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前列腺癌根治术后患者早期下床活动的研究进展

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当代护士（中旬刊） 2024年第6期31卷 11-15页

作者：唐曼龚爱萍周红桑俞邓文芳长江大学医学部荆州434023

该文综述了前列腺癌根治术后患者早期下床活动的概念、重要性、研究现状、影响因素及干预措施,旨在为制定适用于前列腺癌根治术后患者早期下床活动的评估工具及活动方案提供参考,以期为使早期下床活动在临床护理实践中得到安全有效的执... 详细信息

该文综述了前列腺癌根治术后患者早期下床活动的概念、重要性、研究现状、影响因素及干预措施,旨在为制定适用于前列腺癌根治术后患者早期下床活动的评估工具及活动方案提供参考,以期为使早期下床活动在临床护理实践中得到安全有效的执行提供依据。

关键词：前列腺癌根治术加速康复外科早期下床活动影响因素

基于变权重PSO-Elman神经网络的路面附着系数估计

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浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 622-634页

作者：王骏骋王法慧浙江理工大学机械工程学院浙江杭州310018

针对传统神经网络权值更新不稳定导致路面附着系数预估精度不高的问题,提出基于变权重粒子群优化(PSO)-Elman神经网络的路面附着系数估计方法.搭建基于7自由度汽车动力学模型的神经网络模型,在Elman神经网络模型中引入粒子群算法降低训... 详细信息

针对传统神经网络权值更新不稳定导致路面附着系数预估精度不高的问题,提出基于变权重粒子群优化(PSO)-Elman神经网络的路面附着系数估计方法.搭建基于7自由度汽车动力学模型的神经网络模型,在Elman神经网络模型中引入粒子群算法降低训练绝对误差,并使用线性权重递减策略对粒子群算法中的权重进行改变,平衡粒子全局和局部搜索能力,实现网络权值矩阵优化;采用傅里叶函数方法拟合出理想滑移率-路面附着系数相关曲线;通过理论分析和仿真验证,证明采用该方法能够提升路面附着系数预估精度.仿真结果表明:在定附和变附路面行驶工况下,相比于传统Elman神经网络,采用变权重PSO-Elman神经网络的路面附着系数估计方法获得的路面附着系数均方根误差分别平均降低了35.62%和19.20%,有效提升了防抱死控制效果.

关键词：车辆状态路面附着系数神经网络粒子群防抱死控制

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基于序贯三支神经网络的个性化推荐

控制与决策 2024年第3期39卷 1012-1020页

作者：成淑慧武优西河北工业大学经济管理学院天津300401 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

虽然协同过滤可以实现用户的个性化推荐,但是大多数协同过滤及其改进模型未考虑用户和项目等特征,因而不能发掘样本间的非线性关系.与协同过滤相比,深度学习能挖掘丰富的用户兴趣模式,但网络拓扑结构是基于二支决策的方式,忽略了推荐样... 详细信息

虽然协同过滤可以实现用户的个性化推荐,但是大多数协同过滤及其改进模型未考虑用户和项目等特征,因而不能发掘样本间的非线性关系.与协同过滤相比,深度学习能挖掘丰富的用户兴趣模式,但网络拓扑结构是基于二支决策的方式,忽略了推荐样本的难易程度.为了增强模型的非线性表达,同时区分推荐样本的难易,受序贯三支决策的启发,提出序贯三支决策神经网络个性化推荐模型(personalized recommendation model based on sequential three-way decision with single feedforward neural network, STWD-SFNN-PR).首先,为了将高维稀疏特征向量映射为低维稠密的特征向量, STWD-SFNN-PR采用嵌入进行特征处理.其次,在增量式的网络结构中学习推荐样本,使用Adam优化网络参数,并返回难以推荐的样本.再次,利用序贯三支决策增加延迟决策的策略,并在不同的粒度层采用序贯的阈值,从而动态地实现难以推荐样本的划分.最后,为了验证模型的可行性和有效性,选择多种电影推荐数据集进行研究,并选择经典的神经网络推荐、经典的深度学习推荐和最新的三支协同过滤推荐进行对比.实验结果表明, STWD-SFNN-PR具有更优的推荐质量.

关键词：序贯三支决策神经网络网络拓扑结构推荐系统协同过滤个性化推荐

基于向量地震动强度指标的海底沉管隧道地震易损性分析

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应用基础与工程科学学报 2024年第4期32卷 1154-1169页

作者：石淑慧范书立上海勘测设计研究院有限公司上海200335 大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室辽宁大连116024

为了合理评估海底沉管隧道的抗震性能,基于向量地震动强度指标进行了地震易损性分析,建立了以最大层间位移角和能量比为损伤性能指标的沉管隧道地震易损性曲面.以港珠澳沉管隧道为研究对象,根据地震动强度指标的评价特性(有效性、实用... 详细信息

为了合理评估海底沉管隧道的抗震性能,基于向量地震动强度指标进行了地震易损性分析,建立了以最大层间位移角和能量比为损伤性能指标的沉管隧道地震易损性曲面.以港珠澳沉管隧道为研究对象,根据地震动强度指标的评价特性(有效性、实用性和效益性)对4个典型的地震动强度指标进行了综合评价,并选取地面峰值加速度和结构基本周期谱加速度作为向量地震动强度指标(IM).考虑地震动的不确定性,对沉管隧道进行了增量动力分析,采用回归分析方法获得了概率地震需求模型,进而构建了不同损伤性能指标的沉管隧道地震易损性曲面,并对向量IM和标量IM的沉管隧道地震易损性分析效率进行了比较分析.研究结果表明:基于向量IM进行地震易损性分析,可以合理地反映两个地震动强度指标对沉管隧道失效概率的影响;基于向量IM进行地震易损性分析的效率更高,向量IM能更好地降低沉管隧道响应预测的离散度,提高沉管隧道抗震性能预测的精度.

关键词：沉管隧道地震易损性分析增量动力分析损伤性能指标向量IM

纳米零价铁复合材料对污染土壤修复的最新进展

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中国土壤与肥料 2024年第4期 235-246页

作者：张晋爱朔州职业技术学院山西朔州036002

土壤污染严重威胁农产品的安全和人类健康。近几年来纳米零价铁(nZVI)复合材料由于环境友好、易于制备、价格低廉、优异化学活性等特点广泛地应用于污染土壤修复,但是对土壤中不同污染类型修复的调研较少。综述主要调研nZVI复合材料修... 详细信息

土壤污染严重威胁农产品的安全和人类健康。近几年来纳米零价铁(nZVI)复合材料由于环境友好、易于制备、价格低廉、优异化学活性等特点广泛地应用于污染土壤修复,但是对土壤中不同污染类型修复的调研较少。综述主要调研nZVI复合材料修复污染土壤中重金属、有机污染物和石油有机物的最新进展。重点评述nZVI复合材料的不同性质对污染土壤中各种污染物修复效果的影响,最后对n ZVI铁复合材料修复污染土壤得出结论并对未来方向进行展望。该综述为更好地应用nZVI复合材料对污染土壤的修复提供理论依据和指导。

关键词：纳米零价铁土壤污染重金属有机污染物修复机理

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米酒微生物与其风味品质形成关系研究进展

食品科学 2024年第16期45卷 358-366页

作者：龚小会张东亚谢玲陈晨贵州省轻工业科学研究所贵州贵阳550014 贵州轻工职业技术学院轻工化工系贵州贵阳550025

米酒是以稻米为主要原料,辅以酒曲发酵而成的发酵型酒精饮料,因其营养丰富、风味独特深受消费者的欢迎。在米酒的风味形成过程中,来自酒曲或环境中的微生物发挥了很重要的作用。本文综述米酒曲及米酒酿造过程中微生物群落的多样性及动... 详细信息

米酒是以稻米为主要原料,辅以酒曲发酵而成的发酵型酒精饮料,因其营养丰富、风味独特深受消费者的欢迎。在米酒的风味形成过程中,来自酒曲或环境中的微生物发挥了很重要的作用。本文综述米酒曲及米酒酿造过程中微生物群落的多样性及动态变化,分析微生物与米酒风味品质形成的关系,并阐述米酒中功能性微生物的研究现状及应用价值。最后对当前米酒微生物与米酒风味代谢机理研究的不足之处进行探讨,并对未来的研究方向进行展望,以期为改善米酒品质、促进米酒标准化生产提供理论参考。

关键词：米酒微生物发酵风味研究进展

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如何正确认识并有效提升小学生数学阅读能力

人民教育 2024年第2期 70-71页

作者：龚朱红福建省莆田市第二实验小学

数学阅读是以数学语言文字、数学符号、数学图像为中介从数学文本中获取意义的心理过程,强调学生直面问题情境,自主感知和加工信息。数学阅读能力是一种重要的数学素养,但是在数学教学实践中却常常被忽视。从我国中小学数学命题发展趋势... 详细信息

数学阅读是以数学语言文字、数学符号、数学图像为中介从数学文本中获取意义的心理过程,强调学生直面问题情境,自主感知和加工信息。数学阅读能力是一种重要的数学素养,但是在数学教学实践中却常常被忽视。从我国中小学数学命题发展趋势看,数学测试题目文字量有所增加。如果没有良好的数学阅读能力,学生难以在规定时间内高效、准确地完成测试题目。

关键词：数学阅读能力数学符号数学命题加工信息数学素养心理过程语言文字小学生

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区域感知实时人像超分辨率重建网络

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 588-595页

作者：龚柯存周梦琳唐东明西南民族大学国家民族事务委员会计算机系统重点实验室成都610041 西南民族大学计算机科学与工程学院成都610041 成都信息工程大学软件工程学院成都610225

在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子... 详细信息

在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子模型分别针对包含或不包含人像边缘的区域进行重建。实验结果表明:与现有方法相比,RASR模型在4倍上采样重建场景下的推理时延降低了88%,能够更有效地重建高分辨率人像图像。

关键词：区域感知单图像超分辨率门控单元通道划分块深度学习

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基于多尺度时空图神经网络的污染物浓度预测

控制与决策 2024年第4期39卷 1396-1402页

作者：廖海斌袁理龚颢巍武汉纺织大学电子与电气工程学院武汉430200

基于深度学习的细粒度污染物浓度预测是一种新兴且具有前景的方法,如何充分利用气象、空间和时间等3大信息是其关键.为了协同融合3大信息,提出一种基于多尺度时空图神经网络的污染物浓度预测模型.该模型利用空气质量模型动态构建多尺度... 详细信息

基于深度学习的细粒度污染物浓度预测是一种新兴且具有前景的方法,如何充分利用气象、空间和时间等3大信息是其关键.为了协同融合3大信息,提出一种基于多尺度时空图神经网络的污染物浓度预测模型.该模型利用空气质量模型动态构建多尺度的时空图神经网络,学习污染物之间的动态时空关系.具体为:利用图神经网络学习污染物之间的多尺度空间关系,采用空气质量模型HYSPLIT构建图的结点和边属性,通过基于注意力机制的GRU(gate recurrent unit)学习污染物浓度之间的时序关系.该模型不仅充分考虑了气象、空间和时间3大影响因素,还将3个因素联动起来统一到一个框架内协同学习.该方法与传统的机理模型方法相比具有灵活部署、易于实施的特点.实际项目数据集和公开数据集上的实验表明:与现有先进的基于图神经网络的方法相比,该方法预测的污染物浓度平均绝对误差降低了0.6左右,对称平均绝对百分比误差降低0.005左右.

关键词：污染物浓度预测时空数据深度学习机理模型图神经网络