梁栋治疗桥本甲状腺炎

梁栋教授在多年临床经验的基础上,荟萃前人论治桥本甲状腺炎之精髓,将其病因病机归为“正虚邪滞”,尤以“痰浊凝滞”为病机关键。通过总结其多年临证用药经验,汇总出“以祛邪扶正为总纲,以疏肝理气为先导,以健脾化痰为侧重,以调和营卫为基础”之治疗思路,以求达到“清补兼施,标本兼顾,化桥本之夙根,补诸脏之不足”的治疗目的,并对每一思路的常用药物做了总结概括。以临床具体病案为载体,分析梁师心法在实例中的应用,以期为临床遣方用药提供参考。临床疗效显示,在梁师的治疗下,桥本甲状腺炎患者的临床症状、激素水平都得到明显改善,彰显了中医诊疗桥本甲状腺炎的独特优势。

梁栋副教授治疗乳痈的经验

乳痈之名最早见于晋代《刘涓子鬼遗方》,是由热毒入侵乳房而引起的急性化脓性疾病。相当于西医的急性乳腺炎。常发生于产后哺乳妇女,尤以初产妇多见。乳汁淤积、肝郁胃热、感受外邪等都是乳痈发生的重要致病因素。后世医家总结前人经验将乳痈的病程分为三期：初期、成脓期、溃后期。针对乳痈所处的不同阶段,中医采用不同的外治法适当配合中药内服治疗。

1990-2019年中国成年人归因于糖尿病的心血管疾病负担研究

背景在全球老龄化不断深化的背景下,慢性病患者不断增加,多病共存现象愈加严重。在普遍认知中,心血管疾病与2型糖尿病大多属于老年病,但随着居民生活节奏与饮食等行为方式的改变,很多疾病呈现年轻化趋势。现也有研究表明,与一般人群相比,年轻时患糖尿病的患者的心血管疾病风险及死亡率会相对增加。目的探究1990—2019年中国成年人归因于糖尿病的心血管疾病负担情况,为共病预防提供依据。方法基于2019年全球疾病负担研究(GBD)数据,主要采用死亡率、伤残调整寿命年(DALY)率和计算获取的年估计变化百分比(EAPC)等指标评估我国心血管疾病(包括缺血性心脏病、脑卒中和外周动脉疾病3类)归因于糖尿病的疾病负担情况,并对年龄段(25~49岁、50~69岁、≥70岁)及性别进行分层分析,最后对疾病负担的时间趋势进行分析。结果中国25岁及以上人群归因于糖尿病的心血管疾病死亡数从1990年的29.805万例上升到2019年的70.034万例。男性归因于糖尿病的心血管疾病标化死亡率较1990年升高,而女性标化死亡率有所降低,且男性标化死亡率始终高于女性。2019年归因于糖尿病的心血管疾病DALY为1358.585万人年,按年龄划分的死亡率和DALY率随年龄增长而增加。女性标化DALY率下降趋势较男性明显(女性:EAPC=-0.32%,95%CI=-0.49%~-0.11%;男性:EAPC=-0.01%,95%CI=-0.26%~0.29%)。2019年归因于糖尿病的缺血性心脏病、外周动脉疾病患者3个年龄段的死亡率和DALY率较1990年大部分上升,而2019年归因于糖尿病的脑卒中患者3个年龄段的死亡率较1990年下降。1990—2019年心血管疾病中3类心血管疾病归因于糖尿病的标化DALY率占比呈波动性变化,但在2019年归因于糖尿病的3类心血管疾病标化DALY率占比均高于1990年。结论1990—2019年我国成年人归因于糖尿病的心血管疾病的死亡率和DALY率总体呈现上升趋势,人群糖尿病及心血管疾病共病风险较大,应注重在糖尿病患者中筛查心血管疾病或患心血管疾病风险高的个体,重点关注男性、高龄人群以及不良生活习惯较多的年轻人,对其进行早期的健康干预,减少共病疾病负担。

基于密切值决策方法的伊阿铁路走向规划研究

铁路线路方案比选是复杂的多目标决策问题,科学合理的开展线路方案比选对合理确定线路走向极其重要。采用改进密切值决策方法作为铁路线路方案比选的理论支撑,选取建筑长度、桥隧总长、伊阿铁路投资、路网中区域3条铁路的总投资、覆盖经济据点、运量吸引及路网布局等7个因子作为评价指标,利用层次分析法计算评价因子的权重,引入欧氏距离概念得到各方案与最优点和最劣点的“距离”,并计算相应的密切值,进而对线路方案排序择优。以新建伊宁至阿克苏铁路线路走向方案比选为例,结合上述理论方法进行实例研究。研究表明,采用层次分析法计算评价因子权重,采用改进密切值决策方法对方案进行排序择优具有逻辑严谨、形象客观等特点,该方法是适用于铁路线路方案比选的理论方法。

碳量子点修饰g-C_(3)N_(4)缓解二苯醚类除草剂污染

为加速二苯醚类除草剂在可见光环境的降解,以玉米芯制碳量子点修饰石墨相氮化碳,合成一种非金属型光催化剂.考察在该催化剂作用下,氟磺胺草醚、三氟羧草醚和乙氧氟草醚等的光解行为及光解前后毒性.结果表明,氟磺胺草醚在可见光照射下的光解速率最大、其次为乙氧氟草醚,光照3 h的降解率即达99%和91%,而三氟羧草醚的光解速率最低、须光照至8 h才能达到90%的降解率.由高斯软件计算NPA(Natural Population Analysis)电荷分布得福井函数和双描述符,预测反应位点并结合液质联用分析降解产物,推测除草剂的降解过程应包括裂解、水解、脱卤、还原和羟基化等,证明了空穴和羟基自由基在其中的作用.观察玉米种子的生长实验,发现氟磺胺草醚的毒性略高于乙氧氟草醚,但二者经光照处理后毒性均显著下降,三氟羧草醚及其光解产物显示为低毒性.

基于米特-霍恩模型的中医药政策在医养结合执行中的分析研究

目的分析我国中医药政策在医养结合执行过程中存在的问题,为完善中医药政策提供借鉴,以此更好地推动医养结合服务的发展和进步。方法采用米特-霍恩模型:政策标准与目标、政策资源、执行方式、执行机构特性、执行人员价值取向、系统环境六大因素为框架,分析中医药政策在医养结合服务执行中存在的问题。结果中医药政策越来越受重视,但在执行中仍受到政策目标不清晰、资源不足、执行方式单一、执行机构特性缺乏规划、执行人员价值取向低和复杂的系统环境等因素的影响。结论为解决中医药政策在医养结合执行中存在的问题,提出建议:完善顶层设计,细化政策实施目标;强化资源保障,提升政策执行效率;丰富执行方式,确保执行效果;多部门联动,加强沟通交流;优化政策执行环境。

基于图半监督与多任务学习的配电网故障区段与类型统一辨识

为解决深度学习类配电网故障辨识方法在量测不足和标记率低时准确率不高的问题,提出了基于图半监督与多任务学习的故障区段与类型统一辨识方法。首先,设计了故障区段与类型统一辨识的图神经网络架构,在图嵌入层中融入网络拓扑和线路参数信息,以充分挖掘不同位置、类型的故障特征。其次,采用多任务注意力网络构建了故障区段定位和类型辨识两个任务,以提取故障的多重信息,实现不同任务间知识转移。再次,将图嵌入特征与无标签样本的编码压缩特征进行融合,得到新的多任务共享特征,以充分利用未标记数据,增强模型泛化能力。最后,通过算例测试表明,所提方法的故障辨识精度优于传统神经网络,且在实时量测少、标签率低及不同量测噪声条件下具有更好的鲁棒性。

多闭环厚板折展蜂窝机构的几何设计与性能分析

基于厚板折纸理论设计出一种单闭环空间折展机构,并用螺旋理论对机构的自由度进行了分析。引入Myard类型约束和Sarrus类型约束,提出将机构自由度降低为1的2种方法,对应得到M型和S型折展蜂窝单元。将2种折展蜂窝单元的运动特征与平面镶嵌原理相结合,构造出M型和S型折展蜂窝机构。研究了设计参数对机构折展率的影响规律,并以提高折展率为目标对机构的结构进行了优化。研究结果表明,M型折展蜂窝机构完全展开后可形成单侧平整的表面;S型折展蜂窝机构的折展率更大。

基于FE-P2Pnet的无人机小麦图像麦穗计数方法

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的差异度,减少叶、秆等复杂背景因素的影响。引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络,以解决麦穗密集的问题。同时,针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题,在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块,将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息交互,使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息;针对麦穗尺寸不一的问题,在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块,使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息;为了更好地对目标进行分类,使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数,该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权,进一步突出特征。实验结果表明,在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat-ZWF)上,麦穗计数的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和平均精确度(ACC)分别达到3.77、5.13和90.87%,相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet(Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等,表现最佳。与基线网络P2Pnet相比,MAE和MSE分别降低23.2%和16.6%,ACC提高2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性,对采集的其它4种不同品种的小麦(AK1009、AK1401、AK1706和YKM222)进行了实验,实验结果显示,麦穗计数MAE和MSE平均为5.10和6.17,ACC也达到89.69%,表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。

基于轻量型网络的无人机遥感图像中茶叶枯病检测方法

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大,病斑和背景之间相似性高等问题,设计了一个轻量型网络LiTLBNet,用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络,用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征,减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块,帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征,减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检,同时删除原基线网络最大的特征图,以减少计算量和模型大小。此外,本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量,提高小样本条件下LiTLBNet网络泛化能力。实验结果表明,利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%,平均精度均值为78.5%,与YOLO v5s接近。然而,LiTLBNet内存占用量仅2.0 MB,是YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。

具有变泊松运动特性的剪叉式折展机构运动学分析

为提高折展机构的折展率和支撑性能,提出了一种具有变泊松运动特性的剪叉式折展机构并对其进行运动学分析。首先,提出了一种单闭环厚板支撑单元并将其应用于三明治结构,利用ANSYS Workbench软件分析不同形状夹芯层对三明治结构支撑刚度的影响,发现采用厚板支撑单元的三明治结构具有更好的支撑效果和更小的质量,且可通过改变结构设计参数来实现正负泊松比的切换。然后,根据泊松比的定义,设计了一种具有变泊松运动特性的正n边形剪叉式折展机构;基于螺旋理论,通过绘制闭环折展机构的旋量约束拓扑图分析得到其自由度为1,将折展机构分为3种模块并阐述了模块化纵向扩展的原理和过程。最后,建立了m层正n边形剪叉式折展机构的运动学模型并搭建了正四边形剪叉式折展支撑结构实物样机,进一步验证了机构的变泊松运动特性,这可为后续的研究提供理论基础。

基于剩余电流和不平衡电流突变向量比的TN-C-S系统漏电故障检测方法

TN-C-S系统在我国应用广泛,但由于固有剩余电流大,无法区分负荷投切和故障引起的剩余电流变化,漏电总保和中保无法投运,存在安全隐患。针对该问题,提出一种基于剩余电流和不平衡电流突变量之比的漏电故障保护方法。首先,分析剩余电流回路,剩余电流和不平衡电流突变量之比在单相接地故障发生时刻突变,在负荷投切时不变。其次,基于中性线阻抗和接地阻抗不会发生突变的特征,计算故障电流突变量幅值,以故障电流突变量幅值越限作为故障判别依据,实现漏电故障检测。仿真及试验证明,所提方法可有效区分负荷投切和漏电故障,实现大幅值固有剩余电流下的漏电故障检测,在单支路和多支路系统中的检测灵敏度分别为70、150 mA,满足TN-C-S系统多级漏电保护的灵敏度要求。

降低烧结系统电耗生产实践

在确保烧结产质量、环保、安全达标的前提下,优化烧结生产组织模式,精细生产管理,挖掘现有设备潜能,才能创造更高经营生产水平,完成企业降本增效任务。文章通过优化开停机步骤和设备运行模式、主抽风机-脱硫脱硝系统增压风机协同调风、漏风治理、优化除尘系统风量控制、提高烧结机利用系数等一系列措施,构建科学的生产组织管理模式,对关键设备运行和关键工序操作进行系统管理,降低烧结生产电耗。

人工智能辅助压缩感知3D重建用于5.0T MR加速全脑超高分辨血管壁成像

缺血性脑卒中是我国发病率和死亡率最高的疾病,动脉粥样硬化斑块破裂堵塞血管形成血栓系主要病因[1-2]。相比血管造影,MR血管壁成像(vessel wall imaging,VWI)检测颅内斑块、区分管壁病变等的敏感度和特异度均更高;但颅内血管走行纡曲。

基于FPGA的SM4算法高效实现方案

针对SM4算法的FPGA实现方案存在数据处理速度不够高和逻辑资源占用过高的问题,提出了基于现场可编程门阵列(FPGA)的高性能、低资源消耗的SM4算法实现方案。所提方案采用循环密钥扩展与32级流水线加解密相结合的架构,循环密钥扩展的方式降低了逻辑资源消耗,32级流水线加解密的方式提高了数据吞吐率。同时,所提方案采用代数式S盒并通过合并线性运算以及在不可约多项式的合并矩阵中筛选最优矩阵运算的方式进一步减少S盒变换的运算量,从而达到降低逻辑资源占用与提高工程数据吞吐率的目的。测试结果显示,该方案比现有最佳方案在数据吞吐率上提升了43%,且资源占用率降低了10%。

结构复合含能破片对柴油油箱的引燃试验研究

围绕Al/PTFE含能材料及其结构复合含能破片对柴油目标的引燃性问题,分别用动态冲击试验和枪发射试验研究了Al/PTFE、铝热剂及其混合配比材料的冲击反应特性及结构复合含能破片对柴油油箱的引燃性能。结果表明:Al/CuO比Al/PT-FE具有更低的反应激发速率,通过在Al/PTFE中添加Al/CuO能显著降低含能材料的冲击反应阈值。枪发射引燃柴油试验显示,分别以Al/PTFE、Al/PTFE-Al/CuO和Al/PTFE-2Al/CuO作为内部装料时,复合破片对柴油油箱持续引燃的速度阈值分别为1246、1171、1098 m/s。混合配比含能破片具有更高引燃能力的原因在于Al/CuO的加入降低了含能材料的整体发火阈值,同时提升了Al/PTFE的释能效率。

旋转水力提升多金属结核运动特性数值模拟

采用CFD-DEM耦合方法对多金属结核提升进行模拟,研究了垂直管道中不同旋转流场旋流比对水力提升多金属结核输运特性的影响。结果表明,随着旋转流场旋流比增大,旋转强度显著增强,流体流速最大值增大,颗粒群轴向平均速度增大。旋转流场的旋转强度明显影响管道内颗粒的速度分布:速度大的颗粒逐步分布在管壁周围,速度较小的颗粒分布在管道中心处。旋转流场可降低颗粒群局部浓度,有利于降低因颗粒滞留效应引起局部浓度升高造成的输送管堵塞风险。

超高场5.0T心脏MRI:现状、挑战与未来

常规1.5T和3.0T心脏MRI(CMRI)已获广泛应用;超高场MRI分辨率和信噪比更优,5.0T全身超高场MRI能更好地平衡心脏成像场强与质量,有望提升成像质量及效率。本文就5.0T CMRI现状、挑战与未来发展方向进行综述。

LSVSH描述符:高鉴别强鲁棒的点云局部特征统计直方图

三维局部特征描述是三维计算机视觉中的重要任务.现实场景中包含噪声、遮挡和杂波等干扰,使得准确和鲁棒的三维局部特征描述具有很大的挑战性.为提高特征描述的性能,提出一种局部曲面变化统计直方图(local sur-face variation based statistics histogram,LSVSH)描述符.首先设计一种不依赖于局部参考轴(local reference axis,LRA)的新属性(称为曲率属性),增强描述符对LRA误差的稳健性;然后沿径向剖分局部空间,在每个子空间中统计3个角度属性和1个曲率属性生成LSVSH描述符,实现对局部曲面信息的全面稳健描述.在B3R,U3M,U3OR和QuLD这4个数据集上进行大量的实验,结果表明,LSVSH在4个数据集上的RPC下面积(the area under the recall-precision curve,AUCpr)值分别为0.95,0.70,0.54和0.10,优于现有的局部特征描述符的性能;在U3M数据集上的正确配准率和在U3OR数据集上的正确识别率分别达到70%和100%,验证了LSVSH应用于物体配准和识别任务上的有效性.