中医治疗重症肌无力研究进展

根据中医整体观念和辨证论治的理论,中医治疗重症肌无力(Myasthenia gravis,MG)有多种分型,并辨证求因、因证立法、随法选方、据方施治,且针对性强,疗效显著,为治本之道。此文从病因病机、辨证分型、临床治疗等不同方面,归纳和总结了近年来MG的研究进展及临床诊治现状。发现目前在MG的诊疗中,多据患者个人的年龄、性别、体质等因素辨证施治,很少与季节气候、地域环境联系起来。建议在未来的研究中,季节气候、地域环境与MG之间的关联可作为一个切入点,筛选出切实可行的治疗方案,确立更加统一的诊治标准,制定更加科学及实用的中医临床实践指南,形成一个更加全面而规范的理论体系,从而开启更加有效的治疗MG的新篇章。

用户体验视角下国内学术虚拟社区评价指标体系构建——基于D-S证据理论

[目的/意义]构建基于用户体验视角的学术虚拟社区评价指标体系,既有利于提升学术虚拟社区的知识服务水平,也有利于提高其影响力与竞争力,对于学术虚拟社区的持续健康发展具有重要意义。[方法/过程]本文从用户体验视角出发,以D-S证据理论为基础,运用D-S证据合成方法,构建用户体验视角下学术虚拟社区评价指标体系,并计算各级指标的权重系数。[结果/结论]最终得到包含8个一级指标和24个二级指标的学术虚拟社区评价指标体系。其中,可靠性权重为0.2568,易用性权重为0.0625,规范性权重为0.0407,互动性权重为0.0888,关怀性权重为0.1176,丰富性权重为0.0322,有用性权重为0.1784,时效性权重为0.2230。最后以小木虫为例进行了评价分析。

应用卷积神经网络的车道线检测系统

自动驾驶技术的不断发展使得车道线检测的市场需求快速增长。为满足准确高效的车道线检测技术需求,本文开发了一种高效的检测方法。该方法采用卷积神经网络对道路图像进行特征学习和提取,并结合后处理技术进行车道线的精细化检测和分割。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和鲁棒性,能够有效地检测和分割车道线,可为自动驾驶技术的发展提供重要支持。