流体多变量在线监测的方法及数学模型的分析

从流量检测数学模型、密度检测数学模型、粘度检测数学模型的分析入手,探讨了利用科里奥利质量流量计同时进行管道流体的流量、密度、粘度、浓度等多达14个变量参数的在线连续监测的方法,该方法将为化学工程实现实时优化控制创造有利的条件。

基于TROPOMI的近地面臭氧浓度估算研究

在PM2.5浓度逐年下降的背景下,臭氧浓度不降反升,目前臭氧已经成为国内大气的主要污染物之一。本文利用当今大气监测中时空分辨率最高的TROPOMI传感器,并基于大数据关联思想,构建GWR-RF臭氧浓度估算模型,融合臭氧浓度地面监测数据、欧洲中期天气预报中心的ERA5数据集、高分辨率遥感影像(TROPOMI_NO2)数据,构建训练整体数据集,用以估算2019年四川省每日最大8 h平均臭氧浓度(O3_8h)。研究结R2为0.94,RMSE为10.5 μg•m−3,MAE为7.49 μg•m−3,表明GWR-RF模型对O3_8有较好的估算性能。

虚词“并”用法考察

"并"是汉语中十分常见的词,很多词典对"并"的释义存在不足之处。本文通过收集北京大学CCL语料库中的语料并对这些相关语料进行分析,从"并"与动词间的关系、与小句本身的关系、与篇章的关系以及与言者的关系四个角度进行思考,系统地阐述"并"的词性、位置与搭配、用法和意义。

剖宫产术中娩头困难的原因分析与处理

分析剖宫产术中娩头困难的原因,探讨相应的处理措施。选取行剖宫产术发生娩头困难的患者104例,对娩头困难发生的原因进行分析,总结处理措施。104例剖宫产胎头娩出困难的原因中胎头高浮占53.85%(56/104),明显高于其他原因(P<0.05),其次为胎头过低(17.31%)、麻醉效果不佳(14.42%)、瘢痕子宫(9.62%)、胎儿过大(4.81%)。采取相应措施后出现子宫下端切口裂伤(3.85%)、新生儿轻度窒息(7.69%)、重度窒息(1.92%)的情况,转至新生科均痊愈出院,母婴均无其他并发症出现。剖宫产中胎头娩出困难受到多种因素的影响,术前需对母婴情况进行认真评估,熟练掌握麻醉及剖宫产手术操作,以最大限度减少胎头娩出困难的发生。

解决国企改制遗留问题的对策探索

自从对国有企业改制以来,国企得到了一定的发展,但是也存在着遗留下来的金融债务、对政府行政部门依赖严重、管理制度相对落后、传统观念束缚严重等问题。要解决这些问题,就需要企业分别在思想层面、管理层面和经营层面上下工夫,以促进企业沿着更好更快的道路发展。

剖宫产后再次妊娠经阴道分娩的临床分析

目的探讨剖宫产后再次妊娠经阴道分娩应用效果。方法对再次剖宫产组与阴道分娩组患者临床资料进行回顾性分析,内容包括产程、出血量、住院时间、产后并发症发生情况、新生儿性别以及新生儿Apgar评分等,将所得资料进行统计学分析后得出结论。结果阴道分娩组产妇分娩过程中出血量、总产程、住院时间均少于再次剖宫产组;阴道试产组产妇产后并发症发生率仅为10.34%,显著少于再次剖宫产组产妇产后并发症发生率21.57%;两组新生儿性别对比结果无显著差异(>0.05);阴道试产组新生儿Apgar评分7~10分比例(79.31%)虽略高于再次剖宫产组(90.20%),但对比结果无统计学意义(>0.05)。结论剖宫产后再次妊娠患者若符合阴道试产条件应积极鼓励其接受阴道分娩,有利于产妇分娩后尽快恢复健康,保障母婴预后及生活质量,值得临床推广应用。

刍议疤痕子宫剖宫产术中出血的因素及预防

目的分析疤痕子宫剖宫产术中出血的因素,探究其预防方法。方法随机选取2012年3月—2015年1月期间该院收治的首次剖宫产的患者50例作为对照组,疤痕子宫剖宫产的80例作为研究组,分析2组患者的临床指标。结果对照组患者术中出血量为(264.5±28.7)m L,研究组患者术中出血量为(204.7±23.1)m L,2组患者的术中出血量比较(t=13.065,P<0.05),导致患者出血的主要因素包括切口撕裂、宫缩乏力以及胎盘因素等,其中两组患者的胎盘因素以及宫缩乏力等因素比较,差异显著(P<0.05),两组患者的切口撕裂因素比较(P>0.05)。结论疤痕子宫剖宫产术中出血的因素较多,针对不同因素予以针对性预防,可以降低出血发生率。

合理运用体育游戏来提高学生的学习积极性

随着新课程改革的不断深入,在小学体育教学过程当中,必须进行改革和创新,这样才能够提高学生的学习兴趣。本文主要从促进小学生兴趣广阔性的提高、提高小学生兴趣的稳定性、促进学生兴趣倾向性的发展等方面,浅谈如何合理运用体育游戏来提高学生的学习积极性。

基于GTWR-XGBoost模型的四川省PM_(2.5)小时浓度估算

卫星气溶胶光学厚度(AOD)和气象数据已被广泛用于估算空气动力学直径≤2.5μm的地表颗粒物(PM_(2.5))浓度.研究高时间分辨率、高精度的PM_(2.5)浓度估算方法,对及时准确的空气质量预报和大气污染的预防及缓解具有重要意义.使用Himawari-8 AOD小时产品和ERA5气象再分析资料作为估算变量,提出GTWR-XGBoost组合模型,对四川省PM_(2.5)小时浓度进行估算.结果表明:(1)提出的组合模型运用于全数据集的性能优于KNN、RF、AdaBoost、GTWR、GTWR-KNN、GTWR-RF和GTWR-AdaBoost模型,拟合精度指标R2、MAE和RMSE分别为0.96、3.43μg·m^(-3)和5.52μg·m^(-3),验证精度指标R^(2)、MAE和RMSE分别为0.9、4.98μg·m^(-3)和7.92μg·m^(-3).(2)该模型作用于PM_(2.5)浓度小时估算上,具有较高的拟合优度(全数据集的R^(2)为0.96,不同时刻的R^(2)介于0.91~0.98之间),表明该模型对于小时估算具有较好的时间稳定性,能为区域空气质量评估提供精准的估算信息.(3)在时间上年均PM_(2.5)小时浓度估算变化总体上呈现“倒U”型趋势,09:00开始升高至11:00达到峰值[ρ(PM_(2.5))为44.56μg·m^(-3)]后逐渐降低;且季节性变化非常明显,呈现冬季>春季>秋季>夏季的趋势.(4)在空间分布上总体呈现东高西低和局部污染程度较高的特点,高值区主要分布在城市快速发展和人口密集的东部地区,低值区主要分布在经济发展落后和人口稀疏的西部地区.

基于iLME+Geoi-RF模型的四川省PM_(2.5)浓度估算

高分辨率PM_(2.5)空间分布数据对动态监测和控制PM_(2.5)污染具有重要意义.选取Himawari-8气溶胶光学厚度(AOD)、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据、夜光遥感数据、增强型植被指数和人口数据等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,并提出改进的线性混合模型(iLME)结合地理智能随机森林(Geoi-RF)构建组合模型估算PM_(2.5)浓度.结果表明:①在选取的估算变量中,气溶胶光学厚度、气压、温度、相对湿度和边界层高度是影响2016年四川省PM_(2.5)浓度的重要因素,其相关系数分别为0.65、0.58、0.55、0.54和0.35.②iLME+Geoi-RF模型精度相较其他模型有较大提升,模型拟合R2、RMSR和MAE分别为0.98、3.25μg·m^(-3)和1.98μg·m^(-3),交叉验证R2、RMSR和MAE分别为0.89、7.95μg·m^(-3)和4.81μg·m^(-3).该模型可获取更高精度的四川省PM_(2.5)时空分布特征,为区域空气质量评估、人体暴露风险评价和环境污染治理提供更加合理地科学参考.③2016年四川省PM_(2.5)浓度存在显著的季节性差异,各季节PM_(2.5)浓度大小关系为:冬季>秋季>春季>夏季.2016年四川省月均PM_(2.5)浓度总体上呈先降后升的"Ⅴ"型趋势,最小值在6月,最大值在12月,8月和11月有微小起伏.在空间分布上四川省PM_(2.5)浓度总体上呈东高西低和局部污染程度较高的特点,高值区主要分布在城市快速发展和人口密集的东部地区,低值区主要分布在经济发展落后和人口稀疏的西部地区.④虽然不同模型估算出的PM_(2.5)浓度整体分布基本一致,但iLME+Geoi-RF模型能更准确有效地估算本研究区污染的空间分布.

汉昀孵化器为创客孕育希望

明亮的窗户上铺满暖色的灯光，随处散落的桌椅陪伴着游戏台和水吧，设备齐全的健身房隔壁是“五脏俱全”的胶囊公寓，这一切都发生在一家名为“汉昀孵化器”的创客空间里。