容量的限制无法为锂离子电池提供更高的能量密度,因此需要迫切发展高倍率、高比容量的新型负极材料。二硫化钼（MoS2）是一种极具潜力的高理论比容量(670 m Ah g-1)的二维负极材料,近年来引... 详细信息

石墨(372 mAh g-1)等常见的负极材料受理论比容量的限制无法为锂离子电池提供更高的能量密度,因此需要迫切发展高倍率、高比容量的新型负极材料。二硫化钼（MoS2）是一种极具潜力的高理论比容量(670 m Ah g-1)的二维负极材料,近年来引起了研究者的广泛关注。然而MoS2固有的低电子导电性和锂离子脱/嵌过程中的体积膨胀会引起高倍率条件下充放电容量衰减问题,因此有必要进一步优化MoS2电极材料制备工艺并开发新型MoS2复合材料,进一步改善其电化学性能。本文采用磁控溅射技术制备了MoS2薄膜负极并对其结构进行修饰,通过对负极材料的形貌结构、组成成分的表征,研究了MoS2及其复合结构作为CR2032纽扣半电池负极的电化学性能。主要研究结果如下:（1）通过直流磁控溅射法成功制备了纳米片状结构的MoS2薄膜电极,研究了溅射温度和溅射时间对薄膜电极电化学性能的影响,结果表明,溅射时间为0.5 h溅射温度为400℃的条件下成功制备出的纳米片结构的MoS2薄膜负极材料具有最佳的电化学性能。MoS2@400℃-0.5 h薄膜半电池在0.5 A g-1的电流密度下首次放电比容量为1320.1m Ah g-1,经过100次循环后可逆放电比容量为1593.1 m Ah g-1,容量保持率为144.9%,在1 A g-1的大电流密度下循环300次后可逆放电比容量仍为925.9 m Ah g-1,具有良好的循环性能。（2）采用射频溅射二氧化钛（TiO2）对MoS2薄膜电极表面进行修饰,结合TiO2的高稳定性和MoS2高比容量的优势,制备高性能复合薄膜结构负极,研究TiO2对MoS2薄膜电极晶体结构以及电化学性能的影响。设置不同的二氧化钛（TiO2）溅射时间（5 min,10min,15 min）,由电化学测试结果确定TiO2最佳溅射时间为10 min。MoS2@TiO2（10）复合薄膜电极在0.5 A g-1的电流密度下经过100次循环,放电比容量为1706.8 m Ah g-1,并且在2 A g-1大电流密度下经450次循环后的比容量为497.9 m Ah·g-1,容量保持率为50.5%。结果表明,经TiO2修饰后可显著改善MoS2电极在大电流密度下的循环稳定性并且提升比容量。（3）利用化学气相沉积（CVD）法结合直流/射频磁控溅射法成功制备了G/MoS2@TiO2复合薄膜负极。柔性高导电性的石墨烯能为MoS2提供导电基质和生长位点,还能够很大程度缓解MoS2的体积变化并且提高电子电导率。在用作LIBs中的负极时,在2 A g-1电流密度下经过600次充放电,可逆放电比容量仍为1218.6 m Ah g-1,在5 A g-1的高电流密度下经过1000次循环,可逆放电比容量仍为494.6 m Ah g-1,容量保持率为52.6%,结合了TiO2和石墨烯优点的G/MoS2@TiO2复合薄膜负极表现出优异的倍率特性和循环性能。

关键词：薄膜负极 MoS2 电化学性能复合薄膜材料磁控溅射

近红外脑功能成像技术在鉴别老年人抑郁与认知障碍中的应用价值研究

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近红外脑功能成像技术在鉴别老年人抑郁与认知障碍中的应用价值研...

作者：李天培南昌大学

学位级别：硕士

基于单细胞图谱和影像基因多组学的一种预测非小细胞肺癌放射敏感性的异质性模型

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基于单细胞图谱和影像基因多组学的一种预测非小细胞肺癌放射敏感...

作者：尤培蒙南昌大学

学位级别：硕士