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脑卒中是最常见的神经系统疾病,具有高发病率、高致残率、高致死率以及高复发率的临床特点。在度过危险期后,脑卒中患者常因脑功能区的损伤遗留下躯体功能障碍和精神障碍,从而严重影响生活质量及预后转归。合理的康复护理方法、积极的卒中后康复护理有助于脑卒中患者的康复,对脑卒中预后起关键作用。文章聚焦于脑卒中患者康复护理的研究进展,全面阐述脑卒中患者恢复期康复护理中的临床问题及评估方法,并对目前相关的康复护理研究进行综述,以期为脑卒中患者的康复护理提供积极的思路,提高临床护理水平,改善卒中患者的预后。 相似文献
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Radiation hardness characterization of low gain avalanche detector prototypes for the high granularity timing detector 下载免费PDF全文
The high granularity timing detector (HGTD) is a crucial component of the ATLAS phase II upgrade to cope with the extremely high pile-up (the average number of interactions per bunch crossing can be as high as 200). With the precise timing information (σt~30 ps) of the tracks, the track-to-vertex association can be performed in the “4-D” space. The Low Gain Avalanche Detector (LGAD) technology is chosen for the sensors, which can provide the required timing resolution and good signal-to-noise ratio. Hamamatsu Photonics K.K. (HPK) has produced the LGAD with thicknesses of 35 μm and 50 μm. The University of Science and Technology of China(USTC) has also developed and produced 50 μm LGADs prototypes with the Institute of Microelectronics (IME) of Chinese Academy of Sciences. To evaluate the irradiation hardness, the sensors are irradiated with the neutron at the JSI reactor facility and tested at USTC. The irradiation effects on both the gain layer and the bulk are characterized by I-V and C-V measurements at room temperature (20 ℃) or ?30 ℃. The breakdown voltages and depletion voltages are extracted and presented as a function of the fluences. The final fitting of the acceptor removal model yielded the c-factor of 3.06×10?16 cm?2, 3.89×10?16 cm?2 and 4.12×10?16 cm?2 for the HPK-1.2, HPK-3.2 and USTC-1.1-W8, respectively, showing that the HPK-1.2 sensors have the most irradiation resistant gain layer. A novel analysis method is used to further exploit the data to get the relationship between the c-factor and initial doping density. 相似文献
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采用2011年和2014年各两周的上海移动手机信令数据,通过跟踪分析识别出居住地、就业地发生变迁的居民作为研究对象,数据可视化、描述性统计、定量对比分析等方法对同一批变迁居民的通勤行为进行跟踪研究,以此对其中存在的“自平衡”特征进行分析,并进一步研究该变化特征与城市空间之间所存在的联系。研究表明:总体层面,从平均通勤距离变化以及过剩通勤率变化方面来看,居民在进行居住地、就业地变迁时均存在通勤“自平衡”的特征与趋势;个体层面,原通勤距离越远,通过居住地、就业地变迁以改善自身通勤关系追求通勤“自平衡”的效果越明显;就业地变迁居民的通勤“自平衡”特征相较于居住地变迁来说更加显著;空间集合层面,职住关系较差的居住区、就业区,存在总体的“自平衡”现象。 相似文献
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利用三维数值模拟方法, 根据地幔对流控制方程, 以180 Ma喷发的Ferrar大火成岩省(LIP)为例, 在模型中引入Pangea超大陆、大型横波低速带(LLSVPs)和Pangea超大陆边缘的俯冲带, 模拟地幔对流过程, 研究其对应地幔热柱从地球内部热边界层(例如核幔边界)的生成过程, 并讨论导致该地幔柱产生的相关因素。结果表明, LLSVPs的形状以及俯冲带与LLSVPs边缘的距离对地幔柱的发生位置影响巨大; 地幔柱多起源于LLSVPs边缘曲率较大的位置, 并随着俯冲带与LLSVPs边缘的距离增加逐渐向远离LLSVPs边缘的方向偏移; 俯冲带的黏度影响地幔柱发生的时间, 但不影响地幔柱的位置。 相似文献
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情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率. 相似文献
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Liquid Li metal is a promising nuclear reactor coolant; however, relevant research regarding its heat transfer characteristics remains insufficient. In this study, a steady-state two-dimensional mathematical model is established to describe the heat transfer process of liquid Li in a straight pipe. A numerical analysis is conducted to investigate the effects of inlet velocity, inlet temperature, and wall heat flux on heat transfer in liquid Li. The results indicate the advantage of using liquid Li for improving heat transfer at high inlet temperatures (> 1000 K) compared with using liquid sodium and lead–bismuth eutectic. Considering the mechanism of the outlet radial heat flow model, the ratio of turbulent to molecular diffusion coefficients presents a parabolic distribution along the radius of the pipe. Increasing the inlet velocity, decreasing the inlet temperature, and decreasing the wall heat flux can effectively weaken the dominant role of molecular heat transfer owing to the low Prandtl number of liquid Li. The heat transfer of liquid Li is investigated comprehensively in this study, and the results provide a basis for the practical application of liquid Li as a promising coolant. 相似文献
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网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)和经典的换道模型最小化换道总制动模型(Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL)进行改进,提出了一种扩展换道模型(Extended Lane-Changing model, ELC),来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。 相似文献