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Prevalence and associated factors of myocardial involvement in Duchenne muscular dystrophy patients in the first decade of life
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作者 Rong Xu Huayan Xu +13 位作者 Kun Zhang Hong Xu Hui liu Hang Fu linjun Xie Ke Xu Chuan Fu xuesheng li Xiaoyue Zhou Rajiv Ananthakrishna Joseph BSelvanayagam li Yu Xiaotang Cai Yingkun Guo 《Chinese Medical Journal》 SCIE CAS CSCD 2023年第9期1132-1134,共3页
To the Editor:Duchenne muscular dystrophy(DMD)is a rare X-linked inherited disorder caused by dystrophin deficiency,which results in sarcolemmal fragility and degeneration of skeletal and cardiac myocytes.[1]Cardiac i... To the Editor:Duchenne muscular dystrophy(DMD)is a rare X-linked inherited disorder caused by dystrophin deficiency,which results in sarcolemmal fragility and degeneration of skeletal and cardiac myocytes.[1]Cardiac involvement ismanifested asDMDcardiomyopathy,which is the leading cause of disease-related morbidity and mortality among DMD patients. 展开更多
关键词 INVOLVEMENT PATIENTS DYSTROPHY
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化工过程预警的CNN-LSTM耦合模型研究
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作者 崔劲松 贾波 +4 位作者 李学盛 王亚茹 李海航 王海宁 包其富 《过程工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期937-945,共9页
针对化工过程参数的实时性、多维性、非线性,以及化工流程复杂、互相干扰项多、预警方法单一等情况,本工作提出了一种针对化工过程异常工况的深度学习回归预测与ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验相耦合的预警模型。在对缩合反应的超温... 针对化工过程参数的实时性、多维性、非线性,以及化工流程复杂、互相干扰项多、预警方法单一等情况,本工作提出了一种针对化工过程异常工况的深度学习回归预测与ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验相耦合的预警模型。在对缩合反应的超温异常工况监测预警分析中,使用卷积神经网络和长短期记忆网络(Convolution Neural Network-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)模型实现了对未来400 s内过程重要参数的预测。同时利用ADF检验,对该时段的重要参数进行趋势检验。当结果为趋势不稳定,并且CNN-LSTM模型预测到某时刻重要参数超过警戒线,再对安全人员发出警报。结果表明,本工作所提出的方法在检测到过程参数不平稳后,分别以模型拟合优度(R^(2))为0.9827和0.9882的情况下提前18和16 s预测到异常工况的发生,从而实现化工过程异常工况的提前预警,对实现化工过程安全运行进行了有利探索。 展开更多
关键词 安全工程 化工过程 监测预警 深度学习 ADF检验
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