全胸腔镜主动脉瓣置换术的体外循环管理

目的总结全胸腔镜主动脉瓣置换术的体外循环管理体会。方法将2020年1月至2023年4月在南方医科大学附属广东省人民医院接受主动脉瓣置换的22例主动脉瓣狭窄患者作为研究对象。所有患者的右侧胸壁打3孔,作为手术操作入路,采取股动静脉插管,辅以负压静脉引流技术。体外循环中采取中低温28℃至31℃鼻咽温、中低流量50~70 mL·kg^(-1)·min^(-1)。统计患者的手术完成情况、体外循环时间、主动脉阻断时间、术中最低温度、心脏复搏方式、术后呼吸机辅助呼吸时间、重症监护室住院时间、24 h的胸腔引流量、术后2 h、4 h、8 h、12 h、24 h乳酸浓度、术后24 h尿量、死亡情况。结果22例患者手术均成功,体外循环时间为(179.00±56.50)min,主动脉阻断时间为(116.0±30.7)min,术中最低温度为(30.50±0.79)℃,心脏复搏方式中自动复搏患者占81.8%,电击复搏患者占18.2%,术后呼吸机辅助呼吸时间为(17.9±16.4)h,重症监护室住院时间为(54.7±25.4)h,24 h的胸腔引流量为(230±116)mL,术后24 h尿量为(3138±748)mL。无患者出现心肺并发症和死亡情况。结论经股动静脉插管建立外周体外循环能够有效配合全胸腔镜主动脉瓣置换术。

含电动汽车和光伏的配电网演化动态博弈调度策略

针对大规模电动汽车的无序充电行为可能导致电网出现的三相不平衡问题,基于演化动态博弈模型,提出一种考虑三相负荷平衡和光伏消纳的电动汽车充电调度策略。首先,基于电动汽车接入时段的主观性以及光伏出力和负荷的不确定性,引入游牧集群和定居集群之间的演化动态博弈方程;然后,考虑用户侧和电网侧双方利益关系,设计以最小化电动汽车充电费用、三相负荷不平衡度和无功需求为目标的调度优化模型;最后,通过对某商业区配电网算例进行仿真求解,对比分析三相有功曲线、三相无功曲线以及荷电状态曲线的变化趋势。算例结果表明,该调度策略可有效降低三相不平衡度,满足无功补偿的需求以及改善用户充电成本。

某220m钢筋混凝土烟囱可靠性鉴定与加固方案研究

某现浇钢筋混凝土单筒式锥形烟囱已出现明显的劣化现象,混凝土筒壁表面多处出现竖向裂缝或环向裂缝,钢筋外露并出现锈蚀现象。基于此,文章全面检测了该烟囱主体结构的现状,对现状结构的安全性进行验算复核,并根据验算评估结果提出相应的加固处理方案,对同类工程具有重要的参考价值。

高职院校学生自主创业现状问题及对策探析

近年来,高职院校学生针对就业难的问题,在国家的倡导和鼓励下选择自主创业。本文从高职院校学生自主创业的意义、现状及面临的问题分析,从而提出改进高职院校学生自主创业现状的具体措施。

外科(胸心外科方向)专业住院医师规范化培训模式初步探讨

外科(胸心外科方向)是住院医师规范化培训(简称住培)专业之一。目前临床工作中大型三甲医院已独立设置胸外科与心血管外科,由于临床工作与培训要求存在差异,导致一系列可能影响外科(胸心外科方向)专业住培质量的问题。该文通过分析胸外科和心血管外科的现状,探讨外科(胸心外科方向)专业的住培模式。

基于大数据平台的肺部结节随访系统优化探索

Hadoop是公认的行业大数据标准开源软件,因其在分布式环境下具备海量数据处理能力,目前在肺部结节随访系统中应用广泛。然而,Hadoop分布式文件系统(HDFS)在设计之初是为了解决大文件存储与计算问题,对海量数目的小文件存储与检索存在性能低下、主节点NameNode内存占用率高等问题。为此构建一种改进的HDFS数据布局存储方案HFS,通过在NameNode中加入文件处理识别模块实现小文件元数据向SecondnameNode和DataNode集群的迁移;同时设计出DataNode间数据流动的算法,有效降低了NameNode节点的处理压力。分别基于HFS和单一HDFS对肺部结节随访系统进行测试,实验结果表明在NameNode内存占有率和整体数据分析时间等方面,基于HFS的肺部结节随访系统具备明显优势。

有效导热系数模型在核热推进反应堆的应用

核热推进反应堆一般选用氢气做工质,通过堆芯燃料颗粒加热到高温,以实现较高的发动机推力和比冲。基于美国核热推进火箭发动机的典型堆芯设计方案,在高温气冷堆球床有效导热系数模型的基础上,对更小直径的燃料颗粒与更高温度的氢气工质组成的颗粒床混合介质进行了初步计算,获得了燃料种类、颗粒直径、孔隙率等关键参数对堆芯导热能力的影响规律。同时,考虑到燃料颗粒采用多种材料复合而成的包覆型结构,采用均匀化方法对不同材料的基础热物性进行了等效计算,从而为有效导热系数模型提供固体域平均导热参数。从计算结果来看,颗粒直径和孔隙率对有效导热系数的影响更大,特别是高温条件下辐射换热作用占主导,使得材料自身导热系数的贡献很小。

一种基于条件度量迁移学习的机械故障诊断可解释方法

迁移学习技术可以减小源域和目标域特征之间的分布差异。然而,在跨设备场景下,现有研究往往难以衡量并缩小不同设备间数据的条件分布差异,导致模型在源域获得的知识不能很好地迁移到目标域。此外,在实际的故障诊断场景中,决策者通常需要理解模型为何将某些数据归类为特定故障类型。由于深度学习模型的复杂性,其往往被看作是“黑匣子”,难以解释其内部工作机制。为了克服上述缺点,提出一种基于条件度量迁移学习的可解释故障诊断方法。首先利用Hilbert包络谱分析将时域信号转为频域信号;其次搭建深度孪生卷积神经网络和分类器,从频域中提取源域和目标域数据中的高维特征并做分类训练;然后将可解释的条件核Bures度量嵌入到无监督学习的损失函数中,提高条件分布下的特征适配能力和模型可解释性;最后利用博弈论中的SHAP方法对模型诊断结果做基于包络谱的事后可解释分析。在3种设备的6种跨设备轴承故障诊断任务中开展试验,对所提方法和其他相关对比方法进行评估,结果表明提出的方法可以有效地提高跨设备机械故障诊断精度,达到了平均99.47%的诊断精度。并解释了哪些频率点对模型的决策起到关键作用。

春季青藏高原感热异常对副热带东北太平洋低云的影响

【目的】探究春季青藏高原感热异常对同期副热带东北太平洋(Subtropical Northeastern Pacific,SNEP)低云量的影响。【方法】基于卫星观测和再分析资料,采用回归分析、相关分析、合成分析以及模式模拟等方法,分析青藏高原感热与SNEP低云量的关系。【结果与结论】(1)青藏高原感热和SNEP低云量奇异值分解的第一模态方差贡献率为33.76%,时间序列相关系数达0.84。(2)春季青藏高原地表感热异常增加时,大气环流异常自青藏高原到SNEP呈现“+-+-+”的准正压波列状结构。SNEP异常反气旋环流会加强北太平洋副热带高压强度,使其向东北移动。同时,异常正压反气旋环流加强下沉运动,大气低层逆温层强度加强,低云高度降低。(3)反气旋环流东南侧的东北风异常加速背景风速,导致海表感热增加,海气界面稳定度减弱,湍流混合运动加强,因此有利于海面向云层输送水汽,促使低云量增加。(4)青藏高原感热异常强年的响应显著大于弱年,体现不对称性。本研究探究青藏高原与SNEP低云变异的物理联系,可为SNEP低云的预测提供参考。

回旋式倒立摆的H∞控制

倒立摆系统具有多变量、非线性、强耦合和不确定的特点,常被用来验证控制算法的优劣性。H∞在干扰抑制和鲁棒性上均有较为突出的表现。在对倒立摆控制研究情况和H∞控制理论发展情况进行简单介绍后,围绕一阶回旋式倒立摆的H∞控制进行研究。首先,基于拉格朗日方程对一阶倒立摆进行动力学分析,并近似地得到平衡点附近的线性方程;对倒立摆系统进行分析,得到倒立摆系统是能观能控系统、但平衡点不稳定的结论。其次,简单介绍基于里卡蒂方程的H∞控制器求解方法,并证明该控制器能够保证系统的稳定性。最后,仿真确定加权矩阵各元素和H∞性能指标的大小对系统性能的影响和对电机扭矩的要求,并最终确定一组相对合适的参数进行控制器设计。

一种新的最小生成树算法

针对在最小生成树求解中常用的Prim算法和Kruskal算法适合直接在图上作业而不适于计算机求解,提出了一种新的最小生成树算法:根据最小生成树的定义和性质,对权矩阵进行操作。其优点是:求解过程简单清晰,形象直观,快速有效,易于编程,且具有更广泛的适用性,在求解多节点网络的最小生成树时更能体现其计算速度快的优越性。最后用大庆油田电网作为具体的实例验证了本算法的正确性。

混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制策略

家庭能源优化控制是家庭能源管理系统(HEMS)的重要分支之一,然而由于缺少有效的智能优化算法,制约了家庭能源优化控制的实际应用。本文通过对家用电器运行特性的分析,将家庭用电设备分为刚性负荷,简单可调节负荷,电池类设备,供暖、通风和空调(HVAC)系统设备等,并建立相应的负荷模型;以市电电网、光伏发电、储能电池三种能源作为智能家庭的供给源,以电能花费和用户舒适度作为优化目标,建立混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制模型;并提出一种基于改进的快速粒子群算法(APSOA)的智能求解方法,得出每个电器最优的用电时段,室温控制系统各个时段所需功率以及蓄电池各个时段的充放电功率。以某智能家庭夏季某一天用电情况为例,在Matlab环境下,建立模型并仿真,与粒子群算法(PSOA)、遗传算法(GA)进行对比,说明了模型和算法的可行性及有效性。

近百年东亚冬季风与ENSO循环的相互关系及其年代际异常

运用相关及滑动相关的计算技术，讨论了近百年东亚冬季风与ＥＮＳＯ循环的相互关系及其年代际异常。研究指出，东亚冬季风与赤道东太平洋海温的年际关系具有年代际的变化特征；季风与ＥＮＳＯ循环的关系受到季风的ＱＢＯ以及季风－海洋的年代际背景场配置关系的共同作用；当季风与海洋的背景场处于同样状态时，强冬季风有利于第二年冬季赤道东太平洋的升温，产生ＥｌＮｉｎｏ事件；当两者的背景场处于反位相状态时，强冬季风对应于第二年冬季的ＬａＮｉｎａ位相。

一种新的图像分割算法

针对一类普遍存在的图像,采用具有生物学背景的交叉视觉皮质模型进行图像分割.将交叉视觉皮质模型所具有的符合人眼对亮度响应非线性要求的指数衰减的阈值机制,改进为适合图像分割处理的线性衰减的阈值机制,提出了线性阈值-交叉视觉皮质模型.同时采用改进的二维Tsallis交叉熵作为分割准则,可自动地确定交叉视觉皮质模型神经元的分割阈值以及循环迭代次数.实验表明,这种分割算法优于经典的OSTU算法和K-m eans算法,同时基于改进的二维Tsallis交叉熵准则优于基于二维最大Shannon熵准则、传统二维Tsallis交叉熵准则和一维最小Tsallis交叉熵准则.

利用重测序的水稻染色体片段代换系群体定位剑叶形态QTL

剑叶形态性状(剑叶长、剑叶宽和剑叶面积)是水稻理想株型育种的重要目标性状之一。发掘新的控制水稻剑叶形态性状的基因资源,准确鉴定和定位水稻剑叶形态性状QTL,对开展水稻剑叶形态性状分子生物学研究和理想株型分子育种都具有重要意义。以通过高通量测序而准确获知代换片段位置及长度的一套用籼稻品种9311为受体、粳稻品种日本晴为供体构建的,包括128个染色体片段代换系群体为材料,对剑叶形态性状及其与主穗颖花之间的相关性进行分析,结果表明剑叶面积与剑叶长、宽呈极显著正相关,主穗颖花数与剑叶长、剑叶面积呈极显著正相关。利用多元回归分析方法,结合Bin-map,共鉴定出与水稻剑叶长、宽和面积相关的QTL分别为4、4和6个,贡献率介于4.08%～60.40%。上述QTL的准确定位,为进一步精细定位及克隆相应QTL以及开展水稻剑叶形态性状分子育种奠定了基础。

一种基于格式化标签的可扩展控制流检测方法

硬件瞬态故障是运行于高辐照宇宙环境下的航天计算机面临的最主要挑战之一.其中,控制流错误是这种故障影响系统可靠性的重要体现.首先在程序控制流图的基础上,利用图着色算法对基本块进行分类,然后基于基本块的格式化标签提出一种有效的控制流检测方法ECCFS,并针对基本块内部和过程间两个控制流检测问题分别给出其扩展解决方法.检测效能分析和故障注入实验的结果都表明,除了伪分支和几个边界检测盲点之外,ECCFS能够检测出绝大部分的控制流错误.与两个有代表性的控制流检测方法相比较,ECCFS在错误检测率和性能开销等方面都具有一定的优势.

模糊层次分析法在变压器脆性分析中的应用

采用模糊层次分析法对系统脆性进行了分析。由模糊层次分析法得到了因素(或元件)的相对重要度排序矢量,通过定义脆性激发度及激发阈值,对系统的脆性是否被激发进行了理论的分析。通过分析,可以找出系统中的脆性元件或因素,可以最大程度地避免脆性的发生。最后以变压器故障的模糊层次分析为例,从变压器故障因素的相对重要度入手,找出了容易引起变压器故障的脆性因素,经检验该方法是可行的,同时说明进行系统的脆性分析是完全必要的。

新疆红芪的化学成分研究

目的研究新疆红芪(Hedysarumaustrosibiricumb.Fedtsch.)的化学成分。方法采用柱色谱法分离。结果分得3个化合物,经理化性质及波谱方法鉴定为7-羟基-4′-甲氧基异黄酮、芒柄花苷和天冬氨酸。结论3个化合物为首次从该植物分离得到。

印度洋-太平洋海温的年际、年代际异常及其对亚洲季风的影响

运用 ＥＯＦ分析方法，对近５０ ａ的印度洋－太平洋 ＳＳＴ的年际、年代际变化 特征进行了分析，并在此基础上进行了数值试验．研究表明：在近 ５０ ａ中，ＳＳＴ的第 一气候模态与年代际尺度变化相对应，并经历了两次气候突变，分别在１９５６年和 １９７６年前后．第二气候模态与ＥＮＳＯ事件相对应，其空间分布反映了厄尔尼诺发生 时ＳＳＴ的异常分布．中国东部降水以及亚洲季风异常不仅与ＥＮＳＯ事件有关，而且 受到年代际气候背景场的影响．诊断和模拟结果具有较好的一致性．

近百年东亚冬季风的突变性和周期性

该文利用海平面气压场资料，计算了１８７３～１９９０年的东亚冬季风强度指数，并用滑动ｔ检验和奇异谱分析方法（ＳＳＡ）对近百年的东亚冬季风的突变性和周期性进行了研究．研究表明：东亚冬季风强度具有显著的年际及年代际变化．当冬季风强时，中国大部分地区温度降低，蒙古高压升高，阿留申低压加深．当冬季风弱时，天气及环流特点几乎与之相反．东亚冬季风存在ＱＢＯ、ＬＦＯ和ＩＤＯ现象，各振荡分量都具有年代际的差别．