检索结果-南通市图书馆

双侧同期Mako机器人辅助与传统全膝关节置换术治疗膝骨关节炎的疗效比较

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中华解剖与临床杂志 2024年第6期29卷 405-411页

作者：马桥桥郝亮蒋守海郭开今张传开徐州仁慈医院关节科徐州221000 徐州医科大学附属医院关节科徐州221000

目的对比双侧同期Mako机器人辅助全膝关节置换术(TKA)与传统TKA治疗膝骨关节炎的临床疗效。方法前瞻性对照研究。纳入2021年8月—2022年8月在徐州仁慈医院关节科接受双侧TKA的膝骨关节炎患者25例(50膝),其中男11例、女14例,年龄51~82(6... 详细信息

目的对比双侧同期Mako机器人辅助全膝关节置换术(TKA)与传统TKA治疗膝骨关节炎的临床疗效。方法前瞻性对照研究。纳入2021年8月—2022年8月在徐州仁慈医院关节科接受双侧TKA的膝骨关节炎患者25例(50膝),其中男11例、女14例,年龄51~82(64.7±14.8)岁。采用信封法将患者的左右两侧膝关节随机分为2组:采用Mako机器人辅助TKA为MA-TKA组;采用传统人工TKA为CM-TKA组。观察指标:(1)比较2组膝关节切口长度、手术时间、术中出血量,以及术中膝关节屈曲间隙差(FGD)、膝关节伸直间隙差(EGD)的差异。(2)比较2组膝关节术前和术后第3天髋-膝-踝(HKA)角差异。(3)比较2组膝关节术前和术后不同时间点的疼痛视觉模拟评分法(VAS)评分、膝关节协会临床评分系统(KSS)功能评分、膝关节主动活动度(ROM)差异。(4)术后12个月比较2组膝关节的患者满意度。结果25例患者均成功完成同期双侧TKA手术。术后患者均获随访12个月。(1)MA-TKA组手术时间(105.8±16.7)min较CM-TKA组(86.3±14.5)min长,术中FGD和EGD在MA-TKA组均小于CM-TKA组,差异均有统计学意义(P值均0.05)。(2)术前2组间HKA角差异无统计学意义(P>0.05);术后第3天均较术前减小,差异均有统计学差异(P值均0.05)。组内比较:术后不同时间点膝关节疼痛VAS评分、KSS功能评分、ROM均较术前明显改善,组内两两比较除术后6个月与12个月的VAS评分差异无统计学意义(P>0.05)外,其余指标差异均有统计学意义(P值均<0.05)。组间比较:MA-TKA组术后不同时间点VAS评分、KSS功能评分、ROM均优于CM-TKA组,其中术后第1、7天VAS评分和术后1个月时KSS功能评分、ROM的2组间差异均有统计学意义(P值均<0.05)。(4)2组术后12个月患者满意度调查差异无统计学意义(χ^(2)=1.63,P=0.652)。结论Mako机器人辅助TKA治疗膝骨关节炎,术后膝关节活动度、早期疼痛、早期膝关节功能等较传统TKA改善更佳,患者能获得更满意的临床疗效。

关键词：骨关节膝关节成形术置换膝 Mako机器人辅助手术传统术式疗效比较

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于学习的源代码漏洞检测研究与进展

计算机学报 2024年第2期47卷 337-374页

作者：苏小红郑伟宁蒋远魏宏巍万佳元魏子越哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150001

源代码漏洞自动检测是源代码漏洞修复的前提和基础,对于保障软件安全具有重要意义.传统的方法通常是基于安全专家人工制定的规则检测漏洞,但是人工制定规则的难度较大,且可检测的漏洞类型依赖于安全专家预定义的规则.近年来,人工智能技... 详细信息

源代码漏洞自动检测是源代码漏洞修复的前提和基础,对于保障软件安全具有重要意义.传统的方法通常是基于安全专家人工制定的规则检测漏洞,但是人工制定规则的难度较大,且可检测的漏洞类型依赖于安全专家预定义的规则.近年来,人工智能技术的快速发展为实现基于学习的源代码漏洞自动检测提供了机遇.基于学习的漏洞检测方法是指使用基于机器学习或深度学习技术来进行漏洞检测的方法,其中基于深度学习的漏洞检测方法由于能够自动提取代码中漏洞相关的语法和语义特征,避免特征工程,在漏洞检测领域表现出了巨大的潜力,并成为近年来的研究热点.本文主要回顾和总结了现有的基于学习的源代码漏洞检测技术,对其研究和进展进行了系统的分析和综述,重点对漏洞数据挖掘与数据集构建、面向漏洞检测任务的程序表示方法、基于机器学习和深度学习的源代码漏洞检测方法、源代码漏洞检测的可解释方法、细粒度的源代码漏洞检测方法等五个方面的研究工作进行了系统的分析和总结.在此基础上,给出了一种结合层次化语义感知、多粒度漏洞分类和辅助漏洞理解的漏洞检测参考框架.最后对基于学习的源代码漏洞检测技术的未来研究方向进行了展望.

关键词：软件安全源代码漏洞检测漏洞数据挖掘漏洞特征提取代码表示学习深度学习模型可解释性漏洞检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

标准钢卷尺计量比对关键技术研究

计量学报 2024年第3期45卷 372-378页

作者：蒋远林康瑶李连福李建双中国计量科学研究院北京100029

标准钢卷尺是线纹计量器具检定系统中的三等线纹标准,用于我国大量钢卷尺等带状工作线纹尺的量值传递。为了保障我国标准钢卷尺的量值一致性,并科学评估我国计量机构标准钢卷尺的测量校准能力(CMC),中国计量科学研究院主导组织了首次全... 详细信息

标准钢卷尺是线纹计量器具检定系统中的三等线纹标准,用于我国大量钢卷尺等带状工作线纹尺的量值传递。为了保障我国标准钢卷尺的量值一致性,并科学评估我国计量机构标准钢卷尺的测量校准能力(CMC),中国计量科学研究院主导组织了首次全国标准钢卷尺计量比对(项目编号2019-B-05)。介绍了比对的基本情况、方案及比对结果,分析了比对结果及参比装置,研究了标准钢卷尺校准中关键技术问题及主要误差来源,提出了解决问题的方法,以推动标准钢卷尺量值校准能力的提升。

关键词：几何量计量标准钢卷尺计量比对测量校准能力阿贝误差尺带性能

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

智能控制技术在机电设备中的应用研究

造纸装备及材料 2024年第3期53卷 98-100页

作者：蒋远明太原学院山西太原030032

智能控制技术的应用在工业生产的各个领域发挥着极其重要的作用,其广泛应用是对传统机电控制系统的升级,智能控制技术在工业化领域和传统机电控制技术的融合发展已成为未来发展的必然趋势。基于此,文章总结了智能控制技术的定义、特点... 详细信息

智能控制技术的应用在工业生产的各个领域发挥着极其重要的作用,其广泛应用是对传统机电控制系统的升级,智能控制技术在工业化领域和传统机电控制技术的融合发展已成为未来发展的必然趋势。基于此,文章总结了智能控制技术的定义、特点及类型,分析了智能控制技术在机电设备中的具体应用,以期帮助相关人员更清晰地了解智能控制技术在机电设备中的应用,为未来的技术研发和工业生产提供更多思路和启示。

关键词：智能控制技术机电设备控制系统

航天机电伺服系统非线性表征建模与动态特性精细化预示

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

航空学报 2024年

作者：蒋孟龙付剑刘轶男孙明伟黄玉平于志远北京航空航天大学机械工程及自动化学院控制执行机构技术创新中心北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室

针对机、电、磁、控多非线性强耦合作用导致航天机电伺服系统动态特性预示难的问题，基于MBSE、层次分析法、增量式建模技术分别构建了机电伺服应用于推力矢量控制的V型需求模型、多层架构模型、精细化性能预示模型。一级模型通过调配... 详细信息

针对机、电、磁、控多非线性强耦合作用导致航天机电伺服系统动态特性预示难的问题，基于MBSE、层次分析法、增量式建模技术分别构建了机电伺服应用于推力矢量控制的V型需求模型、多层架构模型、精细化性能预示模型。一级模型通过调配电机功率和减速比，支持位置包络预示；二级模型增量RL电磁转换架构和运动三角关系，实现位置响应预示与尺寸估计；三级模型构建多物理域耦合关系，四级模型精细化关键参数非线性，达到转速和电流动态响应准确预示效果。通过3组时域测试验证了多层级模型预示精度。设计实例表明，所建多层级模型完成多约束下机电伺服设计优化获得的可行解数量比第四级高精度模型单独优化多3.6倍、计算耗时缩减50.6%；最优方案功重比达488.95W/kg，相频带宽达9.87Hz，有效支撑航天机电伺服系统的快速设计和精准迭代，同时为火箭系统的数字化转型提供了可行实践方法。

关键词：机电作动器多物理域耦合增量式非线性建模基于模型的系统工程推力矢量控制

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于融合注意力的多尺度芯片缺陷检测算法

国外电子测量技术 2024年第1期43卷 45-51页

作者：韩明桥蒋三新上海电力大学电子与信息工程学院上海201306

芯片的表面缺陷检测在半导体制造中具有重要意义,针对目前芯片表面缺陷面积小,缺陷外形多变,缺陷尺寸跨度大的情况,提出一种基于YOLOv5改进的芯片表面缺陷检测算法,首先基于ConvNext网络改进特征提取模块,提升网络稳定性和特征表达能力... 详细信息

芯片的表面缺陷检测在半导体制造中具有重要意义,针对目前芯片表面缺陷面积小,缺陷外形多变,缺陷尺寸跨度大的情况,提出一种基于YOLOv5改进的芯片表面缺陷检测算法,首先基于ConvNext网络改进特征提取模块,提升网络稳定性和特征表达能力,同时提出增强卷积注意力模块(ehanced convolutional block attention module,E_CBAM),将更详细的位置信息嵌入到卷积注意力(convolutional block attention module,CBAM)之中,提升整个网络对于小面积及边缘缺陷的检测能力,而针对芯片缺陷多变尺寸跨度大的问题,研究引入了可变形卷积和双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),一方面可变形卷积对于外形不规则的卷积有更好的提取能力,另一方面Neck部分的BiFPN在简化结构的同时保证了多尺度融合的准确性。经过实验表明,改进后的网络在芯片表面缺陷数据集(chip defect dataset,CDD)上,平均精度均值(mAP)mAP@0.5指标达到95.3%,相较于原始的YOLOv5s网络提升了3.1%,在没有过多增加网络参数的情况下,对芯片表面缺陷的精度更高,鲁棒性更强。

关键词：芯片表面缺陷检测 ConvNext网络可变形卷积小目标检测特征融合

考虑仿冒商威胁的正品制造商销售模式选择策略

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第7期39卷 2375-2384页

作者：谭春桥苏小琴中南大学商学院南京审计大学商学院

针对仿冒商进入市场引起的消费者权益难以保证,正品市场份额被抢占,正常的市场秩序受到破坏等问题,在考虑同时受欺骗型和非欺骗型仿冒商威胁的情形下,正品制造商通过零售商进行转售或自有渠道直销的两种销售模式,建立Stackelberg博弈对... 详细信息

针对仿冒商进入市场引起的消费者权益难以保证,正品市场份额被抢占,正常的市场秩序受到破坏等问题,在考虑同时受欺骗型和非欺骗型仿冒商威胁的情形下,正品制造商通过零售商进行转售或自有渠道直销的两种销售模式,建立Stackelberg博弈对比研究正品制造商的两种销售模式的均衡结果,分析正品制造商的销售模式选择策略,探讨其销售模式选择策略对两类仿冒商的打击效果以及对消费者剩余和社会福利的影响.研究结果表明:正品制造商可能不会为了维护消费者利益而选择直销模式;正品制造商选择直销模式的意愿随消费者在转售模式下对正品和欺骗型仿冒品的感知质量及欺骗型仿冒品质量的提高而减小,随非欺骗型仿冒品质量的提高而增大;正品制造商选择直销模式总能有效打击非欺骗型仿冒商,然而,对欺骗型仿冒商而言,在一定条件下,正品制造商会选择转售模式并容忍欺骗型仿冒商的存在;正品制造商选择直销模式能够提高消费者剩余和社会福利.

关键词：欺骗型仿冒非欺骗型仿冒销售模式选择感知质量 Stackelberg博弈正品制造商

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

释《长恨歌》“破”兼谈“宛转柔声入破时”

语文建设 2016年第8期 51-52页

作者：蒋远桥复旦大学中文系

关于《长恨歌》“惊破《霓裳羽衣曲》”句中的“破”字，陈寅恪《元白诗笺证稿》曾专门阐述，内容如下：至乐天于“渔阳鼙鼓动地来，惊破霓裳羽衣曲”句中特取一“破”字者，盖破字不仅含有破散或破坏之意，且又为乐舞术语，用之更觉浑... 详细信息

关于《长恨歌》“惊破《霓裳羽衣曲》”句中的“破”字，陈寅恪《元白诗笺证稿》曾专门阐述，内容如下：至乐天于“渔阳鼙鼓动地来，惊破霓裳羽衣曲”句中特取一“破”字者，盖破字不仅含有破散或破坏之意，且又为乐舞术语，用之更觉浑成耳。

关键词：《长恨歌》 “破” 《元白诗笺证稿》《霓裳羽衣曲》陈寅恪

主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学精密工程 2024年第9期32卷 1395-1407页

作者：刘敬李银桥刘逸西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行... 详细信息

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行HSI的特征提取与分类,设计了基于分组卷积的轻量化网络模型以降低网络参数量。对线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维后的高光谱图像采用小批量K均值聚类算法划分成不同的簇,并用簇中心的光谱特征代表不同的簇,以利用无类标样本的信息。在分组网络中将生成的特征图沿光谱维划分成一系列小组,每组通过多个残差块依次提取空间-光谱特征,这种分组策略可以充分利用波段的冗余性和差异性,降低网络参数,并实现轻量化。最后,采用主动学习选取信息量大的样本作为训练样本集,以解决带类标样本少的问题。实验结果表明,AL-CGNet在使用相同比例的6%训练样本的情况下,在Indian Pines,Botswana,Houston 3个数据集下的分类结果明显高于ClusterCNN,SSRN和HybridSN等方法,其OA分别为99.57%,99.23%,98.82%,甚至在训练样本更少5%的小样本情况下也是有效的。该方法不仅大大提高了HSI的分类效率,在获得高精度的同时还能高效率地提取特征。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络分组卷积聚类轻量化

维普期刊数据库博看期刊