贝朗Dialog血液透析机DFS自检过程常见故障分析

分析贝朗Dialog血液透析机透析液通路(DFS)自检过程常见故障及应对策略。广西医科大学第一附属医院血液透析室从2022年开始,对贝朗Dialog血液透析机进行强化质量管理。本研究对2021年和2022年贝朗Dialog血液透析机DFS自检过程常见故障进行统计分析,比较设备故障发生情况、医护人员满意度与患者满意度。结果显示,2022年贝朗Dialog血液透析机DFS自检过程故障发生率低于2021年(P<0.05);2022年医护人员对设备的满意度高于2021年(P<0.05);2022年患者对设备的满意度高于2021年(P<0.05),各项数据差异有统计学意义。研究发现,通过分析贝朗Dialog血液透析机的常见故障,强化质量管理,有助于降低设备故障发生率,提高医护人员及患者对设备的满意度。

基于改进A^(*)算法和DFS算法的割草机器人遍历路径规划

针对割草机器人大面积作业时遍历路径规划覆盖率低、重复率高、普适性弱的问题,提出一种改进A^(*)算法与DFS算法相结合的遍历路径规划算法。首先,根据已知环境全局信息,通过牛耕式分解法将目标区域划分成多个不含障碍物的子区域;然后,根据子区域的邻接关系构建无向图,使用DFS算法规划子区域的遍历顺序;最后,采用改进A^(*)算法进行跨区域路径转移并且往复式遍历各子区域的内部。仿真试验结果表明:该遍历算法的覆盖率达到100%,遍历重复率为0,改进A^(*)算法所规划的跨区域转移路径长度和转向次数比A^(*)算法分别减少3.26%和62.5%。所提出的遍历算法具有覆盖率高、重复率低、普适性强的特点,改进A^(*)算法通过路径平滑性优化和添加防碰撞安全间距对A^(*)算法进行改进,使之规划的路径更平滑、更安全,路径长度更短。该研究结果旨在为割草机器人遍历路径规划提供理论参考。

鸡circSFMBT2克隆及对DF-1细胞增殖的影响

【目的】验证鸡circSFMBT2的环形结构,探究其表达规律及功能。【方法】以麒麟鸡和DF-1细胞为研究对象,根据反向剪切位点序列特征设计引物,通过PCR和测序验证circSFMBT2的环形结构。通过RNase R和反转录试验分析circSFMBT2的基本特性,利用qRT-PCR探究不同组织、不同时期circSFMBT2的表达水平。通过构建过表达载体,结合qRT-PCR、Edu和CCK-8等试验,探究circSFMBT2对鸡DF-1细胞增殖的影响。【结果】鸡circSFMBT2全长827 nt,由SFMBT2基因外显子12~18环化形成。RNase R耐受性试验表明,circSFMBT2不易被RNase R降解,随机引物对circSFMBT2的反转录效率是Oligo-d(T)18引物的8倍。组织表达谱表明,circSFMBT2在麒麟鸡14胚龄以及1周龄的肝脏和脾脏中高表达、在胸肌和腿肌中低表达。circSFMBT2在胸肌和腿肌的时序表达谱表明,circSFMBT2在胚胎时期表达量较高,出生后表达量迅速下降。在DF-1细胞中circSFMBT2过表达48 h后,增殖标记基因PCNA和CCND1的表达量分别较对照组上调85%和92%。E d u和C C K-8细胞增殖试验表明,鸡c i r c S F M B T 2可以促进细胞增殖进程。【结论】circSFMBT2是鸡SFMBT2基因的一个环状转录本,可以促进DF-1细胞的增殖,研究结果为深入探究鸡circSFMBT2的生物学功能和作用机制奠定了基础。

温度对鸡胚成纤维细胞UMNSAH/DF-1的影响

本文通过在不同温度条件下进行鸡胚成纤维细胞UMNSAH/DF-1细胞培养实验,同时模拟活细胞株常温运输环境寻找改善UMNSAH/DF-1细胞生长状态及胞体“空泡化”现象的方法。实验结果表明:相较于37℃,39℃的培养温度更有利于UMNSAH/DF-1细胞生长。室温运输时UMNSAH/DF-1细胞“空泡化”程度显著。但是正常传代后,其胞体“空泡化”现象又会显著减少。本文提示:若UMNSAH/DF-1细胞胞体“空泡”数量较多时,可通过优化该细胞最佳生长温度同时增加传代次数进行改善,一般多次传代后UMNSAH/DF-1细胞就会恢复至其正常状态。

DF4DD内燃机车电气故障及诊断策略分析

内燃机车在现代铁路运输中扮演着至关重要的角色,其电气系统是确保列车安全、高效运行的核心组成部分。DF4DD内燃机车作为我国铁路系统中的主力机车之一,其电气系统不仅提供动力和牵引控制,还负责照明、通信、信号系统等功能,对铁路运输的可靠性和安全性具有重要影响。本论文旨在深入探讨DF4DD内燃机车电气故障及诊断策略,以帮助铁路运输系统更好地理解和解决电气问题。 。

浅谈DF4DD型内燃机车机油压力低的原因与处理

DF4DD型内燃机车作为中国铁路运输的关键组成部分,具有强大的功率和可靠的性能。然而,机油压力低问题可能威胁其正常运行。本文探讨了该型机车的特点,深入分析了机油压力低的可能原因,如主机油泵问题、机油泄漏和油位问题、以及油温影响。提出了有效的优化措施,包括处理机油粘度问题、控制温度以维持机油粘度,以及解决低温循环水系统和液压系统问题。通过采取这些措施,可以确保DF4DD型内燃机车保持高效稳定的运行状态,提高铁路运输系统的可靠性和工作效率。这对于保障铁路运输的顺畅运行具有重要意义。

地铁工程安全设计(DFS)知识库构建

针对目前地铁施工和运行过程中安全事故频发的现象,运用安全设计(DFS)概念,提出在地铁设计中应考虑施工和运行安全,构建DFS知识库,以提高设计人员的DFS能力。分析DFS知识库应具备的功能,提出通过知识的搜集、分析、存储和查询4大模块来实现相应的功能;依据模块的功能,详细设计DFS知识库的逻辑结构、系统结构和存储结构;4大模块与DFS不同的结构相结合,构成地铁工程DFS知识库系统。以乘客坠落站台事故为例,进行实证分析。研究结果表明,该案例的逻辑层次为"车站工程子知识库-车站站台子库-客运类事故";合理有效的知识库可根据标准化案例描述识别出危险源,并可运用知识管理的相关方法自动提取针对危险源的设计规范及设计建议。

基于T-S模糊逻辑推理的DFS预测控制方法的研究

高载荷飞行仿真中载人离心机本身的转动惯量较大,在飞行高过载状态离心机的延时控制成为控制系统要解决的主要问题之一。针对这一问题,通过基于T-S模糊逻辑推理建立DFS系统高载荷飞行阶段的模糊规则,经对相关操纵输入量的模糊聚类辨识,在采样点附近采用广义预测控制方法得到当前控制规律,从而实现对飞行仿真的预测控制。仿真试验表明了该方法的科技较好的调节控制规律。

规则驱动的Android应用DFS测试技术

GUI自动化测试是Android应用研究领域的重要组成部分,针对Android应用的GUI测试技术得到了广泛的研究。其中,基于DFS算法的GUI遍历测试技术得到了广泛的应用。然而,现有的DFS测试技术却仍然具有效率低下、覆盖率较低的问题。文中提出了结合外部预定义规则来驱动DFS自动化遍历的改进方法,以提高DFS自动化遍历的效率和覆盖率;基于规则驱动的改进方法实现了RDTA测试工具,进行了与Monkey以及无规则驱动下的DFS的对比实验,验证了该方法的有效性。

基于DFS的最优路径数据迷乱算法

提出一种基于深度优先搜索的数据迷乱算法,将数据库中的原始数据通过DFS算法生成邻居关系树,找出生成树中边缘距离最小的路径作为原始数据的替代.对于原始数据中含有相同元素的特殊情况,提出了多种数据迷乱算法并行使用的技术以实现数据项的迷乱.此算法的提出突破了原有数据迷乱技术的简单数据变形,大大增加了攻击者逆向工程的复杂度以达到联机信息保护的目的.

DFS算法在三峡永久船闸优化编排中的应用

三峡永久船闸的编排问题是一个多目标规划问题。该文首先建立了求解这个问题的数学模型,然后提出了能够解决这个问题的算法——深度优先搜索()算法,这种算法很好地解决了闸室面积利用率和船只优先级别之间的矛盾,并根据实际情况对算法进行了一DFSDFS些改进,提高了运算效率。最后用实验数据说明此算法可用于三峡船闸的一般编排,而且效果不错。

基于DFS的修正最小路配电系统可靠性评估算法

配电系统是直接连接用户的系统,其供电可靠性对用户有着重要的影响。本文提出了一种新的评估算法用于配电系统的可靠性评估。该算法在传统最小路算法上加以修正,采用深度优先搜索(DFS)从分支线首端至负荷点的最小路,主馈线元件根据接线形式计入计算,从而省略了非最小路元件的等值过程。通过IEEERBTSbus4的可靠性指标计算,验证了算法的有效性。

采用DFS策略的进路搜索算法研究

给出并描述计算机联锁软件中站场型数据结构的形式。介绍采用深度优先搜索策略进行进路搜索的算法并给出该算法所涉及的对象,同时详细阐述对进路搜索过程以及需要完成的任务。采用这种数据结构及算法有利于联锁程序的标准化和模块化,有利于提高系统的可靠性和安全性。

基于DFS的专家数据库系统设计

基于ＤＦＳ，给出了动态模糊专家数据库系统的设计方法，并对系统的功能、系统的结构、ＤＦ数据库和规则库进行了详细的描述。

基于支持向量机的HDFS副本放置改进策略

为实现超大规模数据的存储并提高容错性,Hadoop分布式文件系统(HDFS)采用一种机架感知的多副本放置策略。但在放置过程中没有综合考虑各节点服务器的差异性,导致集群出现负载失衡。由于放置时采用随机方式,造成节点之间的网络距离过长,使得传输数据会消耗大量时间。针对以上问题,提出一种基于SVM的副本放置策略。通过综合考虑节点负载情况、节点硬件性能、节点网络距离为副本找到最佳的放置节点。实验结果表明,与HDFS原有的副本放置策略相比,该策略能更有效地实现负载均衡。

基于DFS的多Agent动态任务分配算法

针对任务分配算法应用于不确定动态环境时存在的不足,研究具有动态模糊特性的任务环境,借助动态模糊集理论,给出相关的多Agent动态任务分配算法并进行实例测试。测试结果表明,该算法模型可以合理地模拟MAS系统中任务分配的运行过程,并获得最优的任务分配策略与良好的任务实现效果。

利用DFS和DNS来实现负载均衡——解决校园网服务器流量分担问题

随着网络应用的不断深入,网内的信息流量快速增长,单一网络主机的处理能力有限,已成为网络发展的瓶颈,对于校园网络来说尤为突出。针对网络发展面临的问题,采用分布式网络服务器分担网络流量问题,基于DFS和DNS技术来实现负载均衡,将负载分给多个服务器分担,才能有效地解决校园网中Internet服务器面临的大量并发访问造成的CPU或I/O的高负载问题。

基于DFS的协调机器学习模型

机器学习是人工智能的核心课题之一，机器学习的研究得到众多学者的广泛关注。基于动态模糊集等基本理论，提出了一种协调学习模型，并讨论了ＣＭＬＭ的学习算法，该种学习方法适合复杂的学习系统。通过研究这种学习方法，进一步丰富了机器学习的基本内容。

一种基于DFS的多Agent系统潜力挖掘发挥模型研究

Agent是指具有智能的人或其它智能物 .它具有自治、推测、反响、协作、自学习和相互学习等能力 .由此可以看出 ,Agent它象人一样有潜在的能力 ,需要挖掘 .因此 ,本文对其进行深入研究 ,基于 DFS给出多 Agent系统的潜能挖掘发挥模型等理论 ,进一步丰富

M-DFS:求解迷宫问题的DFS算法

在对传统求解迷宫问题解法的不足进行分析的基础上,提出一种改进的深度优先搜索算法M-DFS(Maze D epth F irstSearch).M-FDS采用有向图来存储迷宫,降低了迷宫问题的空间复杂度,利用改进的深度优先搜索算法来寻求迷宫的可行路径,减少了每个位置的探索方向及回避绝路顶点,有效提高迷宫中可行路径的搜索效率,在迷宫很复杂、绝路节点较多时M-DFS算法的效果会更好.