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心血管疾病与心理疾病流行病学及相关机制研究新进展

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中国全科医学 2024年第8期27卷 893-899页

作者：张瑾怡张世忠三峡大学基础医学院湖北省宜昌市443000

根据WHO公布的最新统计数据显示,心血管疾病是全球的头号死因——每年死于心血管疾病的人数多于任何其他疾病,因此心血管疾病研究是世界公共卫生需要攻克的重要难题。与此同时,根据2022年WHO发布的数据统计,中国心理疾病患病率高达17%,... 详细信息

根据WHO公布的最新统计数据显示,心血管疾病是全球的头号死因——每年死于心血管疾病的人数多于任何其他疾病,因此心血管疾病研究是世界公共卫生需要攻克的重要难题。与此同时,根据2022年WHO发布的数据统计,中国心理疾病患病率高达17%,近20年,中国人抑郁症发病率增长了120倍,且研究发现心血管疾病和心理疾病之间有着显著的相关性并存在一定的内在机制。本文旨在阐述心血管疾病和心理疾病之间的相关关系及其内在机制最新研究进展,从而发现焦虑症和抑郁症是心血管疾病的重要驱动因素,其可以通过自主神经系统和下丘脑-垂体-肾上腺轴对心脏造成损伤,而缺血性心肌病和心肌梗死可以通过介导脑部缺血性损伤和炎症反应来诱发不良情绪以及认知障碍。本文能够为心血管疾病高风险患者提供更多预防思路,也为心理疾病患者的诊断治疗提供新的研究方向,并为双心学科的交融提供参考。

关键词：心血管疾病心理疾病情绪焦虑症抑郁症自主神经系统炎症反应

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帕金森病构音障碍

中国现代神经疾病杂志 2024年第3期24卷 139-145页

作者：叶诗怡张克忠南京医科大学第一附属医院神经内科 210029

构音障碍是帕金森病的常见运动症状,发病率较高,临床表现多样。帕金森病患者常忽视自身构音障碍,直至进展为失代偿阶段,仅少数患者接受相应治疗。本文综述帕金森病构音障碍发病机制、评估及治疗方法,以为帕金森病构音障碍的早期诊断和... 详细信息

构音障碍是帕金森病的常见运动症状,发病率较高,临床表现多样。帕金森病患者常忽视自身构音障碍,直至进展为失代偿阶段,仅少数患者接受相应治疗。本文综述帕金森病构音障碍发病机制、评估及治疗方法,以为帕金森病构音障碍的早期诊断和及时治疗提供理论依据。

关键词：帕金森病构音障碍综述

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网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法

机械设计与制造 2024年

作者：郅光华桂林电子科技大学(北海分校)基础教学部

为了准确控制网球训练机器人的击球轨迹和移动路线，帮助运动员培养对不同球的应对能力和适应性，提出网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法。采用计算机三维视觉采集方法对网球训练机器人发球动作轨迹图像展开采集，利用对比度自适... 详细信息

为了准确控制网球训练机器人的击球轨迹和移动路线，帮助运动员培养对不同球的应对能力和适应性，提出网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法。采用计算机三维视觉采集方法对网球训练机器人发球动作轨迹图像展开采集，利用对比度自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Hisogram Equalization，CLAHE）算法对采集到的网球训练机器人发球动作轨迹的图像展开增强处理，以提高图像质量和轨迹的准确性。采用模板树结构管理储存多个网球训练机器人发球动作轨迹，通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）获得关于轨迹线形的估计值。为了提高精度和稳定性，采用所有CNN估计值的加权平均值来优化更新输出，以获得最终的控制结果。实验结果表明：所提方法具有良好的图像增强效果，且动作轨迹控制精度和效率高，适用于网球训练机器人发球动作轨迹线形控制。

关键词：网球训练机器人发球动作轨迹轨迹线形控制 CLAHE算法模板树计算机三维视觉

匈塞铁路贝旧段基础设施子系统TSI认证实践

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中国铁路 2024年第3期 125-132页

作者：郅国强中土集团福州勘察设计研究院有限公司福建福州350000

随着“一带一路”倡议实施,中国铁路“走出去”步伐不断加快。为保证我国铁路企业参与建设的匈塞铁路贝旧段项目顺利进行,需全面解读欧盟铁路互联互通技术规范(TSI)认证要求,包括通用、特定基本要求。铁路基础设施子系统TSI认证包括互通... 详细信息

随着“一带一路”倡议实施,中国铁路“走出去”步伐不断加快。为保证我国铁路企业参与建设的匈塞铁路贝旧段项目顺利进行,需全面解读欧盟铁路互联互通技术规范(TSI)认证要求,包括通用、特定基本要求。铁路基础设施子系统TSI认证包括互通性(IC)部件认证、EC符合性验证、项目竣工认证3个部分,主要流程为:制定认证计划—准备认证申请—提交认证申请—技术评估—证据收集和分析—发布认证结果—认证后监督。通过匈塞铁路贝旧段基础设施子系统TSI认证实践,梳理了基础设施子系统的认证内容、流程和要点,可为我国铁路技术规范和合格评定体系完善提供参考,也可为我国铁路在国际市场的竞争提供有力支撑。

关键词：匈塞铁路欧盟铁路互联互通技术基础设施子系统 TSI认证 EC符合性验证

基于算法生成的北京高新工业园区开放空间设计研究

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基于算法生成的北京高新工业园区开放空间设计研究

作者：彭郅北方工业大学

学位级别：硕士

基于两步CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取方法研究

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基于两步CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取方法研究

作者：郅洁北方工业大学

学位级别：硕士

地基合成孔径雷达(Ground-based Synthetic Aperture Radar,GBSAR)具有非接触、全天候、高分辨率成像和设站灵活等优点,广泛应用于滑坡监测、桥梁和建筑物监测等领域。然而传统GBSAR多采用直线轨道,存在传统直线几何SAR系统的二维成像特... 详细信息

地基合成孔径雷达(Ground-based Synthetic Aperture Radar,GBSAR)具有非接触、全天候、高分辨率成像和设站灵活等优点,广泛应用于滑坡监测、桥梁和建筑物监测等领域。然而传统GBSAR多采用直线轨道,存在传统直线几何SAR系统的二维成像特性,会导致图像叠掩和顶底倒置等问题,无法获得目标对象的三维信息。近年来,国内外提出了多种新体制三维GBSAR系统以获取三维信息为目标。其中,圆周扫描GBSAR是将机载圆迹SAR模式引入地基平台的一种新体制GBSAR,通过天线在竖直平面上旋转形成的二维圆形合成孔径,从而实现对监测视场的三维成像。但是其圆周观测几何会产生强旁瓣,造成目标点云提取困难。基于双参数CFAR的传统的点云提取方法包含目标检测和目标聚类两个方面,首先在图像上进行目标检测初筛点云,然后对初筛点云进行目标聚类,提取目标点簇,去除旁瓣并抑制虚警,下面从两个方面进行分析。目标检测方面中,常用的恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)目标检测算法应用于复杂三维SAR数据中存在不足,该算法需要对三维像不同高度逐层进行检测提取三维点云,耗时长,易受强旁瓣的影响,提取三维点云的结果不准确。而目标聚类方面中,基于密度聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)应用于复杂三维SAR数据中时也存在不足,该算法以常规的球体为约束模板在特定复杂三维SAR数据中进行聚类时,可能会将目标和噪声错误聚为一类,且参数选择敏感,处理高维数据困难,导致目标聚类结果可能受到影响。论文针对上述问题开展研究,具体内容和创新点如下:(1)介绍了基于双参数CFAR的传统点云提取方法的基本原理和数据处理流程,该算法先进行目标检测初筛点云,后进行目标聚类抑制虚警。基于双参数CFAR的传统点云提取方法在目标检测方面应用二维SAR图像目标检测中常用的双参数CFAR算法,目标聚类方法应用常用的基于密度聚类算法DBSCAN。然后总结分析了基于双参数CFAR的传统的点云提取方法的优势以及其应用于伴有强旁瓣的复杂三维SAR数据中的不足,为本文提出的算法提供了解决思路和理论基础。(2)提出了基于两步CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取算法,先在伴有强旁瓣的复杂三维SAR图像上进行目标检测初筛点云,然后对初筛点云进行目标聚类。具体的,在目标检测方面,提出了两步CFAR目标检测算法。其中,在第一步CFAR目标检测中,利用三维掩膜从数据的三个维度分别对强旁瓣进行抑制,减少三维图像中强旁瓣的三维空间分布对目标检测结果的影响;在第二步CFAR目标检测中,在潜在目标区域进行目标检测,避免了不同高度的强旁瓣使邻近弱目标的主瓣被掩盖而导致丢失目标点、检测出强旁瓣等问题,在一定程度上提高了目标检测精度。在目标聚类方面,以适应三维SAR数据中目标尺寸形状等特征,提出了改进的DBSCAN聚类算法。该算法改用圆柱体作为约束模板来替代传统的球体模板,以适应数据的特征,可以缓解参数敏感性,减少错误的聚类,有效识别目标类和强旁瓣类,进一步消除残余的强旁瓣并抑制虚警,输出精确的三维点云。(3)利用本文所提出的基于两步CFAR的圆周扫描GBSAR三维点云提取方法,在北方工业大学研制的圆周扫描GBSAR系统采集的实际数据中进行实验,选取博远楼作为目标,进行三维点云提取,以激光雷达(Li DAR)数据为基准,对该方法进行了验证。并与基于双参数CFAR的传统点云提取方法进行对比实验,验证了本文所提出方法的效果。

关键词：圆周扫描GBSAR CFAR目标检测 DBSCAN聚类三维点云提取

长江流域不同时间尺度下农业干旱恢复时间的量化及其影响因素分析

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 675-683页

作者：朱仟魏庆白郅杰闵馨童东南大学土木工程学院南京211189

为了减少由农业干旱引起的相关损失,基于总初级生产力(GPP)制定了干旱恢复标准,并以此量化了不同时间尺度下的农业干旱恢复时间.通过随机森林算法分析了农业干旱恢复时间的影响因素,明确了不同时间尺度下影响农业干旱恢复时间的最主要因... 详细信息

为了减少由农业干旱引起的相关损失,基于总初级生产力(GPP)制定了干旱恢复标准,并以此量化了不同时间尺度下的农业干旱恢复时间.通过随机森林算法分析了农业干旱恢复时间的影响因素,明确了不同时间尺度下影响农业干旱恢复时间的最主要因素.结果表明,长江流域在1、6、12、24个月时间尺度下的平均干旱恢复时间分别为5.7、3.9、3.8和3.0个月,随着时间尺度的增加干旱恢复时间会逐渐降低.从空间分布状况来看,干旱恢复时间较长的地区主要分布于长江流域的西部和东南部地区.对影响因素的分析结果表明,在短时间尺度下气象变量是影响干旱恢复时间长短的最主要因素,但对较长的时间尺度而言,干旱恢复时间的长短则更多受干旱发生季节的影响.

关键词：干旱恢复时间随机森林影响因素长江流域

表皮设计的去工业化——以垃圾焚烧发电厂建筑为例

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建筑技艺(中英文) 2024年第4期30卷 96-100页

作者：李其郅肖新怡李泳征 UUA建筑师事务所

在“去工业化”建筑设计的背景下，通过采用新颖的表皮技术、表皮材料和装配工艺，创造出更具地域性、生态友好的“去工业化”建筑设计，使工业建筑更好地与周围环境和谐共生。

关键词：表皮设计工业建筑去工业化垃圾焚烧发电厂

基于深度强化学习的单通道EEG信号自动睡眠分期算法

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计算机应用研究 2024年

作者：赵彦晶周强刘鑫李婉田蕴郅陕西科技大学电气与控制工程学院陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西省人工智能联合实验室

目前，基于脑电(EEG)信号的人体睡眠分期方法呈现出单通道和网络模型深度化的趋势，然而单通道信息采集使得EEG失去大脑区域的位置信息，EEG中表征睡眠阶段的特征趋向稀疏化因而难以提取，同时深度网络的共性问题——模型及其训练的超... 详细信息

目前，基于脑电(EEG)信号的人体睡眠分期方法呈现出单通道和网络模型深度化的趋势，然而单通道信息采集使得EEG失去大脑区域的位置信息，EEG中表征睡眠阶段的特征趋向稀疏化因而难以提取，同时深度网络的共性问题——模型及其训练的超参数的人工设定使得训练过程盲目且低效，这些问题导致自动睡眠分期方法的准确率低。为此，提出利用密集连接网络(DenseNet)对模型层间特征重用功能，挖掘深藏于EEG信号中的睡眠状态信息，针对单通道EEG信号在频域上的低频特性以及时域上长程依赖特性，对DenseNet模型进行了改进，实现了人体睡眠的快速和精确分期；为进一步提升DenseNet性能，使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法，在网络学习训练过程中利用强化学习思想对DenseNet关键超参数进行在线优化和自动调节。实验结果表明，该算法模型在Sleep-EDFx数据集上的分期准确率达到89.23%，总体效果优于近年来其他先进分期算法，表现出良好的应用前景。

关键词：睡眠分期密集连接网络深度强化学习超参数在线优化