期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
健脾滋肾法针药合用治疗低言语识别性耳聋的疗效观察
1
作者 谢慧 赵小君 +1 位作者 张玉箫 邓新星 《中国中西医结合耳鼻咽喉科杂志》 2023年第1期6-9,80,共5页
目的比较健脾滋肾法指导下针药合用治疗低言语识别率耳聋患者的临床疗效。方法2017年6月~2019年12月在四川省成都中医药大学附属医院、四川省峨眉山市中医院和四川大学望江校区医院就诊本病患者203例,分为实验组共68例82耳,采用针药合... 目的比较健脾滋肾法指导下针药合用治疗低言语识别率耳聋患者的临床疗效。方法2017年6月~2019年12月在四川省成都中医药大学附属医院、四川省峨眉山市中医院和四川大学望江校区医院就诊本病患者203例,分为实验组共68例82耳,采用针药合用治疗;对照组1共67例80耳,单用针刺治疗;对照组2共68例80耳,单用中药治疗。分别在治疗第0d、2w、4w和6w4个时间窗对3个组患者行听阈及言语识别率测定,疗程结束后随访半年。比较分析3个治疗时间窗口各组疗效差异。结果在治疗周期内,三组患者的纯音听阈阈值均随治疗时间的延长而提升。在不同治疗阶段,实验组与对照组1及对照组2的治疗结果组间比较差异有统计学意义(P<0.05),言语识别率均随着治疗时间增加而提升,但对照组1与对照组2的组间比较差异无性统计学意义(P>0.05)。结论健脾滋肾法指导下的针刺、中药及针药合用均能改善低言语识别性耳聋患者听阈水平及言语识别率,尤以针药合用组疗效最佳。 展开更多
关键词 耳聋 言语识别率 健脾滋肾法 针药合用 疗效
下载PDF
基于多任务和卷积神经网络的业务识别算法
2
作者 赵季红 乔琳琳 王颖 《西安邮电大学学报》 2021年第1期1-6,共6页
针对以低识别率对业务进行较高精度分类问题,提出了一种结合多任务学习和卷积神经网络(Multi-Task Learning and Convolutional Neural network,MTL-CNN)的网络业务识别算法,将业务分类重新构建为多任务学习框架,令业务类别作为主任务,... 针对以低识别率对业务进行较高精度分类问题,提出了一种结合多任务学习和卷积神经网络(Multi-Task Learning and Convolutional Neural network,MTL-CNN)的网络业务识别算法,将业务分类重新构建为多任务学习框架,令业务类别作为主任务,带宽需求和持续时间作为辅助任务,3个任务在卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中一起训练并进行预测,以此避免大量标记样本。仿真结果表明,所提算法对不同类别业务识别效果更加均衡,分类准确率达到95.60%。 展开更多
关键词 网络业务识别 多任务学习 卷积神经网络 低识别率
下载PDF
A Low Power Non-Volatile LR-WPAN Baseband Processor with Wake-Up Identification Receiver
3
作者 YU Shuangming FENG Peng WU Nanjian 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第1期33-46,共14页
The paper proposes a low power non-volatile baseband processor with wake-up identification(WUI) receiver for LR-WPAN transceiver.It consists of WUI receiver,main receiver,transmitter,non-volatile memory(NVM) and power... The paper proposes a low power non-volatile baseband processor with wake-up identification(WUI) receiver for LR-WPAN transceiver.It consists of WUI receiver,main receiver,transmitter,non-volatile memory(NVM) and power management module.The main receiver adopts a unified simplified synchronization method and channel codec with proactive Reed-Solomon Bypass technique,which increases the robustness and energy efficiency of receiver.The WUI receiver specifies the communication node and wakes up the transceiver to reduce average power consumption of the transceiver.The embedded NVM can backup/restore the states information of processor that avoids the loss of the state information caused by power failure and reduces the unnecessary power of repetitive computation when the processor is waked up from power down mode.The baseband processor is designed and verified on a FPGA board.The simulated power consumption of processor is 5.1uW for transmitting and 28.2μW for receiving.The WUI receiver technique reduces the average power consumption of transceiver remarkably.If the transceiver operates 30 seconds in every 15 minutes,the average power consumption of the transceiver can be reduced by two orders of magnitude.The NVM avoids the loss of the state information caused by power failure and energy waste caused by repetitive computation. 展开更多
关键词 LR-WPAN wake-up identification receiver synchronization non-volatile memory baseband processor digital integrated circuit low power chip design
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部