珠海市学龄前儿童中医体质类型及其影响因素分析

目的了解珠海市学龄前儿童中医体质类型并分析其影响因素,为制定珠海市儿童保健措施提供理论支持。方法2020年7月1日-2021年5月31日采用整群抽样的方法,抽取珠海市香洲区吉大街道幼儿园,将全部幼儿园儿童纳入研究对象,对符合条件儿童进行现场问卷调查和体格检查。结果共收集1006份有效问卷。通过Logistic回归模型分析发现,早产、儿童身高、儿童身高别体质量是中医体质类型的影响因素(P<0.05)。早产相比于足月产儿童更不容易出现偏颇体质(P<0.05),尤其是痰湿质,OR值为0.313,95%CI:0.104~0.946。儿童的身高与体质类型有关,身高低(身高≤-1SD)的儿童,发生除痰湿质之外的其他偏颇体质的概率更大(P<0.05)。与身高在正常范围的儿童相比,身高“中下”及以下(身高≤-1SD)儿童为阴虚质,OR值为2.307,95%CI:1.36~3.914;气郁质的OR值为2.788,95%CI:1.09~7.133;其他体质的OR值为3.485,95%CI:1.189~10.216。身高“中上”及以上(身高≥1SD)的儿童,体质类型为痰湿质的概率更大,其OR值为1.810,95%CI:1.091~3.001。与身高别体质量“中”的儿童相比,身高别体质量“中上”及以上(体质量≥1SD)的儿童体质类型为阴虚质概率更大,OR值为3.384,95%CI:2.162~5.296。结论对珠海市学龄前儿童应该重点关注阴虚质体质,儿童身高、身高别体质量偏低或者偏高都容易发生偏颇体质,对不同特征和中医体质的学龄前儿童应进行个性化的中医健康指导。

基于对抗生成网络的多风格化的汉字（英文）

随着生成对抗网络(GAN)的发展,中文字体转换领域的研究越来越多,研究者能够生成高质量的汉字图像。这些字体转换模型可以使用GAN将源字体转换为目标字体。然而,目前的方法有以下局限:1)生成的图像模糊;2)模型一次只能学习和生成一种目标字体。针对这些问题,该文开发了一种全新的模式来执行中文字体转换。首先,将字体信息附加到图像上,告诉生成器需要转换的字体;然后,通过卷积网络提取和学习特征映射,并使用转置卷积网络生成照片真实图像。使用真实图像作为监控信息,以确保生成的字符和字体与它们自身一致。这个模型只需要训练一次,就能够将一种字体转换为多种字体并生成新的字体。对7个中文字体数据集的大量实验表明,该方法在中文字体转换中优于其他几种方法。

纸质作业数据智能采集分析与个性化学习系统

'因材施教'的个性化教学一直以来都是教育领域中的一个重要研究方向,随着深度学习等前沿技术的不断发展进步,人工智能与教育的结合为智能化的个性化教学提供了新的研究方法。本文以阿凡题发布的基于纸质化作业的个性化学习系统为例,分析该系统是如何在不额外增加老师负担的前提下,通过人工智能和大数据分析等一系列技术手段来自动收集和分析学生的作业数据,实现个性化的教学指导方案。

沙盐三井套管环空盐结晶事故的处理

沙盐三井是属于陆相地质构造的水溶采卤井，采取单井对流两管油垫正循环的采卤工艺进行生产。在生产中，因卤水浓度过高，而导致套管环空盐结晶堵管。通过采取一种较为简便、实用的处理方式排除了盐井事故，恢复了正常的采卤生产。

沙盐三井井下动态分析

本文分析了沙盐三井经过第四次修井后，卤水浓度有较大提高，产出大于产能及与新老溶腔的联系。

水处理在沙市盐矿采卤中的应用

本文根据沙市盐矿在采卤中，利用地下第四系孔隙承压水采卤，造成了卤井顶板过早垮塌、套管变形、中心管结垢等井下事故。特提出了地下水在注入井前，必须进行水处理的具体方法，并取得了成功。

地下盐穴储油库库址优选

我国第3期石油储备基地的备选库址分别具备相对较好的地理和地质条件、储存和分配资源的运输条件以及安全可靠度。其中,定远油库计划建库规模为500×104m3,建设期为8年;赵集油库计划建库规模为500×104m3,建设期为10年;周田油库计划建库规模为10×106m3,建设期为10年。地下盐穴储油库地面配套工程包括清水泵站和清水管道,采卤站和采卤管网,原油注采站和原油外输管道4个建设部分。从经济评价的角度,利用费用现值法和费用年值法对3个库址进行优选和经济可行性分析。依据费用最小准则,目前可将定远盐穴作为首选库址,赵集盐穴可作为定远储油库的后续工程,周田盐穴可作为建设储油库工程的远期规划项目。

PROSE: Proactive, Selective CDN Participation for P2P Streaming

Many production peer-to-peer （P2P） streaming systems use content delivery networks （CDN） to protect the user＇s quality of experiences. Thus, how to efficiently utilize the capacity of CDN （e.g., which peers receive services from the CDN nodes） is a problem of practical significance. Existing solutions adopt a passive, on-demand approach, which is inefficient in utilizing CDN resources. In this paper, we propose PROSE, a simple, novel scheme to achieve proactive, selective CDN participation for P2P streaming. PROSE introduces novel concepts such as choke point expansion nodes/super nodes and leads to efficient, light-weighted, and distributed algorithms to identify and serve these nodes using CDN. Our experimental results show that PROSE achieves at least 10%~25% performance improvement and 2~4 times overhead reduction compared with existing general CDN-P2P-hybrid schemes.