肱骨多段粉碎性骨折微创接骨板技术的临床应用

目的探讨微创接骨板技术治疗肱骨多段粉碎性骨折的疗效。方法采用肱骨全长微创接骨板技术治疗24例肱骨多段粉碎性骨折,记录患者手术时间、术中出血量、平均住院时间、骨折愈合时间、肩肘关节功能评分。结果手术时间为120～160(146.5)min,术中出血量150～320(230.3)m L。住院时间12～24(18.7)d。所有患者均获得完整随访。骨折愈合时间为15～24(18.5)周。肩关节功能评分:优17例、良6例、可1例,差0例,优良率达95.8%;肘关节功能评分:优20例、良3例、可1例、差0例,优良率达95.8%。结论微创接骨板技术是治疗肱骨多段粉碎性骨折的较好方法,组织剥离少、创伤小,手术时间短、术后肿痛轻、骨折愈合快,具有明显的临床效益及社会效益。     

海、陆两用风力发电实验平台设计

在风电场通过现场测试分析研究风力机性能由于受到现场环境的限制,能够获得的研究数据有限,室内模拟实验平台能够有效弥补研究不足.为此提出了一种海、陆两用风力发电实验平台方案.该实验平台由来风装置、风轮、发电机、两段式塔架、漂浮台、波浪产生装置、传感检测和数据采集系统等构成.在实验平台整体方案基础上,进行了结构参数设计,建立了漂浮台受力分析模型并获得了合理的结构参数,以Lab VIEW为开发环境设计了上位机运行状态监控系统.最后,基于构建的实验平台,开展了部分风力机动态特性研究工作,对比分析了模拟陆地风力机和海上漂浮式风力机时塔架振动特性,为进一步深入开展风力机动态特性研究提供了基础.     

8-［4-吡啶］-1,3,5,7-四甲基-2,6-二溴氟硼二吡咯甲川的晶体生长、结构表征和光谱性质

利用溶液晶体生长法,将8-［4-吡啶］-1,3,5,7-四甲基-2,6-二溴氟硼二吡咯甲川(BDP-Br₂)溶于乙醇-水混合溶剂中,自然挥发,可获得BDP-Br₂单晶.X-射线晶体学分析表明,BDP-Br₂晶体属单斜晶系P2₁/c空间群,分子式为C₁₈H₁₆BF₂N₃Br₂,M_r=482.97.其晶体学参数如下:a=1.500 7(1)nm,b=1.129 5(1)nm,c=2.225 9(2)nm,β=90.949(8)°,Z=8,ρ_c=1.701 g·cm^-3,R=0.073,R_w=0.164,拟合优度(GOF)=1.010.在BDP-Br₂晶体结构中,每个BDP-Br₂染料分子通过分子间C-H…F氢键和C-H…π超分子作用,组成Z形分子链反向交替堆积的三维分子阵列结构.固相和溶液相的BDP-Br₂染料分子可分别于550和561 nm处观察到光致发光现象.     

(2+1)维Burgers方程组的周期孤立波解

给出一种新的辅助函数法,并给出该辅助函数的一些新解。作为例子,求解(2+1)维Burgers方程组。显然,该辅助函数法也可以解其他类型的非线性发展方程。     

考虑超固结比与泊松效应的荷载传递模型

为了分析超固结状态及泊松效应对砂土管桩界面剪切特性的影响，在传统双曲线荷载传递模型的基础上，采用考虑超固结比的侧向土压力系数，计入由泊松效应引起的侧向土压力增加值，建立能同时考虑砂土超固结比及管桩泊松效应的界面荷载传递模型，对其可靠性进行验证。通过算例对极限摩阻力影响因素进行分析，结果表明：超固结比从1.0增大到3.0，抗压桩和抗拔桩极限摩阻力近似呈线性增大，抗压桩提高约83.6%，抗拔桩提高约92.9%；泊松比从0.1增大到0.3，抗压桩极限摩阻力呈线性增大，提高约3.5%；抗拔桩极限摩阻力呈线性减小，降低约3.6%；桩土模量比从300增大到1 500，抗压桩极限摩阻力降低约7.6%；抗拔桩极限摩阻力提高约9.6%。     

基于深度学习的建筑物识别

针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90. 8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。     

混合动力汽车深度强化学习分层能量管理策略

为了提高混合动力汽车的燃油经济性和控制策略的稳定性,以第三代普锐斯混联式混合动力汽车作为研究对象,提出了一种等效燃油消耗最小策略(equivalent fuel consumption minimization strategy,ECMS)与深度强化学习方法(deep feinforcement learning,DRL)结合的分层能量管理策略。仿真结果证明,该分层控制策略不仅可以让强化学习中的智能体在无模型的情况下实现自适应节能控制,而且能保证混合动力汽车在所有工况下的SOC都满足约束限制。与基于规则的能量管理策略相比,此分层控制策略可以将燃油经济性提高20.83%~32.66%;增加智能体对车速的预测信息,可进一步降低5.12%的燃油消耗;与没有分层的深度强化学习策略相比,此策略可将燃油经济性提高8.04%;与使用SOC偏移惩罚的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)相比,此策略下的燃油经济性将提高5.81%~16.18%。     

安徽省文化与科技融合的趋势特征与策略分析

<正>近年来,安徽省文化产业一直保持高增长态势,增加值连续多年保持20%以上的增幅,涌现出一批在全国较有影响的文化企业和示范基地,产业协调发展的格局基本形成,文化产业与科技、旅游等相关产业融合向深度发展。安徽文化产业正在摆脱传统的粗放经营模式,走向转型升级。促进文化与科技融合,借助现代科学技术,增强文化的传播力、表现力、感染力,提升文化产品和服务价值,是实现文化产业转型升级的必由之路。     

改进的新颖全局和声搜索算法

为了提高和声搜索算法的寻优性能,提出了改进的新颖全局和声搜索(INGHS)算法.通过差分向量范数定义和声记忆库多样性,以和声记忆库的多样性信息为指导实现位置动态更新,并结合变异操作更新和声记忆库.算法采用动态位置更新策略产生新和声,在寻优早期具有较好的全局搜索性能,在寻优后期具有较好的局部搜索性能,提高了算法跳出局部最优的能力.利用7个标准测试函数对所提算法与目前已知文献中优秀的改进HS算法进行性能测试,测试结果表明所提算法具有较好的寻优性能.     

含预测和容错的自适应Kalman目标跟踪

针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。