V型折叠颏下皮瓣修复口腔缺损的临床应用

目的:口腔中小型缺损修复一直是一个难题,游离皮瓣和远位带蒂组织瓣难以满足临床需求,传统颏下皮瓣存在供区损伤风险。本研究旨在探讨V型折叠颏下皮瓣修复口腔中小型缺损的疗效。方法:回顾性分析2019年3月至2022年12月中南大学湘雅三医院口腔科收治的28例口腔黏膜病变患者的临床资料。根据颏下皮瓣手术方式的不同将患者分为V型折叠组(17例)和传统组(11例),V型折叠组采用V型折叠颏下皮瓣进行术后软组织修复,传统组采用传统颏下皮瓣进行修复,患者术后随访6~48个月。比较2组皮瓣存活情况、皮瓣修复时间以及皮瓣修复效果。结果:2组皮瓣存活率、皮瓣大小、制瓣时间、修复手术时间和术后住院时间差异均无统计学意义(均P>0.05)。术后6个月,V型折叠组无抬头困难和下唇外翻,无皮肤“猫耳”畸形,疤痕隐藏于下颌骨下缘处,创面美观度、功能评分均明显高于传统组(均P<0.05)。结论:V型折叠颏下皮瓣具有设计灵活、制备简单、血供可靠、保护供区等优点,可以有效维持颏部美观和避免功能障碍。

鼠疫耶尔森菌低钙应答V抗原人源单克隆抗体筛选与鉴定

目的筛选抗低钙应答V抗原(LcrV)的人源单克隆抗体,分析抗体基因特点,检测抗体与抗原结合的特异性、亲和力及功能。方法使用PCR方法从鼠疫疫苗临床试验志愿者外周血细胞cDNA扩增抗体轻、重链可变区基因片段,构建ScFv噬菌体抗体文库。用LcrV对文库进行富集筛选,将获得的抗体基因表达成人IgG1后,测定抗体与LcrV抗原结合的特异性、亲和力、免疫调节功能以及保护能力。结果成功构建了鼠疫耶尔森菌人源ScFv抗体文库,库容量为7.54×10^(8)。抗体文库经LcrV筛选后获得了3株抗LcrV抗体,命名为RV-B4、RV-D1和RV-E8。3株抗体重链为VH1-46和VH3-30,轻链分别为VL1-51、VK3-20和VK1-39。3株抗体经ELISA及Western blot验证均与LcrV特异性结合,其与V抗原结合的解离常数(KD)分别为2.1 nmol/L、1.24 nmol/L和42 nmol/L。RV-D1体外降低人THP-1分泌TNF-α,动物攻毒试验中未发现抗LcrV抗体的保护效果。结论从鼠疫疫苗免疫人群获得了靶向低钙应答V抗原的人源抗体,以结合抗体为主,不能有效阻断病菌感染。所获得的单抗为鼠疫免疫基础研究、鼠疫诊断应用提供了候选材料。

基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法

苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-CoTCSP结构融入Backbone,更好地学习上下文信息并提高了模型特征提取能力,提高了模型对外形相似和位置关系不明显的中心花和边花的检测性能。在Backbone中添加改进RFB结构,扩大特征提取感受野并对分支贡献度进行加权,更好地利用了不同尺度特征。采用VariFocal Loss损失函数,提高了模型对遮挡等场景下难识别样本检测能力。在3个品种1837幅图像数据集上进行了实验,结果表明,CRV-YOLO的精确率、召回率和平均精度均值分别为95.6%、92.9%和96.9%,与原模型相比,分别提高3.7、4.3、3.9个百分点,模型受光照变化和苹果品种影响较小。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLO v7模型相比,CRV-YOLO的精确率、平均精度均值、模型内存占用量和复杂度性能最优,召回率接近最优。研究成果可为苹果智能疏花提供技术支持。

V区温度及螺杆转速对挤压膨化牛肉制品理化性质的影响

利用挤压膨化技术加工高粱-山药-牛肉混合物料,以水溶性、吸水性、色差值、粒度、质构、膨化度、糊化度及红外光谱各基团峰值为指标,分析V区温度和螺杆转速对挤压膨化产品理化性质的影响。结果表明,提高V区温度能够提高产品的红度值、黄度值、硬度、脆度和咀嚼度,吸水性、水溶性、粒度、膨化度、糊化度及红外光谱各基团峰值呈先上升后下降的趋势,亮度值显著下降(P<0.05);同时,随着螺杆转速的提升,产品的红度值、黄度值和糊化度显著下降(P<0.05),吸水性、水溶性、粒度和膨化度呈先上升后下降的趋势,硬度、脆度、咀嚼度及红外光谱各基团峰值先下降后上升,亮度值显著下降(P<0.05)。综合理化指标确定V区温度最佳值为150℃,螺杆转速最佳值为160 r/min。

基于ⅢF A/V规范和Avalon系统的大学图书馆视听数据库建设研究

随着中国网络基础设施的不断改善,视听媒体在年轻一代中非常流行,给以文本资源为主的图书馆带来了挑战。本研究旨在探究国内外大学图书馆视听资源数据库建设的现状,借鉴ⅢF规范在图像资源管理方面的成功经验和各种视听保存社区的实践,提出基于ⅢF A/V规范与开源软件的中国大学图书馆视听资源管理方法。通过分析华东师范大学图书馆在视听资源保存、流媒体发布、时间轴气泡注释、转录、视听结构化和开放共享方面的实践,进行实证研究。

罗汉果皂苷V对RSL3诱导的SH-SY5Y细胞铁死亡的抑制作用及其机制

目的:探讨罗汉果皂苷V(MV)对铁死亡诱导剂RAS选择性致死分子3(RSL3)诱导的人神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞铁死亡的抑制作用及可能机制。方法:用RSL3诱导SH-SY5Y细胞建立铁死亡模型。MTT法检测细胞活力;倒置显微镜观察细胞形态;亚铁离子荧光探针FerroFarRed检测细胞内亚铁离子含量;线粒体红色荧光探针MitoTracker Red CMXRos检测线粒体膜电位(MMP);超氧化物阴离子荧光探针二氢乙啶和线粒体超氧化物红色荧光探针MitoSoX Red分别检测细胞内和线粒体内活性氧(ROS)。微板法检测细胞谷胱甘肽(GSH)和丙二醛(MDA)水平。Western blot检测脂酰辅酶A合成酶长链家族成员4(ACSL4)、环加氧酶2(COX-2、)谷胱甘肽过氧化物酶4(GPX4)和溶质载体家族7成员11(SLC7A11)蛋白表达水平。分子对接技术预测MV与ACSL4、COX-2、GPX4和SLC7A11的靶向关系。结果:与control组相比,RSL3组SH-SY5Y细胞活力显著降低(P<0.01),细胞内亚铁离子含量、细胞内和线粒体内ROS水平及MDA水平显著升高(P<0.05或P<0.01),MMP和GSH水平显著降低(P<0.01),ACSL4和COX-2蛋白表达水平显著升高,而GPX4和SLC7A11蛋白表达水平显著降低(P<0.01),提示成功建立了细胞铁死亡模型。MV处理使细胞活力显著升高(P<0.05),细胞内亚铁离子含量、细胞内和线粒体内ROS水平及MDA水平显著降低(P<0.01),MMP和GSH水平显著升高(P<0.05或P<0.01);ACSL4和COX-2蛋白水平显著降低,而GPX4和SLC7A11蛋白水平显著升高(P<0.05或P<0.01)。分子对接结果显示,MV与铁死亡核心蛋白ACSL4、COX-2、GPX4和SLC7A11存在结合位点。结论:MV可抑制RSL3诱导的SH-SY5Y细胞铁死亡的发生,其机制可能与激活SLC7A11/GPX4和抑制ACSL4/COX-2有关。

不同V型辅助配体构筑的两个镉配位聚合物的合成、结构和荧光性质

在溶剂热条件下,合成了2个基于V型辅助配体(bipmo、bppmo)的镉配位聚合物{[Cd(bipmo)(NDC)]·1.75H_(2)O}_n (1)和{[Cd(bppmo)(NDC)(H_(2)O)]·H_(2)O}_(n) (2),其中H_(2)NDC=2,6-萘二羧酸,bipmo=双(4-(1H-咪唑-1-基)苯基)甲酮,bppmo=双(4-(吡啶-4-基)苯基)甲酮。利用单晶X射线衍射、键价和分析、红外光谱和元素分析对其结构进行了表征。研究发现,配合物1具有二重互穿的{6~3}拓扑结构。配合物2同样是3-连接的{6~3}拓扑,却存在三重穿插结构。分析表明,V型配体对最终结构的形成有很大影响。此外,对配合物1和2的发光性质也进行了详细研究。

基于V形记忆曲线的汽车轮毂造型衍生设计方法

为提高汽车轮毂造型设计的效率,增强品牌造型识别度,提出一种高效的轮毂造型衍生创新设计方法。通过分析轮毂V形记忆曲线的变化规律和特点,总结出两类V形记忆曲线,并根据控制点数量分别进行了定量化表达;以轮毂造型的5个设计要素为基础,提取轮毂骨骼的特征并建立运算法则,构建基于V形记忆曲线的轮毂造型衍生设计方法;通过参数化实现造型构建方案衍生,验证了该方法的可行性。研究结果表明:基于V形记忆曲线的轮毂造型衍生设计方法提高了轮毂设计效率,实现了轮毂造型创新及提升品牌特征延续的设计目标,为同类型产品的创新设计提供参考。

切向车铣18CrNiMo7-6钢V形缺口表面三维形貌研究

疲劳试样的缺口加工一直是一个亟需解决的难题。提出一种全新的切向车铣加工缺口工艺,通过理论与试验结合的方法探究了切向车铣对V形缺口表面形貌的影响规律。结果表明:在不同的工艺参数下,切向车铣V形缺口底部会呈现出不同的加工纹理方向,提出的理论公式计算出的纹理方向与工件轴线的夹角与实际结果误差很小;缺口底部三维表面粗糙度R_(a)随着铣刀转速n_(c)的升高而减小,随着工件转速n_(w)的升高而变大,随着每齿进给量f_(z)的增加先减小后增大;得到表面粗糙度最优参数组合为n_(c)=6000 r/min,n_(w)=100 r/min,f_(z)=0.0375μm,在此切削参数组合下得到的V形缺口表面粗糙度R_(a)可达到0.075μm。

甲状腺乳头状癌及其临床病理特征与Braf蛋白表达、BRAF V600E基因突变之间的关系

目的:观察甲状腺乳头状癌临床病理特征和BRAF V600E基因突变、BRAF蛋白表达的相关性。方法:临床选择2019年7月~2020年2月在深圳市龙岗中心医院就诊的原发性甲状腺乳头状癌患者100例,对其临床病理信息进行收集,PCR扩增后测序,分析甲状腺乳头状癌临床病理特征和BRAF V600E基因、Braf蛋白表达之间的关系。结果:BRAF V600E基因突变、Braf蛋白表达情况与肿瘤复发/远处转移、肿瘤分期、肿瘤大小、年龄等因素密切相关,差异有统计学意义(P<0.05);100例甲状腺乳头状癌出现钙化者为47例(47.0%),通常具有粗大片状钙化、砂砾样钙化,研究发现BRAF基因突变状态与钙化类型、是否出现钙化无明显相关性。结论:甲状腺乳头状癌的临床病理指标与BRAF V600E基因突变、Braf蛋白表达密切相关,是评估甲状腺乳头状癌的相关预后因子之一。

构式“越V越A”的准入条件探究

针对“越吃越胖”“越吃越瘦”可以成立,而“越吃越饱”不能成立的现象,需要探究“越V越A”中“V”“A”的准入条件,并考察“越……越……”如何与“V”“A”相互作用、共同形成“越V越A”构式义的问题。研究发现,“越V越A”中的“V”具有[+持续性]或[+重复性]特征,“A”具有[+离散性](扩展性或收缩性)、[-边界性]特征,这些语义特征需要结合语境去理解,在二者同时满足的情况下,言者使用“越V越A”来描写状态,而非叙述结果。

V槽的偏斜度及其分布对微通道流动沸腾特性的影响

运用VOF模型与用户自定义函数,数值模拟水在V槽微通道内的流动沸腾过程,分析V槽的偏斜度及其分布对通道内气泡的生长、脱离及气液两相流流型变化的影响.研究结果表明:V槽偏斜度会影响微气泡的脱离直径和脱离时间;偏斜度为1.0的V槽对应的气泡脱离直径较偏斜度为0和0.5的V槽分别减小0.063、0.025 mm,脱离时间分别缩短5.20、2.40 ms,气液两相流由泡状流向受限气泡流的转变沿流动方向往后推移2.7 mm,且片段环状流占据区间有所减小;对于偏斜度为1.0的V槽,当其沿流动方向的分布不同时,微通道内气液两相流动呈现不同特征,前疏后密的V槽分布能更好地抑制通道内气泡聚并,通道全程未见片段环状流发生,近壁区液膜可以避免受热面局部干涸,提升微通道流动沸腾换热的稳定性和可靠性.

二轴摩擦型V带传动工作过程分析与带速选择

引入梯形中位线定理,以几何图形和胡克定律对各力之间关系,进行了清晰的阐述。提出了有效拉力释放系数Hα的概念,定义了常规因子K_(1),提供了一种最大有效拉力的计算方法,通过比例系数Xα证明了Hα的适用性和准确性。绘制了综合性能曲线图,探讨了紧边极限拉力F_(1)、松边极限拉力F_(2)、最大有效拉力F_(ec)、最大功率P_(0)等随带速v的变化规律。给出了最大应力与功率曲线图,阐明了最佳带速的选择方法、任意包角α0下最大功率P_(0)的计算方法,定义了安全系数S_(0)。

融合Inception V1-CBAM-CNN的轴承剩余寿命预测模型

针对现有的滚动轴承剩余寿命(RUL)预测方法精度低、轴承健康指标(HI)构建困难等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)并融合Inception V1模块和卷积注意力机制模块(CBAM)的滚动轴承RUL预测模型。首先,在CNN中添加了CBAM机制,并进行了加权处理,在通道和空间维度对重要特征进行了强化,对次要特征进行了抑制,通过添加改进的InceptionV1模块,提高了CNN通道间信息交互水平,全面提取了退化特征;然后,进行了网络优化,采用全局最大池化(GMP)方法对模型进行了简化,采用Dropout和批量归一化(BN)方法,避免了过拟合,提高了精度,且克服了训练时出现的梯度消失问题;最后,对数据进行了处理,将降噪后的信号重组为三维张量,将其作为HI,构建了退化标签,引入了评价指标,采用PHM2012轴承数据集进行了实验验证,在3种工况下将其与深度神经网络(DNN)、CNN方法、结合注意力机制的残差网络方法(ResNet)进行了对比。研究结果表明:该方法在变负载条件下的平均RMSE为0.033,较其他方法的RMSE值分别降低了86%、78%和69%,在预测精度和泛化能力方面具有明显优势。

基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法

为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明:YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.4985 mm,11.285 mm,19.11 mm),满足使用要求。该研究可实现桑树嫩叶处枝干的识别与定位,有助于推动桑叶智能化采摘机器人研究。

基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法

多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。

能性述补结构“V得/不住”的情态特征及演变机制

能性述补结构“V得/不住”基于动力学图式,表达叙说者对主客观条件作用下事件或命题能否停留、稳固、经受等可能性的主观表现。该结构经历了由空间域到状态域、时间域的放射性隐喻扩展,多表动力情态,表认识情态和估价时已经词汇化。“V得/不住”在认知域、情态类型方面对称,在使用频率和语体方面不对称,与“(不)能V住”“(不)能V得住”在主观性程度上不同。“V得住”的语法化早于“V不住”,均受到了语义虚化、句法结构、语用因素等制约。

基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。

基于改进YOLO v7-tiny的玉米种质资源雄穗检测方法

针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异,无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低,以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题,提出了一种改进YOLO v7-tiny模型的玉米种质资源雄穗检测方法。该方法通过在YOLO v7-tiny中引入SPD-Conv模块和VanillaBlock模块,以及添加ECA-Net模块的方式,增强模型对雄穗特征的提取能力。利用自建的玉米种质资源雄穗数据集,训练并测试改进模型。结果表明,改进YOLO v7-tiny的平均精度均值为94.6%,相比YOLO v7-tiny提升1.5个百分点,相比同等规模的轻量级模型YOLO v5s、YOLO v8s分别提升1.0、3.1个百分点,显著降低了图像中雄穗漏检及背景误检为雄穗的发生,有效减少了单穗误检为多穗和交错状态下雄穗个数误判的情况。改进YOLO v7-tiny模型内存占用量为17.8 MB,推理速度为231 f/s。本文方法在保证模型轻量化的前提下提升了雄穗检测精度,为玉米种质资源雄穗实时、精准检测提供了技术支撑。

基于RISC-V的IOMMU设计

在半导体技术受到管控的背景下,实现芯片的完全自主可控已成为现今半导体技术发展的重点.由于RISC-V具有开源、应用广泛的特性,研究RISC-V架构对于我国微处理器的自主可控具有重要研究意义.在微处理器系统中,由于物理资源的有限性和直接访问存储可能潜在危害,DMA访问I/O设备时将会受到诸多限制,从而影响访问性能.目前主流的方法是通过将I/O事务虚拟化,可以很好地解决这一问题.本文首次提出了一种基于RISC-V的I/O虚拟化架构,极大地加速了I/O访问进程,仅花费几个时钟周期就可快速完成I/O设备对内存的DMA请求.本设计将来可以作为IP,集成到RISC-V架构的处理器中,加速I/O设备对内存的访问.