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应用CCM能量测定系统测定老年人的REE.实测定57例,平均年龄超过69岁.实测REE男性为6.00±0.16MJ,女性4.41±0.33MJ.实测的REE与HB、Owen公式计算的BEE值比较,男性的实测REE高于HBBEE,但差异不显著(P>0.05),低于OWBEE10%(P<0.01);女性实测REE低于HBBEE和OWBEE,相差值分别是22.3%(P<0.05)和14.1%(P<0.05).老年超理想体重者不宜用单一的体重参数来作为营养状态的评定,CHI标准值%与REE实测值呈现正相关,按CHI标准值%判定本组病人57.14%存在中～重度营养不良,营养正常和有中等度、重度营养不良的实测REE分别是6.42±0.37MJ,5.88±0.31MJ,5.29±0.36MJ.

关键词：能量消耗测定老年外科

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铁水除磷反应效率的改善

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现代冶金（内蒙古） 2003年第2期 29-33页

作者： S.Y.Kitamura 恩勤郑培新

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基于近邻反向传播和递归网络的聚类算法设计与应用

基于近邻反向传播和递归网络的聚类算法设计与应用

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作者：郑培欣东莞理工学院

学位级别：硕士

在大数据时代背景下,聚类分析作为数据挖掘的核心技术之一,对于挖掘数据中隐藏的商业价值和科学价值具有重要意义。尽管有很多聚类算法被提出,但依然存在一些缺陷。例如,传统的基于原型的聚类算法存在需要预先指定聚类个数、对初始质心... 详细信息

在大数据时代背景下,聚类分析作为数据挖掘的核心技术之一,对于挖掘数据中隐藏的商业价值和科学价值具有重要意义。尽管有很多聚类算法被提出,但依然存在一些缺陷。例如,传统的基于原型的聚类算法存在需要预先指定聚类个数、对初始质心的选择敏感和处理较大规模数据集时间开销大等问题。针对这些问题,本文提出了新的聚类算法——CNNBP-RN聚类算法,并在此基础上,进行了理论性质的分析和应用,主要研究内容如下:1.提出了基于近邻反向传播和递归网络的聚类算法(CNNBP-RN)。算法基于每个数据点具有发送信息和接收信息能力的假设,通过两个阶段实现聚类:原型搜索阶段和样本分配阶段。在原型搜索阶段,采用了基于连接度的原型搜索策略CSRP,通过递归一次CSRP策略生成候选原型并筛选出最终原型。样本分配阶段则根据样本点与其最近的已分配近邻的归属关系进行簇的划分。实验结果表明,CNNBP-RN聚类算法不仅能够获得正确的聚类个数,而且比其他进行比较的聚类算法有更准确的聚类结果。2.为了提高CNNBP-RN聚类算法在更大规模数据集上的运行效率,提出了基于局部敏感哈希技术的CNNBP-RN算法。局部敏感哈希技术(LSH)不仅降低了数据维度,还加速了CNNBP-RN聚类算法搜索最近邻和次近邻。由于CNNBP-RN算法本身不存在多次迭代的问题,因此在引入LSH后,其运行时间不会因为数据规模的增大而极大增加。MNIST数据集和人工合成的大规模数据集上的实验结果表明,在MNIST数据集上能够识别出90%的原型,高维的人工数据集上,都能够获得正确的聚类个数。3.对CNNBP-RN聚类算法的理论性质进行了分析,证明了在一定的条件下,原型的涌现是稳健的。同时从生物种群的角度探讨了算法的原型是智能涌现:在微观层面,把数据视作简单个体,具有计算、判断和信息共享三种能力;在宏观层面,个体简单智能行为的汇聚促成了种群(数据集)的自适应行为,同时原型的涌现是稳健的,这三者共同保证了CNNBP-RN聚类算法具有良好的原型智能涌现能力。4.探索了CNNBP-RN聚类算法在疾病危险因素提取中的应用,并以COVID-19数据集为例进行了实验分析。通过对数据集进行预处理和特征选择,聚类分析揭示了COVID-19感染的危险因素为肥胖和糖尿病,为疾病预防和控制提供了一定的依据。

关键词：聚类分析 CNNBP-RN算法原型智能涌现局部敏感哈希技术(LSH) 疾病危险因素

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小车运行状态下岸桥结构动力响应分析

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振动工程学报 2024年第7期37卷 1200-1210页

作者：胡雄董凯郑培孙志伟穆森上海海事大学物流工程学院上海201306

本文对在役岸桥整机金属结构的动力学响应机理进行分析。基于Euler-Bernoulli梁理论建立起重机单梁结构数值模型,分析不同工况对梁结构动力响应的影响,并分析动力学方程中“离心加速度项”对岸桥的动力学响应的影响。利用一岸桥结构数... 详细信息

本文对在役岸桥整机金属结构的动力学响应机理进行分析。基于Euler-Bernoulli梁理论建立起重机单梁结构数值模型,分析不同工况对梁结构动力响应的影响,并分析动力学方程中“离心加速度项”对岸桥的动力学响应的影响。利用一岸桥结构数据建立包含结构重要分析部位如铰点、轨道梁等结构的几何特征的整机精细化数值模型。以简化质量点模拟小车,将质量与板壳单元接触,实现小车与大梁的相互作用,并应用于岸桥结构动力学分析中,考虑轨道梁非中心受力,计算得到大梁铰点的加速度响应,与实测信号结果基本一致。经计算分析发现,岸桥大梁铰点处测点的加速度实测信号频谱和计算信号频谱均表明小车运行对岸桥结构的主要影响为经过轨道接头时产生的高频冲击。同时,岸桥模型大梁上10个测点及小车的位移结果表明,当小车带额定载荷以额定速度匀速运行时,岸桥前大梁前端产生垂向拟静态位移,位移频谱表明小车主要受到垂向强迫振动。

关键词：岸边集装箱起重机小车运行质量-板壳接触法非中心受力动力响应

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柴油机燃烧室优化改善排放性能的数值模拟研究

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内蒙古农业大学学报(自然科学版) 2024年第1期45卷 34-41页

作者：朱恒鹏郑培内蒙古工业大学能源与动力工程学院

以某车用四缸柴油机为研究对象，利用CAESES与CONVERGE两软件联合仿真改变燃烧室线形，进行了降低氮氧化物（NOx）与碳烟颗粒物（SOOT）的双目标优化，得到在额定功率定压缩比下提高柴油机排放性能的最佳案例，对排放相关方案进行了分... 详细信息

以某车用四缸柴油机为研究对象，利用CAESES与CONVERGE两软件联合仿真改变燃烧室线形，进行了降低氮氧化物（NOx）与碳烟颗粒物（SOOT）的双目标优化，得到在额定功率定压缩比下提高柴油机排放性能的最佳案例，对排放相关方案进行了分析，探究了燃烧室相关参数对NOx与SOOT排放性能的影响。结果表明：针对此款柴油机，在不改变压缩比的前提下，利用两款软件联合仿真优化得到的双目标最佳优化方案在保证动力性与经济性的基础上，NOx与SOOT的排放相较于原机分别降低了8%与11.7%。对3个关键参数分析发现，在该状态下，喉口深度与唇口半径对NOx与SOOT排放影响程度大，底部凹弧半径对其影响程度小。

关键词：柴油机燃烧室结构排放性能优化设计

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血清外泌体circRPS6在结直肠癌患者诊断及预后评估中的临床价值

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中华检验医学杂志 2024年第3期47卷 272-277页

作者：郑留昌李俊蒙郑培明河南省人民医院检验科郑州450003 河南省人民医院胃肠外科郑州450003

目的探讨外泌体环状RNA circRPS6(hsacirc0086471)在结直肠癌(CRC)患者血清中的表达水平及其临床应用价值。方法收集河南省人民医院2019年1月15日至2020年12月31日就诊的115例CRC患者血清标本, 其中男性68例, 女性47例, 年龄(63.0±9.5)... 详细信息

目的探讨外泌体环状RNA circRPS6(hsacirc0086471)在结直肠癌(CRC)患者血清中的表达水平及其临床应用价值。方法收集河南省人民医院2019年1月15日至2020年12月31日就诊的115例CRC患者血清标本, 其中男性68例, 女性47例, 年龄(63.0±9.5)岁;收集同时期120名健康体检者外周血清标本, 其中男性70名, 女性50名, 年龄(61.0±10.7)岁。此外收集60例接受手术治疗的CRC患者癌及癌旁组织标本。实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)法检测血清外泌体及组织中circRPS6的相对表达水平, 并分析其与患者临床病理特征及预后的相关性。电化学发光法检测血清中CEA及CA19-9水平。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价不同血清学指标的诊断效能。采用Cox比例风险模型进行多变量回归分析。结果 CRC患者癌组织中circRPS6的相对表达水平(3.14±0.11)高于癌旁组织(1.97±0.09)(Z=5.38, P<0.001), 血清外泌体中circRPS6的相对表达水平(4.28±0.13)高于健康对照组(2.04±0.09)(t=14.52, P<0.001)。ROC曲线分析结果显示, 血清外泌体circRPS6诊断CRC的曲线下面积(AUC)为0.882, 高于CEA、CA19-9检测对 CRC 患者的诊断效能。血清外泌体circRPS6相对表达量与TNM分期、淋巴结转移以及远处转移呈正相关(P均<0.05)。生存曲线分析显示血清外泌体circRPS6低表达患者平均生存时间明显优于高表达患者, 进一步多变量回归分析发现血清外泌体circRPS6高表达是CRC患者预后不良的独立危险因素。结论外泌体circRPS6在CRC患者血清中高表达, 且与恶性进展和不良预后相关, 有望成为CRC患者诊断和预后评估的潜在标志物。

关键词：结直肠肿瘤外泌体环状RNA circRPS6 分子标志物

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传统和机器学习策略在基于结构虚拟筛选中的应用

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Chinese Journal of Chemical Physics 2024年第2期37卷 177-191,I0101,I0102页

作者：张宏高毅勤昌平实验室北京102200 北京大学化学与分子工程学院北京100871 北京大学生物医学前沿创新中心北京100871

计算机辅助药物发现和人工智能驱动药物设计在制药行业中是减少时间和经济成本的重要策略.其中具有代表性的方法包括虚拟筛选、蛋白质-配体相互作用评估、药物药代动力学性质预测以及药物设计.通常来说,虚拟筛选是药物发现的第一步,其... 详细信息

计算机辅助药物发现和人工智能驱动药物设计在制药行业中是减少时间和经济成本的重要策略.其中具有代表性的方法包括虚拟筛选、蛋白质-配体相互作用评估、药物药代动力学性质预测以及药物设计.通常来说,虚拟筛选是药物发现的第一步,其主要目标是识别和发现潜在的先导化合物的候选物.在过去的几十年里,已经开发了多种传统的和基于机器学习的方法来提高虚拟筛选的准确性和速度.本综述总结了传统和机器学习方法在基于结构的虚拟筛选中的应用,讨赖性较弱,且分布非常冷并在j=1处达到峰值,但(0,1,0)振动态的转论了它们的性能、优势和局限性等方面.

关键词：分子对接机器学习基于结构的虚拟筛选计算机辅助药物发现人工智能驱动药物设计

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