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长春市某养老机构老年人中医体质与睡眠质量的相关性分析

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长春市某养老机构老年人中医体质与睡眠质量的相关性分析

作者：韩严敏长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:本研究以长春市某养老机构60岁及以上老年人为研究对象,从老年人个人基本信息、健康行为生活方式、中医体质类型多个角度,应用《老年版中医体质分类与判定量表》、《匹兹堡睡眠质量指数量表》(PSQI)进行问卷调查,了解老年人中医体... 详细信息

目的:本研究以长春市某养老机构60岁及以上老年人为研究对象,从老年人个人基本信息、健康行为生活方式、中医体质类型多个角度,应用《老年版中医体质分类与判定量表》、《匹兹堡睡眠质量指数量表》(PSQI)进行问卷调查,了解老年人中医体质与睡眠质量的现状及存在问题,更好认识老年人睡眠问题的本质和原因。通过针对性的干预措施,有效改善老年人的睡眠质量,同时还应关注老年人体质偏颇问题,为更好的实施健康老龄化提供借鉴。方法:本研究运用整群随机抽样法,选取符合纳入和排除标准的长春市某养老机构411名老年人为调查对象,应用《个人基本信息问卷》、《健康生活方式及行为问卷》、《老年版中医体质分类与判定量表》、《匹兹堡睡眠质量指数量表》(PSQI)对受试者进行问卷调查。采用Epidata3.1软件建立数据库,SPSS23.0进行统计分析。老年人一般资料、睡眠质量及中医体质类型情况用构成比、(?)±S描述;独立样本t检验、单因素方差分析检验睡眠质量;多元线性回归分析睡眠质量影响因素;Pearson相关性分析探讨老年人中医体质和睡眠质量之间的相关性。结果:1.411名老年人中睡眠障碍检出率为48.9%,PSQI总分为7.69±3.30分。2.411名老年人中医体质分型中平和体质少,偏颇体质多。3.单因素分析结果表明,婚姻状况、文化程度、生活来源、医保、探望次数、兴趣爱好、集体活动、吸烟史、饮酒史、运动次数、饮水习惯和健康现状对老年人的睡眠质量有显著影响。4.多元线性回归分析结果显示,文化程度、探望次数、兴趣爱好、运动次数、饮水习惯是睡眠质量的影响因素。5.养老机构老年人的中医体质与睡眠质量之间存在显著关联,主观睡眠质量、睡眠潜伏期、睡眠持续时间、睡眠紊乱、日间功能障碍在统计学上具有显著差异。6.根据对养老机构老年人中医体质与睡眠质量的相关分析,平和质与PSQI得分呈负相关;气虚、阳虚、阴虚、痰湿、湿热、血瘀、气郁七种体质与PSQI得分呈正相关。结论:1.长春市养老机构老年人睡眠障碍检出率较高。2.长春市养老机构老年人中医体质中偏颇质多于平和质,表明其偏颇体质问题不容小觑。3.根据对长春市养老机构老年人中医体质与睡眠质量关系的分析,平和质与PSQI得分呈负相关;气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质和气郁质与PSQI得分呈正相关。其中,气郁质、特禀质、阴虚质、血瘀质、湿热质在主观睡眠质量、睡眠潜伏期、睡眠持续时间、睡眠紊乱、日间功能障碍五个维度上的得分最高,说明这些体质类型的老年人在这些方面的睡眠问题尤为突出。

关键词：养老机构中医体质睡眠质量相关性

跨境电子商务综合试验区对城市产业结构升级的影响研究

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跨境电子商务综合试验区对城市产业结构升级的影响研究

作者：陈韩韩安徽财经大学

学位级别：硕士

三瓣花瓣形燃料组件内流动与换热特性数值模拟

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三瓣花瓣形燃料组件内流动与换热特性数值模拟

作者：韩奥博东北电力大学

学位级别：硕士

在我国提出“双碳”战略目标后,减少化石能源消耗,大力发展风能、核能等清洁能源是我国将来能源发展的重要趋势。核能是一种安全、清洁、高效的能源,是建立清洁、低碳、高效的能源系统的重要手段。为了满足反应堆小型化、高功率密度的要... 详细信息

在我国提出“双碳”战略目标后,减少化石能源消耗,大力发展风能、核能等清洁能源是我国将来能源发展的重要趋势。核能是一种安全、清洁、高效的能源,是建立清洁、低碳、高效的能源系统的重要手段。为了满足反应堆小型化、高功率密度的要求,开发寿命长、燃耗高的新型燃料棒是如今核能研究的重要方向。花瓣形燃料棒是一种沿轴向螺旋的燃料组件,其与传统的圆形燃料棒相比单位体积燃料有更大的换热面积,独特的螺旋结构可以增强流体的流动换热能力,且其螺旋形成的周期性接触具有自支撑作用,可以省去定位搁架简化堆芯结构,这些优势使得这一新型燃料棒成为反应堆小型化研究的一个热点领域。本文通过数值模拟软件对三瓣花瓣形燃料棒组件进行了研究,得到了研究范围内换热性能最佳的燃料棒尺寸,并在此基础上对余弦加热的燃料棒组件进行了研究,得到了其流动和换热特性,并将其与四瓣花瓣形燃料棒组件进行了对比分析,得到了各自在流动和换热特性上的异同。首先,提出了三瓣花瓣形燃料棒横截面尺寸的设计方法,并对横截面尺寸对燃料组件流动换热特性的影响进行了研究。通过对计算结果的流动阻力、压降、二次流速、换热系数、温度边界层、周向不均匀性等分析,得到了不同的横截面尺寸对燃料组件流动换热特性的影响规律,并通过引入综合换热特性分析得到了研究范围内换热性能最佳的燃料棒横截面尺寸。其次,在已确定的最佳横截面尺寸基础上,研究了螺旋节距对燃料组件的流动换热特性的影响。通过分析不同螺旋节距工况下燃料组件中的速度场和温度场分布,得到了螺旋节距对燃料组件流动换热特性的影响规律,并通过综合换热特性比较得到了研究范围内换热性能最佳的燃料棒螺旋节距。最后,研究了余弦加热条件下长度为1200 mm的三瓣花瓣形燃料棒组件的流动换热特性,并将其与四瓣棒燃料组件进行了对比。结果发现:与四瓣花瓣形燃料棒相比,三瓣花瓣形燃料棒组件的阻力系数更高,流动阻力更大,然而努塞尔数更高,换热性能更好,且在周向上的温度和努塞尔数分布均匀性表现更好。

关键词：三瓣花瓣形燃料棒单相流动结构参数流动特性换热特性

黄芪甲苷-鸦胆子油纳米乳剂的制备及药理学初步研究

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黄芪甲苷-鸦胆子油纳米乳剂的制备及药理学初步研究

作者：周建韩南昌大学

学位级别：硕士

时空自适应图卷积与Transformer结合的动作识别网络

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2587-2595页

作者：韩宗旺杨涵吴世青陈龙上海理工大学机械工程学院上海200093

在一个以人为中心的智能工厂中,感知和理解工人的行为是至关重要的,不同工种类别往往与工作时间和工作内容相关。该文通过结合自适应图和Transformer两种方式使模型更关注骨架的时空信息来提高模型识别的准确率。首先,采用一个自适应的... 详细信息

在一个以人为中心的智能工厂中,感知和理解工人的行为是至关重要的,不同工种类别往往与工作时间和工作内容相关。该文通过结合自适应图和Transformer两种方式使模型更关注骨架的时空信息来提高模型识别的准确率。首先,采用一个自适应的图方法去关注除人体骨架之外的连接关系。进一步,采用Transformer框架去捕捉工人骨架在时间维度上的动态变化信息。为了评估模型性能,制作了智能生产线装配任务中6种典型的工人动作数据集,并进行验证,结果表明所提模型在Top-1精度上与主流动作识别模型相当。最后,在公开的NTURGBD和Skeleton-Kinetics数据集上,将该文模型与一些主流方法进行对比,实验结果表明,所提模型具有良好鲁棒性。

关键词：智能工厂工人动作识别深度学习自适应图 Transformer

PSRC1在非小细胞肺癌中的表达及临床意义

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PSRC1在非小细胞肺癌中的表达及临床意义

作者：韩芮安徽医科大学

学位级别：硕士

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融合激光点云和图像的3D目标检测方法研究

融合激光点云和图像的3D目标检测方法研究

作者：韩邦彦北方工业大学

学位级别：硕士

3D目标检测算法的目的是在三维空间中精确识别和标注物体的位置和种类,这一检测技术对于自动驾驶和其他需要精确空间识别能力的应用领域极为重要,为自动驾驶汽车提供了感知周围环境的能力,是实现车辆路径规划、障碍物避让和保障行车安... 详细信息

3D目标检测算法的目的是在三维空间中精确识别和标注物体的位置和种类,这一检测技术对于自动驾驶和其他需要精确空间识别能力的应用领域极为重要,为自动驾驶汽车提供了感知周围环境的能力,是实现车辆路径规划、障碍物避让和保障行车安全的核心。激光雷达和相机作为其中两种关键的传感器,为检测算法提供了不同模态的数据支撑。激光雷达利用激光脉冲的反射信号来测量物体距离,生成精确的三维点云图,适合于复杂环境下的物体识别和定位。而相机则通过捕捉二维图像来识别物体的颜色和纹理,为物体分类提供重要信息。基于二者融合的方法具有独特优越性,可以集合两种模态的数据的优点,获得更加准确、鲁棒性更强的检测结果。本文对于融合点云和图像的目标检测算法进行研究,并在数据融合及特征融合方面对现有检测网络进行改进,着重于解决两种数据的对齐误差、点云数据稀疏性等问题。具体研究内容如下:(1)在特征融合方面,本文提出了一种并行融合模块,两种模态的特征通过可变形注意力机制在参考点周围学习多个采样点进行交互,并学习模态间分配比例,在一定程度上减少对齐误差;其次,为了改善受遮挡目标及小目标的检测能力,提出了基于掩码的特征增强模块,分割出特征的前景和背景部分,针对性的对于前景部分进行特征增强。实验结果表明,相比于基准网络,本文方法有效提高了3D目标检测性能,车辆、行人、骑行者三类平均准确度达到了77.41%,同时优于大多数先进的方法。(2)在数据融合方面,首先以点云数据投影到相机图像上的稀疏深度图为基础,通过深度估计网络生成深度图和反射强度图,生成激光雷达坐标系下的虚拟点,并在此过程中融合图像的颜色信息到点云中,使得原始点云数据更为稠密;其次,在点云采样上使用基于距离的采样方式,距离较近的点云分格进行最远点采样,而远距离的稀疏点云全部保留,减少点云的不均匀性;最后将原有基于中心点的无锚框检测器替换为多阶段的形式,同时在多阶段检测头中引入注意力机制,有助于网络更好地理解场景中物体的相互关系,从而提高分类和边界框预测的精度。在KITTI数据集上的实验结果表明,算法的平均准确度进一步提高到了78.23%,证明了改进的有效性。

关键词： 3D目标检测多模态融合可变形注意力机制