PEI/SA/Cu三元体系改性荷正电纳滤膜及其脱盐性能

通过将海藻酸钠(SA)与聚乙烯亚胺(PEI)共混作为二次界面聚合反应的水相溶液,SA与PEI强相互作用使SA嵌入到聚酰胺层中,从而提高膜的致密性.随后通过Cu^(2+)与SA结合提高膜表面荷正电性,提高膜对多价阳离子的截留性能.对比研究了SA和Cu^(2+)浓度对复合膜物化性质、表面形貌及分离性能的影响.结果表明,荷正电纳滤膜的最佳制备条件为:SA质量分数为0.01%,Cu^(2+)浓度为25 mmol/L,所对应的PS/Cu-3复合膜亲水性提高.与Control-PEI膜相比,其通量提高了257%,为(40.0±0.8)L/(m^(2)·h),对MgCl2的截留率从92.0%提升至97.1%,且具有良好的耐压性和稳定性.

卫生健康标准中关系型数据共现矩阵计算及SAS程序实现

目的设计卫生健康标准中关系型数据共现矩阵的求解路径及其SAS实现方法。方法文章以计算一组标准的起草单位共现矩阵为例,将“标准-起草单位”二维表格导入SAS(版本号:9.4),按照“两两相乘”的计算思路自行设计宏程序计算起草单位之间的共现矩阵。结果以计算一组标准的起草单位共现矩阵为例,采用自行构建的模拟数据进行演示。首先,导入宏循环起始的数据集,并计算共现频次C_(j,k);然后,导出为out数据集,进一步合并数据集,形成最终的共现矩阵。结论SAS宏程序计算标准中关系型数据共现矩阵具有灵活高效的优势,可用于社会网络分析和互动演进规律总结。

心理韧性、父母情感支持与学生主观幸福感间的关系——基于PISA2018中国四省市数据分析

提升学生的幸福感是实现人的全面发展的必然要求,也是教育事业的重大使命。学生身心等非智力因素的发展在提高教育质量,全面推进素质教育等方面越来越受到重视。基于PISA2018中国四省市12058名中学生的调查数据,发现心理韧性、父母情感支持与学生主观幸福感均呈现正相关性;父母情感支持与心理韧性对学生主观幸福感有显著正向的线性影响,同时父母情感支持通过心理韧性的中介作用影响学生的主观幸福感。由此,提出了在言语鼓励、创造积极性情境、增强亲子互动方面父母应当给予学生情感支持以及从学校、教师与学生自身三个层面提升学生心理韧性的建议。

预热温度对SA387焊后残余应力和力学性能的影响

为了研究预热温度对SA387材料焊后力学性能和残余应力的影响,采用4种不同的预热温度分别焊接试板。对焊接完毕后的试板进行残余应力测定,发现随着预热温度的升高,焊接残余应力呈现先降低后升高的情况;通过力学性能测试和显微组织观察,发现预热温度对材料力学性能有很大影响,材料的抗拉强度和屈服强度随预热温度的升高而降低,韧性随着预热温度的升高先降低后升高。综合焊接残余应力和材料力学性能的测试结果,建议SA387 Gr11 Cl2的预热温度选择265~290℃。

多子阵SAS方位空变运动补偿子孔径算法

为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题,提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先,建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型,并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程进行近似;然后,利用子孔径运动补偿和单基等效处理,将含有方位空变的侧摆和偏航误差的多子阵回波数据转换为理想的单阵回波数据;最后,利用经典的单阵频域逐线成像算法,实现快速运动补偿和高分辨成像。仿真实验与实测数据成像结果均验证了所提算法的有效性。

基于SA-Apriori的道路事故风险评估研究

道路事故风险评估是提高道路安全水平的有效方式。为实现在道路网络特征视角下的道路事故风险评估,融合线段分析与频繁集算法,提出SA-Apriori的特征提取算法,进而构建SA-Apriori道路事故风险评估模型,以重庆市大渡口区作为分析对象,建立以道路网络特征变量为指标的道路事故风险等级划分体系,评估其道路事故风险水平,结合商业点位分布情况对该评估方法的有效性进行验证。并针对大渡口区道路事故风险情况,提出道路事故风险的管理对策与建议。结果表明:该道路事故风险评估方法具有较高的可靠性,可为基于路网特征的道路事故风险评估提供参考。

认知行为干预在冠心病临床护理中的应用效果及对SAS、SDS评分的影响

目的:研究冠心病患者实施认知行为干预后的成效。方法:将聊城市第二人民医院2022年10月至2023年10月收治的80例冠心病患者作为研究对象,采用随机数字表法随机分成试验组和对照组,各40例。试验组受试者实施认知行为干预,对照组受试者实施常规护理。对干预后两组患者的护理满意度、抑郁焦虑评分、生活质量评分等观察指标进行评价。结果:干预后,试验组护理满意度高于对照组(P<0.05);干预后,试验组抑郁焦虑评分低于对照组(P<0.05);干预后,试验组生活质量评分高于对照组(P<0.05)。结论:对于冠心病患者展开认知行为干预的成效显著。该护理能够将患者的护理满意度、生活质量提升,使其心理状态得以改善。

分位数回归模型在公共卫生领域中的应用及SAS实现

目的探讨分位数回归模型在公共卫生领域中应用及SAS实现,为该方法推广使用提供参考。方法在介绍分位数回归模型基本概念基础上,介绍了分位数回归模型应用情景与优势,并以血清克拉拉细胞蛋白水平和第一秒用力呼气容积/用力肺活量(FEV1/FVC)变化数据为例,与简单线性回归模型相比,探讨分位数回归模型应用及SAS实现过程。结果分位数回归模型不仅可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC均值的影响,还可以分析血清克拉拉细胞蛋白水平对FEV1/FVC不同分位数的影响,得到更全面的信息,且通过统计软件SAS可方便实现。结论分位数回归模型可弥补简单线性回归模型仅关注应变量均值特征而不能分析其完整分布特征的不足,SAS软件提供了相对成熟的分析语句,值得推广。

早期心理干预对乳腺癌患者术后SAS、SDS及SIS评分的影响

目的探讨早期心理干预对乳腺癌患者术后SAS(焦虑自量量表)、SDS(抑郁自量量表)及SIS评分(社会影响量表)的影响。方法应用奇偶法随机将150例乳腺癌患者分为对照组和研究组,对照组行常规护理,研究组在其基础上实施早期心理干预,评估两组患者术后心理情况、病耻感、生活质量及护理满意度。结果研究组患者SAS评分、SDS评分及SIS评分均低于对照组(P<0.05);研究组患者社会功能、生理功能、躯体能力及活力均高于对照组(P<0.05);研究组患者护理满意度(96.00%)高于对照组(84.00%)(P<0.05)。结论在乳腺癌患者治疗中实施早期心理护理干预有助于稳定患者情绪、减少病耻感,生活质量与满意度更高,值得临床推广。

优质护理在急性肠胃炎患者中的护理效果观察及SDS、SAS评分影响分析

分析急性肠胃炎患者接受优质护理对SAS评分、SDS评分及护理效果影响。方法 本院急性肠胃炎患者抽选100例,就诊时间2021年1月-2022年12月,电脑抽签法分组。优质护理纳入研究组,基础护理纳入对照组。结果 研究组急性肠胃炎症状改善时间均较对照组短(P<0.05);研究组SAS评分、SDS评分均较对照组低(P<0.05);研究组生存质量分数均较对照组高(P<0.05);研究组护理满意度较对照组高(P<0.05)。结论 优质护理用于急性肠胃炎护理中,可稳定急性肠胃炎患者情绪、缩减急性肠胃炎症状持续时间、优化急性肠胃炎患者生存质量,值得推广应用。

基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究

为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。

结合机器学习的SA湍流模型闭合系数修正

将修正Morris分类筛选法与极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)相结合,在计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数据驱动下,用于SA(Spalart-Allmaras)湍流模型闭合系数的修正.利用分类筛选法有效缩小闭合系数研究范围,同时依据XGBoost方法在小规模数据集下取得精度较高的拟合模型,有效提升系数修正效率.在三维DLR-F6-WB构型下进行了数值实验,实验结果显示利用本方法能够在三维复杂模型上基于小样本数据进行系数修正,修正后的升阻力系数计算精度得到了显著提升.

基于5G SA网络IPv6单栈的研究与实践

中国5G独立组网(SA)互联网网络已经全面进入了IPv4和IPv6双栈运行阶段,但如何引入IPv6单栈,成为当前运营商面临的新挑战。通过对IPv6单栈概念和技术的分析,提出了IPv6单栈网络部署方案,并进行了实践验证。实践证明,该方案是可行的。随着业务应用由IPv4向IPv6演进,IPv6的流量占比将大幅提升,基于实践和分析,提出了下一步IPv6发展的策略建议。

SA-765 Gr.Ⅱ钢过冷奥氏体的连续冷却转变行为

为了深入了解SA-765 Gr.Ⅱ钢在冷却过程中的相变行为和组织演变规律,采用FTF-340型Formastor-FⅡ型全自动相变测定仪测定了SA-765 Gr.Ⅱ钢在不同冷却速度下的膨胀量-温度曲线,使用切线法确定了临界转变温度点,并结合金相检测与硬度测试,绘制出了试验钢的CCT曲线,并分析了冷却速度对其显微组织、显微硬度和CCT曲线的影响。结果表明:试验钢的临界转变温度A_(c1)为729℃,A_(c3)为830℃。在冷速为0.05~0.1℃/s时,主要发生铁素体和珠光体转变;在冷速为0.2~1℃/s时,主要发生铁素体、贝氏体和珠光体转变;在冷速为2~5℃/s时,主要发生铁素体和贝氏体转变;在冷速为10℃/s时,只发生贝氏体转变;在冷速为30~45℃/s时,主要发生贝氏体和马氏体转变。SA-765 Gr.Ⅱ钢的维氏硬度由冷却速度为0.05℃/s时的164 HV2缓慢增加到2℃/s时的207 HV2,后又快速增加至45℃/s时的365 HV2。

基于GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识

几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明:机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。

类风湿关节炎合并骨关节炎病人血清anti-Sa、anti-CCP水平与骨关节损伤、全身炎症反应的相关性分析

目的:分析类风湿关节炎(RA)病人血清anti-Sa、anti-CCP抗体水平与其骨关节损伤、全身炎症反应的相关性。方法:选择RA合并骨关节损伤病人108例,根据血清anti-Sa、anti-CCP抗体水平分别列入高anti-Sa组和低anti-Sa组、高anti-CCP组和低anti-CCP组。比较各组病人WOMAC骨性关节炎指数、lysholms膝关节功能评分值,血清白细胞介素(IL)-1β、IL-6、IL-27、肿瘤坏死因子α(TNF-α)水平。采用Pearson检验评估有关指标的相关性。结果:高anti-Sa组、高anti-CCP组病人的WOMAC骨性关节炎指数明显高于低anti-Sa组(P<0.01),lysholms膝关节功能评分明显低于低anti-Sa组(P<0.01);血清中IL-1β、IL-6、IL-27、TNF-α的水平明显高于低anti-CCP组(P<0.01)。RA病人血清anti-Sa、anti-CCP抗体水平与骨关节损伤、全身炎症反应严重程度呈正相关关系(P<0.05~P<0.01),与lysholms膝关节功能评分呈负相关关系(P<0.01)。结论:RA病人血清中anti-Sa、anti-CCP抗体水平显著升高与关节损伤及全身炎症反应有一定的相关性,可作为临床判断病情活动性与骨关节损伤的参考指标。

SA765Gr.Ⅱ合金钢热拉伸本构模型的参数反求

在温度为950~1150℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)的条件下,使用Gleeble-1500D热模拟实验机对SA765Gr.Ⅱ合金钢进行了等温热拉伸实验以研究其热拉伸变形行为。首先通过线性回归方法推导了SA765Gr.Ⅱ合金钢的Norton-Hoff模型参数,之后提出了一种基于自适应模拟退火(ASA)算法求解本构模型参数的方法(反求方法)。结果表明:相比于回归方法,反求方法构建的模型预测相关系数R从0.9831提高到0.9958、均方根误差RMAE由6.392降低至3.603、平均相对误差AARE由5.38%降低至3.69%。线性回归方法构建的模型预测误差期望与标准偏差分别为0.97和8.76,反求方法构建的模型预测误差期望与标准偏差分别为0.13和5.14。通过反求方法构建的Norton-Hoff模型预测精度得到了提高。

不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法

样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。

基于PVA-SA包埋颗粒的短程硝化AO工艺脱氮性能优化

采用聚乙烯醇-海藻酸钠(PVA-SA)包埋材料固定短程硝化活性污泥在连续流AO(Anaerobic/Oxic)反应器中处理生活污水并实现稳定的短程硝化.利用响应曲面法,对水力停留时间(HRT)、内循环比以及填充率等参数进行研究,探讨了对亚硝酸盐积累率(NAR)和总氮去除率(NRE)的影响,并成功建立了二次回归模型.结果表明,控制参数HRT为6.43h,内循环比为2.93,好氧段填充率为25%,此时NAR和NRE效果最佳,分别达到86.22%和86.56%,表明该工艺具有良好的脱氮性能.此外,还通过活死细菌及原位荧光杂交(FISH)发现,活菌主要分布在颗粒表面0~500μm范围内,死菌分布在0~300μm范围内,并随着深度增加荧光强度逐渐降低.最后,16SrRNA测序结果表明,长期运行的包埋颗粒相比于短程硝化活性污泥中Nitrosomonas的相对丰度由0.013%增加到5.02%,Nitrospira由0.055%增加到1.99%,硝化细菌中亚硝酸氧化细菌(NOB)的比例被降低,而氨氧化细菌(AOB)的比例升高,促进了短程硝化脱氮效果的稳定.

预防医学本科生SAS软件教学改革探索与实践

结合大数据时代对公共卫生人才统计思维与实践能力的新要求以及SAS(Statistical Analysis System)软件课程的特点,针对既往教学过程中存在的问题,从教学内容安排、教学案例设计和教学考核评价等方面对SAS软件课程教学进行改革与实践。教学内容安排强调数据管理与统计分析并重,强化学生编程技术训练;采用案例教学法,以实际案例为牵引,发挥学生的主观能动性;采取多元化考核方式,增强教学评价的科学性。课程改革提升了学生理论与实践相结合的能力,对培育学生的统计思维和公共卫生职业素养具有积极的意义。