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基于光谱编码的多模光纤光场调控研究

基于光谱编码的多模光纤光场调控研究

作者：佘明柱电子科技大学

学位级别：硕士

数据增强条件下基于改进深度残差收缩网络的变压器故障诊断方法

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数据增强条件下基于改进深度残差收缩网络的变压器故障诊断方法

作者：刘国柱安徽理工大学

学位级别：硕士

大气边界层中风力机载荷及功率特性的实验研究

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太阳能学报 2024年

作者：郭兴铎李银然李仁年魏魁马清东兰州理工大学能源与动力工程学院甘肃省风力机工程技术研究中心

该文风洞中构建出两种平均风切变指数和湍流强度的大气边界层风场，并开展均匀来流和大气边界层条件下风力机载荷及功率特性的实验研究。结果表明：风力机偏航运行时，机组轴向载荷减小，疲劳载荷增大，随着偏航角增大，风轮功率系数减... 详细信息

该文风洞中构建出两种平均风切变指数和湍流强度的大气边界层风场，并开展均匀来流和大气边界层条件下风力机载荷及功率特性的实验研究。结果表明：风力机偏航运行时，机组轴向载荷减小，疲劳载荷增大，随着偏航角增大，风轮功率系数减小，最优叶尖速比降低。在大气边界层来流条件下，风轮平均倾覆力矩系数和功率系数较均匀来流增大，机组疲劳载荷、极端载荷，及输出功率的非定常特性显著增加，且功率系数的概率分布更符合高斯分布。风轮功率系数谱与大气边界层来流速度谱存在一定程度的关联性，在耦合区间出现Φp/Φu～f-2的幂率关系。在超过约3倍转频后，功率系数谱曲线基本呈水平趋势，表明湍流来流与输出功率的调制作用开始解耦，解耦后风力机功率输出受湍流来流的影响较弱，其功率谱响应主要取决于风轮的自身特性。

关键词：水平轴风力机大气边界层空气动力学湍流

腹腔镜保留十二指肠的胰头切除术的围手术期疗效研究

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中华外科杂志 2024年第7期62卷 671-676页

作者：尹韬远汪小祥张航郭兴军王敏秦仁义华中科技大学同济医学院附属同济医院胆胰外科武汉430030

目的比较腹腔镜保留十二指肠的胰头切除术(LDPPHR)与腹腔镜胰十二指肠切除术(LPD)治疗胰头交界性肿瘤及良性疾病的围手术期效果。方法本研究为回顾性队列研究。回顾性收集2020年1月至2022年12月华中科技大学同济医学院附属同济医院胆胰... 详细信息

目的比较腹腔镜保留十二指肠的胰头切除术(LDPPHR)与腹腔镜胰十二指肠切除术(LPD)治疗胰头交界性肿瘤及良性疾病的围手术期效果。方法本研究为回顾性队列研究。回顾性收集2020年1月至2022年12月华中科技大学同济医学院附属同济医院胆胰外科通过LDPPHR或LPD治疗的87例胰头交界性肿瘤及良性疾病患者的围手术期资料。男性49例, 女性38例, 年龄[M(IQR)]57.0(16.5)岁(范围:20~75岁)。其中40例接受LDPPHR, 47例接受LPD。正态分布的定量资料采用Student′st检验进行比较, 非正态分布的定量资料采用Mann-WhitneyU检验进行比较, 分类变量的比较采用χ^(2)检验或Fisher确切概率法。使用Logistic回归分析估计与并发症发生相关的危险因素。结果 LDPPHR组和LPD组患者的再手术率、总住院时间、术后住院时间、90 d病死率、30 d及90 d再入院率和2年肿瘤复发率的差异均无统计学意义(P值均>0.05)。LDPPHR组的围手术期并发症发生率高于LPD组[80.0%(32/40)比51.1%(24/47);χ^(2)=7.89, P=0.005], 但两组Clavien-Dindo并发症分级系统≥Ⅲ级并发症发生率的差异无统计学意义[10.0%(4/40)比12.8%(6/47);χ^(2)0.05)。单因素Logistic回归分析结果表明, LDPPHR(参照LPD, OR=3.83, 95%CI:1.46~10.04, Z=2.73, P=0.006)和术前胆管支架置入(参照不使用胆管支架, OR=5.30, 95%CI:1.13~25.00, Z=2.11, P=0.035)是总体并发症发生的危险因素, 但两者均不是总体并发症发生的独立危险因素(P值均>0.05)。结论初步研究结果显示, 在治疗胰头交界性及良性疾病方面, LDPPHR可获得与LPD相当的围手术期安全性和有效性。

关键词：胰腺肿瘤胰十二指肠切除术胰腺交界性肿瘤腹腔镜保留十二指肠的胰头切除术腹腔镜胰十二指肠切除术

退市新规背景下尤夫股份摘帽的策略及效果研究

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退市新规背景下尤夫股份摘帽的策略及效果研究

作者：谢柱贵广西大学

学位级别：硕士

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面向蛋白质质谱数据无损压缩算法研究

面向蛋白质质谱数据无损压缩算法研究

作者：陈国柱广州大学

学位级别：硕士

随着质谱仪分辨率的不断提高,采集到的蛋白质质谱数据量快速增长,单个质谱数据文件超过10GB,导致数据存储和传输成本巨大,对其进行高效压缩成为一项迫切需求。质谱数据压缩方法中,有损压缩因存在精度损失并未被广泛接受。现有质谱数据... 详细信息

随着质谱仪分辨率的不断提高,采集到的蛋白质质谱数据量快速增长,单个质谱数据文件超过10GB,导致数据存储和传输成本巨大,对其进行高效压缩成为一项迫切需求。质谱数据压缩方法中,有损压缩因存在精度损失并未被广泛接受。现有质谱数据无损压缩均采用预处理数据后使用通用压缩算法进行压缩,但通用压缩算法在质谱数据上普遍存在压缩比低的问题。基于以上情况,本文提出使用深度学习流模型来解决质谱数据压缩比低的问题。具体来说,本文引入离散流模型,它基于离散变量变换公式,允许精确的对数似然并使用概率模型进行建模。本文首先提出使用点云的数据形式和网络来处理质谱数据中的质荷比和强度的非线性及其分布关系,实验结果表明点云流模型在二级质谱的压缩比上优于通用压缩算法。接下来,本文提出引入Transformer的注意力模块来改进流模型压缩,并对质荷比和强度使用不同的嵌入方式来构建新的峰值向量。实验表明Transformer流模型在一级质谱和二级质谱的压缩比上均领先于其它压缩算法。本文还提出一种质荷比和强度的优化处理方法,即预处理后的质荷比和强度数据重新聚集后从高位到低位分割字节,从而提高数据的局部相关性,压缩后一级质谱的压缩比高于优化前。最后,为了平衡质谱数据压缩比和压缩时间,本文提出一种组合压缩策略,即数据量较大的一级质谱在优化处理后使用通用压缩算法压缩,较小的二级质谱使用Transformer流模型压缩,这样的组合压缩可以最大化质谱数据的压缩比收益。

关键词：蛋白质质谱数据无损压缩整数离散流