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乌鲁木齐国际儿童医院门诊大厅结构设计

建筑钢结构进展 2024年第7期26卷 80-87页

作者：张波丁毅祝培杰和西良吴国松中建八局第二建设有限公司设计研究院济南250014 浙江精工钢结构集团有限公司浙江绍兴312030 同圆设计集团股份有限公司济南250102

乌鲁木齐国际儿童医院由门诊医技楼、病房楼等部分组成,总建筑面积为240000m^(2)。主要介绍了门诊医技楼主体结构设计、入口雨棚设计、大厅屋盖、分叉柱、倒梯形截面设计等多个施工技术问题。通过结构选型对比分析,主体结构采用减震框... 详细信息

乌鲁木齐国际儿童医院由门诊医技楼、病房楼等部分组成,总建筑面积为240000m^(2)。主要介绍了门诊医技楼主体结构设计、入口雨棚设计、大厅屋盖、分叉柱、倒梯形截面设计等多个施工技术问题。通过结构选型对比分析,主体结构采用减震框架结构,雨棚和大厅屋盖均采用单层网壳结构,经济合理的同时保证了建筑效果。通过传力路径分析和有限元计算,对网壳结构进行了单体模型和总装模型的对比研究,重点分析了结构的变形问题,对整体网壳进行了几何非线性和材料非线性的整体稳定性分析,对倒梯形截面采用截面替换的方式进行了补充分析,对支座等关键部位进行有限元分析以满足受力和稳定性的要求。

关键词：剪切变形网壳张弦梁分叉柱倒梯形截面

心康饮防治经皮冠状动脉成形术后再狭窄的临床实验研究

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上海中医药大学学报 2000年第3期14卷 24-27页

作者：张建盛许建中郑岚夏翔张一波沈小珩苏静英上海第二医科大学附属瑞金医院上海200020

为探讨心康饮口服液防治经皮冠状动脉成形术 (PTCA)后再狭窄的疗效及其作用机理 ,临床选择PTCA患者 6 0例 ,随机分治疗组(中药心康饮 )对照组 (西药常规治疗 )各 30例 ,疗程 3个月 ;另建立家兔实验性动脉狭窄模型 ,观察心康饮对家兔实... 详细信息

为探讨心康饮口服液防治经皮冠状动脉成形术 (PTCA)后再狭窄的疗效及其作用机理 ,临床选择PTCA患者 6 0例 ,随机分治疗组(中药心康饮 )对照组 (西药常规治疗 )各 30例 ,疗程 3个月 ;另建立家兔实验性动脉狭窄模型 ,观察心康饮对家兔实验性动脉狭窄及其胸主动脉平滑肌细胞增生的影响。结果 :治疗组与对照组比较 ,在改善临床症状 ,减少心绞痛发作及心肌缺血 (EKG)改善率方面有显著差异 (P <0 .0 5 ) ;实验研究结果显示 ,心康饮可明显降低家兔血清胆固醇、甘油三酯水平 (P <0 .0 1) ;改善血小板聚集率 (P <0 .0 5 ) ,镜下观察可明显减轻家兔骼动脉狭窄 (P <0 .0 1) ,并可抑制家兔胸主动脉平滑肌细胞的增生。

关键词：心康饮口服液经皮冠状动脉成形术后再狭窄

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基于混合低频车辆轨迹的交叉口延误计算

北京交通大学学报 2024年第4期48卷 123-130页

作者：张建波孙建平李霄赵祥徐德中北京交通发展研究院城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室北京100073 北京交通发展研究院城市交通北京市国际科技合作基地北京100073 北京智驾出行科技有限公司北京100044

针对道路交通运行监测评价中不同来源的网联车辆轨迹存在采样频率低和采样频率不一致等问题,提出了一种面向混合低频车辆轨迹的交叉口延误融合计算方法.首先,设计分段拟合函数重构网联车辆低频轨迹,再现车辆在交叉口区域的速度变化趋势... 详细信息

针对道路交通运行监测评价中不同来源的网联车辆轨迹存在采样频率低和采样频率不一致等问题,提出了一种面向混合低频车辆轨迹的交叉口延误融合计算方法.首先,设计分段拟合函数重构网联车辆低频轨迹,再现车辆在交叉口区域的速度变化趋势与加减速临界点.然后,基于实测轨迹量化分析不同采样频率与通过速度条件下交叉口车辆延误的误差特征,并以此为基础构建面向多源轨迹的交叉口延误融合计算与修正方法,利用先验误差修正和加权混合低频轨迹的延误计算结果.最后,通过蒙特卡洛实验验证所提出方法的有效性.研究结果表明:车辆行驶速度和样本量大小均对交叉口低频轨迹车辆延误的误差有显著影响;在相同速度区间和样本量条件下,采样间隔时间越大,重构后低频轨迹车辆延误的平均误差越大;在混合低频轨迹样本量为10的条件下,利用所提出方法计算的交叉口车均延误的相对误差在8%范围内的概率为93.6%,所提出方法能够有效提升利用混合低频轨迹测算交叉口机动车延误的精度.

关键词：交通工程交叉口延误混频数据低频轨迹数据融合

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基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型对2型糖尿病肾病的预测研究

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中国全科医学 2024年第8期27卷 961-970页

作者：邹琼吴曦张杨万毅陈长生空军军医大学军事预防医学系军队卫生统计学教研室、特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室陕西省西安市710032 陕西中医药大学公共卫生学院陕西省咸阳市712046 空军军医大学卫勤训练基地陕西省西安市710032

背景糖尿病肾病(DN)是糖尿病常见的微血管并发症之一,发病率高,危害性大。早期发现DN对预防相关疾病非常重要。目前大多研究基于传统的统计预测方法,数据需满足其所要求的前提假设条件。近年来已无法很好满足其在DN预测领域的需求,有必... 详细信息

背景糖尿病肾病(DN)是糖尿病常见的微血管并发症之一,发病率高,危害性大。早期发现DN对预防相关疾病非常重要。目前大多研究基于传统的统计预测方法,数据需满足其所要求的前提假设条件。近年来已无法很好满足其在DN预测领域的需求,有必要尝试开展机器学习等新方法在DN预测领域的应用。目的利用LASSO回归和麻雀搜索算法(SSA)优化的BP神经网络(SSA-BP神经网络)构建DN预测模型。方法本研究时间为2023年4—8月,数据来源于公开的伊朗133例糖尿病患者的并发症数据。采用SPSS 26.0软件进行单因素分析,采用LASSO回归筛选变量。以是否患DN为因变量,分别用8∶2和7∶3的比例划分训练集和测试集,使用SSA-BP神经网络进行建模与分析,并与经典的机器学习模型对比预测性能以分析较优的DN模型。基于准确率、精确率、灵敏度、特异度、F1-score和受试者工作特征曲线下面积(AUC)指标进行模型评价。结果剔除9例1型糖尿病患者,本研究纳入的有效样本量为124例2型糖尿病(T2DM)患者,其中73例(58.9%)被诊断为DN患者。单因素分析显示年龄、BMI、糖尿病持续时间、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbA_(1c))、低密度脂蛋白(LDL)、高密度脂蛋白(HDL)、三酰甘油(TG)、收缩压(SBP)和舒张压(DBP)的T2DM患者DN危险因素(P<0.05)。训练集∶测试集=8∶2时,训练集(n=100)中有59例DN患者,测试集(n=24)含有14例DN患者。LASSO回归筛选出年龄、糖尿病持续时间、HbA_(1c)、LDL和SBP共5个影响因素。Logistic回归(LR)、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、BP神经网络、SSA-BP神经网络模型在测试集的准确率分别为83.33%、79.17%、79.17%、87.50%、95.83%。F1-score分别为0.8462、0.8000、0.8000、0.8889、0.9600。训练集∶测试集=7∶3时,训练集(n=88)中有52例DN患者,测试集(n=36)含有21例DN患者。LASSO回归筛选出年龄、BMI、糖尿病持续时间、LDL、HDL、SBP和DBP这7个影响因素。LR、KNN、SVM、BP神经网络、SSA-BP神经网络模型在测试集的准确率分别为86.11%、86.11%、86.11%、72.22%、91.67%。F1-score分别为0.8718、0.8718、0.8649、0.7059、0.9091。结论LR、KNN和SVM模型在训练集∶测试集=7∶3时性能较好,BP神经网络和SSA-BP神经网络模型在训练集∶测试集=8∶2时性能较好。相较于BP神经网络模型和传统机器学习模型,SSA-BP神经网络模型的预测性能更佳,可及时准确识别T2DM DN患者,实现DN的早发现和早治疗,从而预防并减缓对其身体带来的危害。

关键词：糖尿病,2型糖尿病肾病神经网络,计算机预测模型

基于分数阶高斯噪声的BERT情感文本分类研究

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四川大学学报（自然科学版） 2024年第4期61卷 121-126页

作者：龙雨欣蒲亦非张卫华四川大学计算机学院成都610065

由于BERT模型庞大的参数量和在预训练阶段的过拟合问题,本文针对性地提出了基于分数阶高斯噪声(fGn)的即插即用模块FGnTune.该模块利用fGn引入随机性,用于提高BERT预训练模型在情感文本分类任务中的性能. fGn是具有长程依赖和非平稳性... 详细信息

由于BERT模型庞大的参数量和在预训练阶段的过拟合问题,本文针对性地提出了基于分数阶高斯噪声(fGn)的即插即用模块FGnTune.该模块利用fGn引入随机性,用于提高BERT预训练模型在情感文本分类任务中的性能. fGn是具有长程依赖和非平稳性的随机信号,通过在BERT微调阶段为参数融入fGn噪声,进一步增强模型的鲁棒性,降低过拟合的可能性.通过对不同网络模型及多种数据集进行实验分析,在不需增加模型的额外参数或增加其结构复杂度的前提下,引入FGnTune模块可以使模型的准确率在原有基础上提升约0.3%~0.9%.

关键词：文本分类 BERT 情感文本深度学习

Microstructure and properties evolution of Nb-bearing medium Cr wear-resistant cast steel during heat treatment

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Journal of Iron and Steel Research International 2021年第6期28卷 739-751页

作者： Jia-cheng zhang Tuo zhang yi-tao Yang School of Materials Science and Engineering Shanghai UniversityShanghai 200444China

The effect of quenching temperature and cooling conditions on the microstructure and mechanical properties of a 0.2%Nb medium chromium wear-resistant cast steel was *** microstructure,carbides and volume fraction of retained austenite were characterized using the optical microscope,scanning electron microscope,transmission electron microscope and X-ray *** influence of heat treatment on hardness,impact toughness and tensile properties of test steel was *** can be observed that lath martensite can be obtained under the condition of air cooling and oil cooling upon austenitizing in the range of 900–1020℃.Total carbide content of 0.2–1.1 wt.%under air cooling is more than that under oil cooling due to the lower cooling ***6C5,M23C6 and M7C3 were found at lower austenitizing temperature,of which niobium carbide mostly located at grain boundaries,while chromium carbides were uniformly distributed in the matrix with the size of 20–50 *** chromium carbides are basically dissolved into the matrix in test steel austenitized at 1020°***,the negligible growth of prior austenite grain size is *** austenitized at 1020℃ and cooled in air+tempered at 200℃ has a best combination of hardness,plasticity and tensile strength due to fine grain size and more amount of retained *** this condition,the hardness is 58 HRC,the impact toughness is 22.92 J/cm^(2),and the tensile strength is 1136.9 MPa.

关键词： Wear-resistant steel Quenching temperature Cooling condition Carbide Retained austenite Strengthening Toughening

银杏种仁分离蛋白水解产物的制备及其抗氧化活性研究

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林产化学与工业 2024年第2期44卷 27-32页

作者：王翔张彩虹蒋建新谢普军黄立新中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏省生物质能源与材料重点实验室国家林业和草原局林产化学工程重点实验室林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042 北京林业大学材料科学与技术学院北京100083 南京林业大学江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心江苏南京210037

采用碱性蛋白酶、菠萝蛋白酶和米曲霉蛋白酶对银杏种仁分离蛋白(GBSPI)进行水解,并通过体外DPPH自由基、羟基自由基和超氧阴离子自由基清除实验评价GBSPI水解产物的抗氧化活性。研究结果表明:碱性蛋白酶、菠萝蛋白酶和米曲霉蛋白酶水解... 详细信息

采用碱性蛋白酶、菠萝蛋白酶和米曲霉蛋白酶对银杏种仁分离蛋白(GBSPI)进行水解,并通过体外DPPH自由基、羟基自由基和超氧阴离子自由基清除实验评价GBSPI水解产物的抗氧化活性。研究结果表明:碱性蛋白酶、菠萝蛋白酶和米曲霉蛋白酶水解产物的得率分别为93.60%、60.00%和46.80%,水解度分别为13.76%、6.28%和5.55%。3种酶水解产物对DPPH自由基、羟基自由基和超氧阴离子自由基均具有较好的抑制作用,其中,碱性蛋白酶水解产物具有最强的抗氧化活性,其对DPPH自由基、羟基自由基和超氧阴离子自由基的IC 50值分别为5.29、0.35和7.01 g/L。

关键词：银杏种仁水解产物水解度抗氧化活性

Stable Label-Specific Features Generation for Multi-Label Learning via Mixture-Based Clustering Ensemble

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第7期9卷 1248-1261页

作者： yi-Bo Wang Jun-yi Hang Min-Ling zhang School of Computer Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 210096China IEEE

Multi-label learning deals with objects associated with multiple class labels,and aims to induce a predictive model which can assign a set of relevant class labels for an unseen *** each class might possess its own characteristics,the strategy of extracting label-specific features has been widely employed to improve the discrimination process in multi-label learning,where the predictive model is induced based on tailored features specific to each class label instead of the identical instance *** a representative approach,LIFT generates label-specific features by conducting clustering ***,its performance may be degraded due to the inherent instability of the single clustering *** improve this,a novel multi-label learning approach named SENCE(stable label-Specific features gENeration for multi-label learning via mixture-based Clustering Ensemble)is proposed,which stabilizes the generation process of label-specific features via clustering ensemble ***,more stable clustering results are obtained by firstly augmenting the original instance repre-sentation with cluster assignments from base clusters and then fitting a mixture model via the expectation-maximization(EM)*** experiments on eighteen benchmark data sets show that SENCE performs better than LIFT and other well-established multi-label learning algorithms.

关键词： Clustering ensemble expectation-maximization al-gorithm label-specific features multi-label learning

Crystallinity dependence of electrochemical properties for LiFePO_4

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Rare Metals 2015年第5期34卷 334-337页

作者： Ting Zhao xiang-Jun zhang xiang Li Shi-Gang Lu Research and Development Centre for Vehicle Battery and Energy Storage General Research Institute for Nonferrous Metals

LiFePOa composites were prepared by solid state reactions at different temperatures and time. The crystalline structure and morphology of the composites were analyzed by X-ray diffraction （XRD） and scanning electron microscopy （SEM）, while X-ray absorption spectroscopy （XAS） was employed to characterize the crystallinity. Experimental results show that the electrochemical properties do not monotonously get better with the decrease of particle size and the traditional long reaction time is needless. Moreover, XAS is an effective technique to discover the change in crystallinity.

关键词： Lithium ion battery LiFePO4 Crystallinity