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Fault detection and diagnosis of electric bus air conditioning systems incorporating domain knowledge and probabilistic artificial intelligence

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Energy and AI 2024年第2期16卷 316-330页

作者： fangzhou guo Zhijie Chen Fu Xiao Department of Building Environment and Energy Engineering Hong Kong Polytechnic UniversityHong Kong Lawrence Berkeley National Laboratory BerkeleyCAUSA Research Institute for Smart Energy Hong Kong Polytechnic UniversityHong Kong

The air conditioning systems in electric city buses usually operate in rapidly changing ambient conditions and are more likely to suffer from mechanical faults. Although many fault detection and diagnosis (FDD) methods have been developed for building air conditioning systems, they are difficult to be applied to bus air conditioners since its operation is highly dynamic and fault-free data are usually unavailable. Therefore, this paper proposes an FDD method for electric bus air conditioners to tackle the above issues. First, the method identifies faults in an unsupervised manner by comparing selected features among a group of peer systems. Then, considering the features are influenced by the operating conditions, Gaussian process regression (GPR) models are established to find the relationships between each feature and its influential parameters. The probabilistic nature of the GPR is used to differentiate predictions with large uncertainty, which are then excluded from FDD. In this way, robustness of the method is evidently improved. Finally, fault indexes are defined to detect and diagnose mechanical faults. We applied the method to a group of air conditioners in a city bus fleet. Results showed that it can effectively identify refrigerant undercharge and indoor and outdoor fan problems with low false positive/genitive rates. Also, the method is highly robust and not sensitive to the faulty systems in the bus fleet.

关键词： Fault detection and diagnosis Predictive maintenance Air conditioner Electric vehicle Data-driven model Gaussian process

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Visual Exploration of Differences Among DTI Fiber Models

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Chinese Journal of Electronics 2018年第5期27卷 959-967页

作者： MEI Honghui guo fangzhou CHEN Haidong CHEN Yi CHEN Wei State Key Lab of CAD&CG Zhejiang University Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety Beijing Technology and Business University

In-vivo studies of fibrous structures require non-invasive tools, of which one is fiber tracking based on Diffusion tensor imaging(DTI) datasets. Different fiber models can be produced from different DTI images, which may vary from subject to subject due to variations in anatomy, motions in scanning, and signal noises. Additionally, parameters of the tracking method also have a great influence on resulting models. Illustrating, exploring, and analyzing differences among DTI fiber models are crucial for the purposes of group comparison,atlas construction, and uncertainty analysis. Conventional approaches illustrate fiber models in 3D space and explore differences either voxel-wisely or fiber-based. However, these approaches rely on accurate alignment processes and may easily be disturbed by visual clutters. We introduce a two-phase pro jection technique to illustrate a complex 3D fiber model with a unique 2D map to characterize features for further exploration and analysis. Moreover, regions of significant differences among the maps are marked out. In these 2D maps, differences can be easily distinguished without occlusions that often occur in 3D spaces. To facilitate comparative analysis from multiple perspectives, we design an interface for interactive exploration. The effectiveness of our approach is evaluated with two datasets.

关键词： Diffusion tensor imaging Fiber tracking Difference visualization Visual exploration

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A survey of network anomaly visualization

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Science China(Information Sciences) 2017年第12期60卷 126-142页

作者： Tianye ZHANG Xumeng WANG Zongzhuang LI fangzhou guo Yuxin MA Wei CHEN State Key Laboratory of CAD & CG Zhejiang University

Network anomaly analysis is an emerging subtopic of network security. Network anomaly refers to the unusual behavior of network devices or suspicious network status. A number of intelligent visual tools are developed to enhance the ability of network security analysts in understanding the original data, ultimately solving network security problems. This paper surveys current progress and trends in network anomaly visualization. By providing an overview of network anomaly data, visualization tasks, and applications, we further elaborate on existing methods to depict various data features of network alerts, anomalous traffic, and attack patterns data. Directions for future studies are outlined at the end of this paper.

关键词： network anomaly network anomaly visualization visual analysis network security visualization

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非对比增强全心冠状动脉磁共振血管成像在儿童川崎病冠状动脉病变中的应用

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中国医学影像学杂志 2024年第2期32卷 136-141页

作者：梁娟马玉荣韩娜郭方舟王鹏飞艾凯张静兰州大学第二医院核磁共振科甘肃兰州730000 兰州大学第二医院超声科甘肃兰州730000 飞利浦医疗临床科研部陕西西安710000

目的通过对比超声检查,分析非对比增强全心冠状动脉磁共振血管成像(NCE-CMRA)技术评估冠状动脉方面的优势,探讨该技术诊断儿童川崎病冠状动脉病变的价值。资料与方法回顾性分析2017年6月—2021年6月兰州大学第二医院经临床确诊的41例川... 详细信息

目的通过对比超声检查,分析非对比增强全心冠状动脉磁共振血管成像(NCE-CMRA)技术评估冠状动脉方面的优势,探讨该技术诊断儿童川崎病冠状动脉病变的价值。资料与方法回顾性分析2017年6月—2021年6月兰州大学第二医院经临床确诊的41例川崎病患儿的NCE-CMRA及超声资料。对比超声与NCE-CMRA对冠状动脉的显示能力,分析NCE-CMRA技术的成像特点,总结NCE-CMRA显示的冠状动脉病变范围、程度等影像学特征。结果41例患儿NCE-CMRA检查整体血管节段显示率为75.6%;超声整体节段显示率为46.3%,两种技术差异有统计学意义(χ^(2)=59.04,P<0.001)。针对冠状动脉中、远段的显示,NCE-CMRA较超声具有明确的显像优势(χ^(2)=57.98、161.47,P<0.001)。41例患儿中,25例(200节段)冠状动脉受损,94个节段表现为不同程度扩张,其中巨大冠状动脉瘤8段(8.6%),中型冠状动脉瘤35段(37.2%),小型冠状动脉瘤或冠状动脉扩张51段(54.2%)。结论NCE-CMRA技术能够客观、清晰地显示儿童冠状动脉,准确反映川崎病所致冠状动脉受损程度,在诊断和评估儿童川崎病冠状动脉病变方面具有重要临床意义。

关键词：川崎病冠状动脉病变磁共振成像超声检查儿童

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An Online Visualization System for Streaming Log Data of Computing Clusters

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Tsinghua Science and Technology 2013年第2期18卷 196-205页

作者： Jing Xia Feiran Wu fangzhou guo Cong Xie Zhen Liu Wei Chen State Key Laboratory of CAD&CG Zhejiang University College of Computer Science and Technology Hangzhou Dianzi University

Monitoring a computing cluster requires collecting and understanding log data generated at the core, computer, and cluster levels at run time. Visualizing the log data of a computing cluster is a challenging problem due to the complexity of the underlying dataset： it is streaming, hierarchical, heterogeneous, and multi-sourced. This paper presents an integrated visualization system that employs a two-stage streaming process mode. Prior to the visual display of the multi-sourced information, the data generated from the clusters is gathered, cleaned, and modeled within a data processor. The visualization supported by a visual computing processor consists of a set of multivariate and time variant visualization techniques, including time sequence chart, treemap, and parallel coordinates. Novel techniques to illustrate the time tendency and abnormal status are also introduced. We demonstrate the effectiveness and scalability of the proposed system framework on a commodity cloud-computing platform.

关键词： computing cluster performance metrics monitoring streaming data visualization

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基于数字虚拟仿真系统的CBL教学法在神经外科临床教学中的应用

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中国继续医学教育 2024年第5期16卷 34-38页

作者：严峻文静黄乾荣凌国源郭方舟蒋骞邓腾莫立根广西医科大学附属肿瘤医院神经外科广西南宁530021 广西医科大学第一附属医院风湿免疫科广西南宁530021

目的探讨基于数字虚拟仿真系统的案例教学法(case-based learning,CBL)在神经外科临床教学中的应用效果。方法2022年1—12月,选取广西医科大学附属肿瘤医院外科学习的60名临床医学专业本科生为研究对象,随机分为试验组和对照组,试验组... 详细信息

目的探讨基于数字虚拟仿真系统的案例教学法(case-based learning,CBL)在神经外科临床教学中的应用效果。方法2022年1—12月,选取广西医科大学附属肿瘤医院外科学习的60名临床医学专业本科生为研究对象,随机分为试验组和对照组,试验组采用基于数字虚拟仿真系统的CBL教学法进行教学,对照组采用传统教学法教学。通过问卷调查比较2组的外科学理论和临床技能考试、教学效果评价。结果试验组理论知识考核成绩(88.66±11.25)分和技能成绩(90.55±8.54)分,均高于对照组的理论知识考核成绩(78.32±11.61)分和技能成绩(80.62±8.45)分,差异有统计学意义(P0.05)外,在其他亚类,试验组均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于数字虚拟仿真系统的CBL教学法能让学生更好地理解和掌握神经外科疾病,有效提高学生的考核成绩,激发学习兴趣,提高学生自主学习能力,在临床教学中具有一定的应用前景。

关键词：数字虚拟仿真系统 CBL教学法传统教学神经外科学临床教学本科医学生

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体育传播中的叙事创新——以中央广播电视总台东京奥运会转播为例

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电视研究 2021年第10期 30-32页

作者：苟凯东郭方舟西南大学新闻传媒学院

比赛现场、传播场景与表达话语是考量体育传播叙事创新的三个维度,对此,中央广播电视总台进行了开拓性的探索。本文认为,在东京奥运会大部分比赛现场没有观众参与的有限表达空间内,中央广播电视总台报道团队以技术创新重建现场、以小屏... 详细信息

比赛现场、传播场景与表达话语是考量体育传播叙事创新的三个维度,对此,中央广播电视总台进行了开拓性的探索。本文认为,在东京奥运会大部分比赛现场没有观众参与的有限表达空间内,中央广播电视总台报道团队以技术创新重建现场、以小屏崛起重构场景、以现场表达重组话语,使东京奥运会的呈现更加精彩、体育传播的叙事层次更加丰富。

关键词：奥运转播体育叙事技术创新传播场景表达话语

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床旁超声诊断应激性心肌病1例

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中国医学影像技术 2022年第6期38卷 953-954页

作者：郭方舟王小锋兰州大学第二医院超声医学中心甘肃兰州730000

患者女,24岁,1个月前孕9+4周因产检提示稽留流产于当地医院接受无痛清宫术,术后持续阴道少量出血,门诊予“米非司酮、米索前列醇”等药物治疗后无明显改善,近2日阴道新鲜出血多于月经量,不伴腹痛等;既往体健。查体未见明显异常。实验室... 详细信息

患者女,24岁,1个月前孕9+4周因产检提示稽留流产于当地医院接受无痛清宫术,术后持续阴道少量出血,门诊予“米非司酮、米索前列醇”等药物治疗后无明显改善,近2日阴道新鲜出血多于月经量,不伴腹痛等;既往体健。查体未见明显异常。实验室检查:人绒毛膜促性腺激素(human chorionic gonadotropin,HCG)698.00 mIU/ml。盆腔超声:宫腔内近右侧宫角处探及2.5 cm×1.5 cm高回声,形态不规则,边界尚清,内部回声不均,周边血流信号较丰富。盆腔MRI:右侧宫角及输卵管间质部异常信号,与子宫界限不清,提示宫角妊娠。

关键词： Takotsubo心肌病妊娠,异位超声心动描记术

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面向时序数据异常检测的可视分析综述

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计算机研究与发展 2018年第9期55卷 1843-1852页

作者：韩东明郭方舟潘嘉铖郑文庭陈为 CADWCG国家重点实验室(浙江大学) 杭州310058

时序数据中的异常检测指的是在时序上去检测分析数据中异常的特征、趋势或模式.自动化的异常检测方法常会忽略细微的、模糊的、不确定的异常.可视分析通过对数据的可视表达和可视界面,集成用户和数据挖掘的能力.首先总结异常检测的挑战... 详细信息

时序数据中的异常检测指的是在时序上去检测分析数据中异常的特征、趋势或模式.自动化的异常检测方法常会忽略细微的、模糊的、不确定的异常.可视分析通过对数据的可视表达和可视界面,集成用户和数据挖掘的能力.首先总结异常检测的挑战;然后从异常类型(属性、拓扑和混合)和异常检测方法(直接投影法、聚类方法和机器学习方法)2个角度对面向时序数据异常检测的可视分析工作进行分类和总结;最后阐述了未来的研究方向.

关键词：异常检测可视分析可视化时序数据数据挖掘

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贴近纯朴绽放春天——2008巴黎家具展系列报道(二)

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家具与室内装饰 2008年第5期15卷 40-45页

作者：方舟郭斌王周

笔者之所以要用“贴近纯朴”这样的话语来命题为文，不仅在于2008巴黎家具展（Meuble Paris）上比利时Sempre公司“天然去雕饰”的艺术表现手法，以及透过他们的产品与服务所呈现的“枯木逢春”的审美意境。与此同时，也恰到好处地迎合... 详细信息

笔者之所以要用“贴近纯朴”这样的话语来命题为文，不仅在于2008巴黎家具展（Meuble Paris）上比利时Sempre公司“天然去雕饰”的艺术表现手法，以及透过他们的产品与服务所呈现的“枯木逢春”的审美意境。与此同时，也恰到好处地迎合了当今世界的时尚潮流：怀古念旧，崇尚自然，尤为可贵、可喜的是，他们精准地捕捉到了“纯朴自然”这一受众兴奋点，

关键词：家具展巴黎表现手法比利时自然时尚

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