一种基于用户级别的感知评估体系方法研究

当前业界对于网络用户真实感知评估准确性不足,受限于传统的网络性能评估方式,导致网络优化准确率较低。如何做到精准有效定位网络问题,高效支撑现场网络优化工作,是网络质量提升的重要方向。基于优化实践,本文创新性提出新型网络感知评估方案,对于C-RNTI用户的业务数据进行采集和分析,并与小区性能感知相结合进行联合评估,实现对站点小区感知情况波动的及时发现和处理。实验结果表明,该方案能够对网络用户真实感知做到精准评估,提高室分网络稳健性。

耳内镜下中耳炎修正手术疗效分析

目的:探讨耳内镜下行中耳炎修正手术的安全性和疗效。方法:回顾分析2016年2月至2019年2月单用耳内镜行中耳炎术后修正手术患者24例。对患者手术时间、术前和术后6个月的听力、鼓膜愈合情况、鼓索神经损伤进行分析。结果:24例患者术前的气导听力500、1 000、2 000、4 000 Hz为(53.54±7.20)d B nHL,气骨导差500、1 000、2 000、4 000 Hz为(32.08±6.41)dB nHL,术后6个月气导听力500、1 000、2 000、4 000 Hz为(34.04±7.58)dB nHL,气骨导差500、1 000、2 000、4 000 Hz为(12.29±7.27)dB nHL,术前术后听力比较,差异有统计学意义(P<0.05)。术后6个月所有患者移植鼓膜色泽好,移植鼓膜完整;术中探查鼓索神经8例未见,6例由于粘连分离时鼓索神经离断,10例鼓索神经完整。结论:耳内镜下中耳炎修正术是可行的,但与首次手术相比,易引起鼓索神经损伤。

耳内镜下的耳硬化症手术进展

耳硬化症(otosclerosis)又名为耳海绵化症(otospongiosis),是一种内耳性疾病,主要病理特征为局限性骨吸收及骨迷路包囊海绵样变性,其临床特点主要表现为双耳或单耳渐进性传导性聋、耳鸣及部分伴眩晕[1,2]。目前治疗该病的最佳方式是行人工镫骨植入手术,公认的耳硬化症的标准术式是显微镜下人工镫骨手术[1,3~5]。

耳内镜术后并发耳廓化脓性软骨膜炎1例报告

1临床资料患者女性,55岁,因“左耳反复流脓40余年,加重1年”诊断为左耳慢性化脓性中耳炎收住,患者既往有高血压病史两年,入院时血压154/77mmHg,未曾治疗,无糖尿病病史。查体:鼓膜紧张部大穿孔,鼓室少许分泌物。于2019年8月23日在全麻下取耳屏软骨、软骨膜复合物行左耳鼓室成型术,术后予以头孢替安静滴两日后出院,中耳分泌物及组织培养为无菌生长。

耳内镜下先天性中耳畸形手术治疗进展

先天性中耳畸形较为少见,外科手术治疗可以很好地改善患者听力,从而提高患者生活质量。近年来,耳内镜技术由于其微创性逐渐在耳外科手术中崭露头角。本文回顾了耳内镜在中耳手术的发展历史,结合先天性中耳畸形不同的分类方法简述了耳内镜下手术治疗方式,并探讨分析耳内镜与传统显微镜手术治疗的疗效,以期给耳内镜下手术治疗先天性中耳畸形提供一些参考。

普通智能手机支撑无线网络优化方法研究

手机终端技术的不断发展,性能和功能越来越接近于个人电脑,为移动办公提供了实现基础和便利条件;网络优化信息系统作为日常核心工作平台,提供各类数据查询、分析、日常工作管理平台,是网络优化必不可少的支撑系统;通过移动终端系统,实现上述两个方面的结合,一方面为可为现场工作提供实时、准确、全面的系统支撑,极大的提高现场工作效率,另一方面也可为随时随地、及时准确地了解网络运行状况提供有效支持。

耳内镜下手术治疗单纯先天性中耳畸形疗效分析

目的:探讨单用耳内镜手术治疗单纯先天性中耳畸形的疗效。方法:回顾性分析2017年1月至2021年6月在温州医科大学附属第一医院收治的27例单纯先天性中耳畸形患者的临床资料,对术前高分辨率计算机断层扫描结果、术中所见、手术方式及术前后听力学资料进行分析。结果:27例患者均为单耳发病,24例患者为传导性聋,3例混合性聋且以传导性为主。Teunissen-Cremers分型I型5例,II型6例,III型15例,IV型1例。术中分别使用PORP 8例、TORP 7例和Piston 11例行听骨链重建术。1例IV型患者系前庭窗闭锁,听骨及面神经严重畸形,行加长的7.0 mm Piston锤骨前庭桥接术。27例患者术前平均气导为(62.1±8.3)dB HL,术后6个月平均气导为(30.6±7.4)dB HL(t=19.47,P<0.001)。15例(55.6%)气导听力提高超过30 dB HL。术前平均气骨导差为(43.1±9.3)dB HL,术后6个月为(13.4±5.2)dB HL(t=16.75,P<0.001)。结论:单纯先天性中耳畸形主要表现为听骨链畸形,单用耳内镜诊治先天性中耳畸形具有视野清晰、操作准确、无需外耳道或耳后切口、创伤小、并发症少、术后听力恢复好的优点。

基于AI的突发人流聚集区域识别与预警方法

本文提出了一种突发人流聚集区域智能识别与预警的方法,采用神经网络算法对小区未来用户数进行预测,依靠K-Means聚类算法和阿波罗尼奥斯定理确定小区的基准值,并通过线性回归算法对预测值和基准值进行对比,确定预警小区并根据预警小区的经纬度,构建Delaunay三角网,确定预警小区基站的覆盖区域,结合邻区关系和经纬度信息对周边站点汇聚,并借助网络爬虫技术获取基站的覆盖边界,输出预警区域。

高速场景网络覆盖断点自修复方法研究

为降低高速公路站点故障对网络质量的影响,本文提出一种高速公路站点故障后基于大数据的网络覆盖自修复的方法,依靠切换链识别技术、替补站点均衡筛选算法和应用黄金分割搜索算法的自动优化方法,实现替补站点的选择和自动优化,保障高速场景用户网络的良好感知。

一种基于地图爬虫的场景边界识别与质量监控方法

本文提出了一种基于地图爬虫的场景边界识别与质量监控方法,参考互联网爬虫技术实现场景边界自动识别,依靠MR+OTT和帕累托法则实现场景资源信息自动更新,在此基础上,关联网优大数据实现重点场景网络质量的智能预警监控。在某市进行试点,方案上线后自动识别场景4361处,实现场景小区自动更新,初次评估覆盖率92.85%,经过两个月的整治,覆盖率提升至94.22%,弱覆盖小区占比下降4.72百分点。