科技热门概念辨析之二(技术篇)

正本文是"科技热门概念辨析"系列文章之二——技术篇,介绍"技术"的定义、特点、分类,分析技术与工程、技术与专利、技术与科学的关系,并就当下人们极为关心的前沿技术、颠覆性技术谈谈我的认识。一什么是技术技术(technology)一词来自希腊语,指技能、手的技巧,所谓熟能生巧,巧就是技术。技术也被称作"技艺的科学"或"工艺科学"(science of craft)。     

个性化三维打印仿生骨骼术前诊断模型

目前骨科临床手术利用CT数字图像诊断病案、规划手术方案及复位策略,不易在术前进行操作练习,所选取的内固定骨钉和骨板无法测定力学匹配,从而难以避免术后应力并发症.术中依赖手术医生的经验和工具反复测量以便准确选取内固定器械,从而延长了患者创面开放时间,增加术中静脉血栓甚至动脉血栓并发症几率.尤其对于血管和神经丰富的股骨头更是容易引起术中并发症,甚至致残致死.本文分析了骨骼解剖模型的结构,研究了骨骼的内部微细结构、术前诊断模型外形轮廓以及力学性能的仿生设计方法,在此基础上,通过控制三维打印工艺、粉体材料成分和材料参数,得到不同力学性能的骨支架,从而实现了个性化定制的全骨仿生术前诊断模型.利用该模型可有效反映病患骨折和骨缺损真实特点,并可增加观察视场,明确骨折和骨缺损的实际情况和病症分型,从而有助于制定固定骨钉和骨板实际操作方案和规划替代骨植入方案,为术前手术设计、复位模拟、内置物选择、三维数据测量等重要手术环节提供物理操作模型,可明显改善手术效果,有效缩短手术时间,减少术中和术后并发症几率.     

电沉积制备铜基催化剂及其对CO2电还原的催化性能

为了提高铜基催化剂电还原CO₂的催化性能,以氮三乙酸(nitrilotriacetic acid, NTA)为添加剂,通过电沉积法制备了具有三维结构的铜基催化剂,该催化剂具有优异的电还原CO₂制备多碳(C2+)产物的选择性和活性.在–1.26 V vs. RHE (reversible hydrogen electrode)时,乙烯(C₂H₄)和C2+产物的法拉第效率(faradaic efficiency, FE)分别能达到44.0%和61.6%,此时总电流密度(current density)为12.3mA·cm^–2.此外,在NTA的作用下,运用电沉积法制备的Pd和Zn基催化剂具有良好的电还原CO₂为CO的性能,表明NTA作为添加剂在电沉积法制备金属催化剂方面具有一定的普适性.     

喙剑连线喙突下臂丛阻滞的临床效果观察

观察和研究了２５０例喙突与剑胸结合中点连线上喙突下臂丛神经阻滞麻醉。方法，测量喙突、剑胸结合中点两点连线长度，带入回归方程ｙ＝０．１６ｘ－０．９（ｘ：喙剑连线长度，ｙ：喙突到腑腔神经血管鞘中线在体表投影距离）。依此距离在喙剑线上确定穿刺点。成功率９４％。结论，喙喙剑连线喙突下臂丛神经阻滞是一个比较简单易行安全可靠的臂丛神经阻滞的途径。     

基于MODIS的大别山区NPP及NDVI时空动态及相关性研究

利用2000—2019年MOD13Q1 NDVI和MOD17A3 NPP遥感数据，在GIS空间分析技术支持下，利用相关分析、回归分析等方法，分析了该时段内大别山区归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与植被净初级生产力NPP(Net Primary Productivity)的时空变化特征，探讨了该区NPP与NDVI之间的相关性。研究结果表明：(1)近20年来大别山区NDVI变化于0.73～0.81,多年均值为0.78,空间分布上呈现出由中心向四周边缘递减的趋势，大别山区在研究时段内植被NDVI呈现出波动上升的趋势，78.88%的大别山区植被处于改善趋势。(2)NPP均值为497 g/(m²·a),变化于402～576 g/(m²·a),整体上呈现出“中间高、边缘低”的空间分布特征。自2000年以来，大部分区域的NPP都呈增加的趋势。(3)NPP与NDVI在时间变化上呈显著正相关，空间分布上绝大部分区域呈正相关，但不同植被类型上相关系数有所差别，其中针叶林的最高，其次为阔叶林、灌...     

基于改进经验模态分解的直流串联电弧故障检测

针对直流系统中存在强噪声干扰时串联电弧故障检测准确度较低的问题，提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解和模糊k均值聚类相结合的直流串联电弧故障检测方法；首先运用改进自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解回路电流信号，得到多个本征模态函数；然后计算各本征模态函数的Hurst指数值以区分噪声分量和有用分量，将Hurst指数值大于0.5的有用分量进行重构；最后计算重构信号的峰峰值特征量和模糊熵特征量以构建特征向量作为模糊k均值聚类的输入，通过聚类中心的不同位置识别正常与故障状态。仿真与试验结果表明，所提出的方法区分系统正常与故障状态准确度为100%,区分系统干扰与故障状态准确度为93%,能有效识别直流串联电弧故障。