基于数字孪生的客站安全态势推演技术研究

为实现铁路客站实时掌握安全变化趋势,将数字孪生技术引入客站安全管理领域。通过设计客站安全态势推演框架,构建客站安全觉察、理解、预测的安全态势感知模型和安全结果的推演4层体系;设计基于数字孪生的客站安全态势推演框架;根据旅客乘车流程为主线,抽取日常与突发事件时,客站人员-设备-列车-作业联动行为变化,形成客站数字孪生协作动行为模型,镜像反映客站安全态势推演过程;并以客站水灾事件为典型案例,细化态势推演协作动行为具体内容。研究结果表明:从外观保真性、数据采集准确性、过程模拟忠诚度3个孪生指标,验证清河站数字孪生技术在客站安全态势推演中的有效性。研究结果可为客站安全管理提供强有力的技术支撑。

铁路智能客站数字孪生模型研究

铁路智能客站数字孪生模型是智能客站的重要组成部分,对于客运组织方案、设备配置及布局优化、安全应急等仿真具有重要意义。研究提出智能客站数字孪生五维模型,给出客站物理实体、客站数字孪生体、客站虚实连接、客站孪生数据、客站孪生体服务的内涵;设计客站孪生体服务的具体内容,包括可视化调度指挥、可视化监控运维等车站可视化服务,以及客运组织方案仿真、设备配置及布局优化模拟、安全应急仿真、环境舒适度调控仿真等模拟仿真服务;研究客站数字孪生体虚拟静模型与动行为模型建模关键技术。构建清河站数字孪生体并开展试验,验证可视化调度指挥、设备虚拟巡检、车站安全应急仿真等功能,实现清河站通过数字孪生体全面掌控车站状况。

《伤寒杂病论》治疗心衰病的方药规律探析

目的整理《伤寒杂病论》与心衰病相关的经方,探析经方治疗心衰病的方药规律。方法筛选归纳整理《伤寒杂病论》条文中符合心衰病主证“悸”“喘”“肿”的经方,以及文献检索关于《伤寒杂病论》经方治疗心衰病的文献,建立“治疗心衰病的经方数据库”,以中医传承辅助平台进行分析。结果根据心衰病主证共筛选出25首经方,文献检索共纳入符合标准的文献334篇,涉及24首经方。合并建立数据库,共纳入31首经方,通过平台分析发现涉及中药43味,药物使用频次前5位的中药包括桂枝、甘草、茯苓、大枣、生姜。药性以温为主;药味以辛甘为主;归经以肺、脾、心、胃、肾、膀胱、肝为主。关联规则分析发现使用频次前4位的药对为甘草-桂枝、桂枝-茯苓、生姜-大枣、生姜-桂枝,基于熵聚类分析得到新处方5首,包括附子-桂枝-生地黄-干姜、干姜-白术-麻黄-人参、茯苓-白术-大枣-附子、黄芪-白芍-防己-牡蛎、茯苓-白术-麻黄-石膏。结论《伤寒杂病论》治疗心衰病的方药规律符合心衰病的病机特点,体现了“法无定法,贵在得法”“标本兼顾”及“整体观”,可作为中医药治疗心衰病的重要指导思想;提炼具有代表性的5首新处方,可为心衰病防治的临床实践及新药开发提供新思路。

血清Gal-3、PLGF与重度子痫前期患者胎盘早剥的关系

目的 观察重度子痫前期患者血清半乳糖凝集素3(Gal-3)、胎盘生长因子(PLGF)表达情况及其与胎盘早剥的关系。方法 选取2019年1月至2021年1月南阳市第一人民医院接受诊疗的98例重度子痫前期患者为研究对象,统计患者胎盘早剥情况并将其分为胎盘早剥组与无胎盘早剥组,所有患者入院时均接受血清Gal-3、PLGF检测,分析重度子痫前期患者血清Gal-3、PLGF与胎盘早剥的关系。结果 98例重度子痫前期患者中发生胎盘早剥17例,占17.35%;胎盘早剥组血清Gal-3水平高于无胎盘早剥组,血清PLGF、血红蛋白水平低于无胎盘早剥组,差异有统计学意义(P<0.05);经logistic回归分析,结果显示,Gal-3、PLGF、血红蛋白异常表达与中度子痫前期患者胎盘早剥有关(P<0.05);绘制受试者工作特征曲线,结果显示,血清Gal-3、PLGF预测重度子痫前期患者胎盘早剥发生的AUC均>0.8,具有一定预测价值,且联合检测的价值最高。结论 重度子痫前期胎盘早剥患者Gal-3呈高表达,PLGF呈低表达,且血清Gal-3、PLGF水平与重度子痫前期患者胎盘早剥密切相关。

血清sCD68、AMH、HSP70检测在多囊卵巢综合征诊断及临床转归预测中的应用

目的探讨血清可溶性CD68(sCD68)、抗苗勒管激素(AMH)、热休克蛋白70(HSP70)水平对多囊卵巢综合征(PCOS)的诊断效能及在预测转归中的应用价值。方法选取2021年6月至2023年4月南阳市第一人民医院230例PCOS患者为研究对象,根据月经情况分为轻度组、中度组及重度组,另选取70例健康体检者为对照组。对比4组治疗前血清sCD68、AMH、HSP70水平,ROC分析治疗前血清各指标联合检测对PCOS的诊断价值,对比不同预后患者治疗前、治疗4周后血清各指标水平及临床资料,Logistic回归分析PCOS患者预后不良的危险因素,分析血清各指标不同水平患者预后不良的危险度。结果治疗前4组血清sCD68、AMH、HSP70水平比较:重度组>中度组>轻度组>对照组(P<0.05),治疗前血清sCD68、AMH、HSP70联合检测诊断PCOS的曲线下面积(AUC)为0.736。治疗前预后良好患者卵泡数、卵巢体积低于预后不良患者,治疗前及治疗4周后预后不良患者sCD68、AMH、HSP70水平均高于预后良好患者(P<0.05)。Logistic回归分析卵泡数、卵巢体积及血清sCD68、AMH、HSP70为PCOS患者预后不良的危险因素(P<0.05),治疗前及治疗4周后血清sCD68、AMH、HSP70高水平患者发生预后不良是低水平的数倍(P<0.05)。结论血清sCD68、AMH、HSP70水平检测对临床诊断PCOS具有重要应用价值,同时可作为预测转归的有效血清因子。

铁路自然语言大模型关键技术研究及应用展望

人工智能自然语言大模型的涌现为行业深度赋能带来了新的曙光,研究铁路自然语言大模型关键技术及应用,对促进和统筹铁路人工智能发展具有重要意义。根据铁路人工智能应用需求,提出铁路自然语言大模型应用场景;依托铁路人工智能平台,设计铁路自然语言大模型的总体架构,研究自然语言大模型关键技术,构建面向智能问答的铁路行业大模型,并以实际数据进行模型验证;最后从铁路运输组织、铁路运营安全、旅客服务方面对铁路自然语言大模型的发展和应用进行展望。

智能高铁2.0成渝中线示范应用方案设计

针对成渝中线工程特点和建造、装备、运营等领域智能化需求,结合当前数字化智能化技术的发展,遵循智能高铁2.0科技攻关任务的整体布局,提出智能高铁2.0成渝中线示范应用的整体目标,构建“3大板块、10大领域、20个方向、主要创新和1个平台”的智能高铁2.0成渝中线技术体系框架,规划智能高铁2.0成渝中线示范的28项关键任务,并结合业务需求、技术成熟度、实施效果等多方面因素,提出2阶段实施路径,可为智能高铁2.0成渝中线示范提供顶层设计指导。

腹腔镜下全子宫加双附件切除术治疗早期子宫内膜癌的近期效果及对患者生活质量的影响

目的探讨腹腔镜下全子宫加双附件切除术在早期子宫内膜癌(EC)治疗中的效果。方法选取80例早期EC患者,按随机数字表法分为2组,各40例。对照组给予腹腔镜下广泛性子宫切除术,观察组施行腹腔镜下全子宫加双附件切除术,观察至术后3个月。对比2组手术相关指标、并发症、生活质量。结果观察组术中出血量[(167.27±10.59)ml]较对照组[(223.65±12.67)ml]少,手术、住院时间[(76.23±7.68)min、(10.63±1.89)d]较对照组[(110.59±9.54)min、(15.84±2.37)d]短,并发症发生率(7.50%)较对照组的(25.00%)低(P<0.05)。术前,2组生活质量综合评定问卷(GQOLI-74)内的心理、躯体、社会功能与物质状态评分相比,无统计学差异(P>0.05);术后,观察组GQOLI-74内的心理、躯体、社会功能与物质状态评分均较对照组高,有统计学差异(P<0.05)。结论腹腔镜下全子宫加双附件切除术在早期EC治疗中作用明显,可减少出血量,缩短手术、住院时间,减少并发症,且可有效改善患者生活质量,安全可行,值得临床推行。

基于改进YOLOv5的高铁周界入侵人员检测方法研究

针对高铁周界入侵人员检测研究中,存在远距离入侵目标识别效果差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的高铁周界入侵人员检测方法。首先,在YOLOv5s模型的Neck网络层融合坐标注意力机制,以提升模型的特征提取能力;其次,增加一个预测层来提升对远距离入侵人员的检测性能;进一步地,利用K-means聚类算法得到数据集合适的anchor框;最后,改进边界框回归损失函数以提高边界框的定位精度。另外,构建了面向典型场景的高铁周界入侵图像样本库,利用样本库对改进的模型进行训练与测试。试验表明,改进后的模型可以有效检测出高铁周界入侵人员,改进了漏报误报等情况,比原始YOLOv5s模型的平均精度均值(IOU=0.5)提升了5.22%,模型在小目标场景下具有较强的泛化能力。

基于β肾上腺素能受体信号通路防治心力衰竭的中西医研究进展

心力衰竭是各种原因所致心脏疾病的终末阶段,β肾上腺素能受体信号通路异常是心力衰竭发生、发展的重要病理生理机制之一。三种β肾上腺素能受体介导的信号通路及受体数量异常在心力衰竭发生、发展中发挥着不同的病理生理作用,如β_(1)肾上腺素能受体介导的钙离子/钙调蛋白依赖性激酶Ⅱ信号,β_(2)、β_(3)肾上腺素能受体介导的Gi蛋白信号。本文主要综述三种β肾上腺素能受体信号通路在心力衰竭时的不同病理意义,以及中西医通过改善β肾上腺素能受体信号转导防治心力衰竭的研究进展。

基于改进ByteTrack的高铁周界入侵监测方法研究

本文旨在应对高铁周界环境复杂、小目标多等情况,研究周界入侵行为的识别与跟踪问题,并提出一种改进ByteTrack算法。本文融合YOLOv7-X与BYTE数据关联方法对模型进行改进,并且引入卷积块注意力机制以提升周界复杂环境下前景目标的识别效果,利用空间-深度转化模块优化跨步卷积与池化层,改善小目标识别时下采样导致的细粒度信息丢失情况。制作铁路周界入侵数据集进行实验,实验结果表明,改进后的模型平均精度达到95.6%,提升了9.4%,对大中小目标识别的平均精度均有提升,尤其是对小目标识别效果提升显著,提升了22.2%。结果表明改进ByteTrack算法在高铁周界复杂环境下能实现入侵行为的识别与跟踪,为高铁周界防护提供技术支持。

铁路人工智能平台设计及关键技术研究

人工智能日益融入经济发展各个领域,并对各行各业的运行方式产生深远影响。伴随着人工智能大模型的不断发展与应用,对数据、算法、算力等方面均提出了更高的要求。目前,人工智能已在铁路行业多个领域发挥重要作用,但铁路人工智能应用在平台能力、技术体系和业务应用建设中还存在一些问题。文章分析铁路人工智能的应用现状及需求,提出铁路人工智能平台的建设目标,设计铁路人工智能平台的总体架构及功能,研究铁路人工智能平台关键技术,对促进人工智能在铁路行业的系统应用具有积极意义。

城际铁路动车组修造合一车间调度优化方法与应用系统

针对城际铁路动车组生产基地在新造车产能降低后的资源浪费问题,利用修造合一调度优化方法实现动车组的高级修和新造的工艺过程共享生产设备。分析了动车组新造和高级修工艺过程,梳理了设施共享方案。基于检修/新造工艺拓扑和检修/新造物料清单(BOM),提出了一类基于修造拓扑关系约束的车间调度问题,设计修造合一拓扑关系的构造方法。以最小化动车组新造和高级修流程无效时间碎片为优化目标,以修造合一调度拓扑图和基地的设备资源为约束条件,建立修造合一调度优化模型。利用最大最小蚁群系统进行迭代优化,获得拓扑节点的最优调度序列,并将最优调度序列转化为修造合一调度方案。以某城际铁路动车组生产基地的新造和三级检修一体化调度问题为算例,验证了模型和算法的有效性。以修造合一调度模型为核心组件,设计实现了动车组修造基地生产管控系统,并在某城际铁路修造基地以及7个高铁动车组高级修检修基地上线应用。

基于改进FairMOT的铁路周界入侵检测方法

针对铁路综合监控视频中不同远近行人成像面积差异较大、自然环境变化产生干扰等因素造成的检测难题,提出一种改进FairMOT框架的周界入侵检测方法。首先,针对监控视频中不同远近的行人,通过在FairMOT框架中引入感受野模块,丰富不同成像大小行人检测所需的感受野,以更好地提取不同尺度特征信息;其次,针对夜晚时段方法检测性能较低的问题,在编码解码网络后融合空间注意力模块,强化夜间前景行人关键特征,同时优化目标跟踪和判断流程,实现稳定检测;然后,针对缺乏大量学习样本的问题,使用行人检测跟踪数据集与铁路真实数据集混合增强训练,提高方法在全天候检测中的泛化性和鲁棒性;最后,在MOT17数据集和铁路真实数据集上,对改进FairMOT检测方法与CenterTrack,Bytetrack等方法进行对比试验。结果表明:提出的改进FairMOT检测方法在白天和夜晚对不同大小目标检测中,均取得了最高的准确率和召回率调和均值,检测性能最好;方法检测速率为25.2帧·s^(-1),能够满足实时检测要求。改进的FairMOT检测方法可以更有效地应用于实际铁路周界入侵检测场景。

铁路大数据平台总体方案及关键技术研究

大数据是当今炙手可热的技术词汇,在全球掀起一场思维变革,将成为新一轮科技和产业竞争的前沿。大数据技术对于提升中国铁路总公司核心竞争力及推动铁路转型升级都具有不可估量的作用。本文阐述了铁路大数据的基本概念和特点,分析了铁路大数据应用的现状及需求,设计了铁路大数据平台的总体架构,剖析了铁路大数据应用的关键技术。对促进大数据技术在铁路行业的应用研究具有一定的指导意义。

京张高铁清华园隧道施工管理BIM关键技术

文章针对京张高铁清华园隧道工程位于城市核心区环境保护要求高、穿越复杂地质地层环境风险高、国内首条单洞双线大直径盾构施工技术难度大等一系列影响和制约隧道高效安全建设的重难点因素,创新提出了基于BIM的信息化施工管理总体解决方案。首先提出了盾构法隧道BIM实施应用准则,为BIM信息化应用提供基础;然后重点深入研究了BIM、图像轻量化、大数据、三维激光扫描、自动监测等关键技术在盾构法隧道施工中的融合创新;最后结合工程实际应用,解决了隧道施工过程中存在的各种重大风险源、安全质量隐患、关键进度节点及资源协调难等重难点问题,提高了参建各方信息化、精细化管理水平,并为探索盾构法隧道工程三维可视化数字档案研究提供借鉴。

智能铁路大数据服务平台选型方法研究

本文针对困扰众多企业的大数据服务平台选型问题,对当前主流的大数据服务平台技术架构进行了分析,并结合铁路行业的特点从测试指标和测试基准两方面研究了大数据服务平台产品的选型方法,对于促进智能铁路的逐步落地及其大数据服务平台的建设实施具有一定的指导意义。

高速铁路隧道工程精益化建设管理关键技术

施工技术复杂多样、不可预见风险因素多和所处不良地质复杂多变是制约高速铁路隧道安全高效建设的主要因素,要实现隧道工程的高效建设,就要提高隧道建设管理模式和信息化应用水平。基于此,文章首先研究提出高速铁路隧道精益化建设管理应用模式;然后重点深入研究BIM、超前地质预报、隧道围岩量测、三维断面扫描等关键技术在高速铁路隧道工程精益化建设管理中的深度融合应用,并研发了轻门户移动端和云服务信息管理系统;最后结合工程实际应用进行验证,实现了对隧道工程建设中重难点风险源监控、关键任务红线管控和安全质量问题的有效管理,有效地提高了各参建单位协同作业效率,达到了精益化建设管理目标。

泰和赣江特大桥BIM技术应用研究

分析泰和赣江特大桥施工中的难点,结合BIM技术优越性,提出泰和赣江特大桥BIM应用总体解决方案。通过现场应用验证,实现了泰和赣江特桥梁工程施组红线进度、重大安全风险、关键质量问题等三维可视化、精细化管控,为泰和赣江特工程建设如期保质完成保驾护航。

铁路运输设备技术状态大数据平台构建方法研究

铁路运输设备的持续稳定是铁路运输生产的基础,铁路各专业已建立起一系列运输设备监测与管理系统,积累了海量与设备技术状态相关的大数据信息,迫切需要构建铁路运输设备技术状态大数据平台,对运输设备进行精细化管理和健康状态科学评价,从而为设备管理及维修养护提供决策支撑。在分析铁路运输设备技术状态大数据平台数据处理流程的基础上,对数据整合、数据存储、可视化展示等平台构建方法进行研究,并应用于平台的实际构建,为平台搭建奠定了理论基础。