山羊股骨近端髓内压(IMP)测定及局部注射生物蛋白胶(FG)对IMP的影响

为测量山羊正常股骨近端髓内压(intramedullarypressure,IMP)及局部注射纤维蛋白胶(fibringlue,FG)后IMP变化情况,探讨了股骨颈局部注射FG的可行性,以及注射后压力变化可能给骨质带来的后续改变。首先测量山羊正常股骨近端IMP作为基线值。然后在每只山羊左侧股骨颈局部注射FG1.0mL(FG组)作为实验组,右侧股骨颈局部注入生理盐水1.0mL(NS组)作为对照,于注射后0、2、4、8min动态监测IMP变化情况。第4周,第16周分别取材,行组织切片HE染色,观察骨内空骨陷窝率及进行骨形态计量学分析。山羊正常股骨近端IMP为(26.72±0.446)mmHg,注胶后0、2、4、8min压力分别为(65.66±1.576)、(54.73±0.765)、(36.29±0.915)、(26.28±0.224)mmHg。正常压力与注射后0min压力相比,差异有统计学意义(p<0.05)。注射前和注胶后8min时压力相比差异无统计学意义(p>0.05)。空骨陷窝率及骨形态计量学结果显示无明显差异。说明股骨颈局部注射FG对股骨近端IMP有短暂影响,但压力变化于10min内恢复到基线水平,且未见对局部骨组织产生不良影响。     

MIMO信道下空时迭代均衡译码系统及算法

目的提出一种在M IMO衰落信道下的低复杂度的接收结构。方法通过交织器和解交织器将SISO的均衡器和译码器以及M IMO信道估计器级联起来,进行未知信道条件下迭代均衡译码。结果采用次优的基于最小均方误差均衡算法和Max-Log-MAP译码算法,使系统复杂度大大降低。结论不但可以消除M IMO信道中的码间干扰和多径干扰,而且大大降低系统的复杂度。     

基于深度学习的无线物理层关键技术研究综述

目前深度学习在通信系统的上层中得到了广泛应用,随着技术不断发展,深度学习正在向通信系统的底层推进。为解决传统算法计算效率低、复杂度高等问题,深度学习已经被应用到无线通信物理层关键技术中。对深度学习在无线通信物理层关键技术中的应用进行了综述性讨论,包括深度学习定义、深度学习神经网络介绍、基于深度学习的无线物理层关键技术等。分析表明,深度学习与无线通信系统之间存在结合点,在传统的通信模块或算法中加入用深度学习训练的可学习的参数是当前比较具有竞争力的一种设计方案,有必要对此进行深入研究。     

浅析山区农村公路路线的选取

公路选线是在其修建之前十分重要的一道工序,它涉及面广、影响因素多,尤其是对山区农村公路,更应该慎重选取路线走向,从技术和经济等方面充分考虑。本文对山区农村公路常见的选线方案和特点以及定线方法和选线过程中应考虑的一些问题进行了探讨和总结,以期得到一种实用的选线技术。     

关于钢筋冷拉技术及控制措施

一、钢筋冷拉概念以节约钢材、提高钢筋屈服强度为目的,以超过屈服强度而又小于极限强度的拉应力拉伸钢筋,使其产生塑性变形的做法叫钢筋冷拉。二、冷拉原理将钢材于常温下进行冷拉使产生塑性变形,从而提高屈服强度,这个过程称为冷拉强化。产生冷拉强化的原因是:钢材在塑性变形中晶格的缺陷增多,而缺陷的晶格严重畸变对晶格进一步滑移将起到阻     

基于卷积神经网络的室内场景识别

场景识别一直是图像处理领域的重要问题之一,对研究移动机器人定位、计算机视觉等方面具有重要意义.然而,室内场景的复杂性与无序性使室内场景识别研究面临许多挑战.传统的手工提取特征无法充分描述室内场景的信息,而卷积神经网络提取的特征能够包含丰富的场景语义和结构信息,且对于平移、比例缩放、倾斜等形式的变形具有高度不变性,因此提出了应用基于卷积神经网络的GoogLeNet网络模型来完成识别任务的方法.该网络模型在深度学习框架Caffe上对MIT_Indoor数据集的识别准确率为59.7%,高于使用传统手工提取特征的算法的准确率,对比结果说明了深度卷积神经网络在室内场景识别问题上的有效性.     

陆地晴空水汽柱含量的MODIS反演方法研究

基于红外辐射传输方程,结合反演水汽的差分吸收技术和传统的通道比值法,利用中心波长均位于940 nm附近的MODIS水汽吸收通道(17通道和18通道)的比值对垂直大气柱水汽总含量进行反演.在地基水汽观测点区域,利用新方法对卫星反演结果与微波辐射计观测数据进行比较并加以修正,修正后的新方法的反演精度和微波辐射计相当,两者相关系数R=88.2%,标准偏差SD=0.29 cm.同时,选择台湾海峡作为研究区域,通过2008年7月24日的近红外MODIS资料,运用新的通道比值法进行水汽含量的反演加以验证,并和MOD07产品进行了比较,两者相关系数R=88.1%,标准偏差SD=0.36 cm.结果表明修正后的新通道比值法的结果比传统的通道比值法精度有一定提高.     

微生物发酵生产γ-氨基丁酸的研究进展

γ-氨基丁酸(Gamma-aminobutyric acid, GABA)是一种广泛分布于自然界的四碳、非蛋白质天然氨基酸，具有许多重要的生理活性，在食品、医药和化工领域都有广泛的应用。利用83篇文献，综述了微生物中GABA的合成途径和关键酶谷氨酸脱羧酶的研究进展，总结了产GABA微生物的种类和来源，探讨了影响GABA产量的因素，并展望了该领域今后的研究重点。     

西南喀斯特地区景观格局演变及其驱动力分析——以贵阳市花溪区为例

喀斯特地区生态环境脆弱，景观格局的变化必将对喀斯特生境产生重要影响。探究景观格局演变趋势及结构特征，对景观格局进行优化调控以维持生态系统功能稳定具有重要意义。本研究以西南典型喀斯特地区贵阳市花溪区为研究对象，通过ENVI对1999、2003、2007、2011、2019年5期Landsat TM/OLI遥感影像进行解译，运用景观转移矩阵、景观格局指数、标准差椭圆、主成分分析法等，分析了花溪区景观格局时空演变特征、演变方向及其驱动机制。结果表明：1)1999—2019年花溪区主要景观类型为耕地和林地，建设用地持续增加。2)景观类型总体上以“西北—东南”方向为主轴发生不同角度倾斜。3)1999—2019年花溪区景观斑块数量增多，景观格局由单一规则化向混合复杂型转变。4)社会经济发展及人为因素对功能区景观格局变化具有显著影响。整体花溪区景观格局变化显著，景观异质性增强，破碎化加剧。通过分析景观格局多重机制，以期为喀斯特地区景观格局结构优化提供一定参考。     

基于深度相机的ORB-SLAM2在矿井救援空间构建应用

矿井在发生安全事故时，由于井下空间条件不确定，救援人员很难到达矿井地下.为了解决这一问题，搭建可实现空间构建且能适应潮湿、粉尘等环境的小型轻量化矿井救援机器人，以获取矿井非现场物理空间信息.选择基于深度相机的ORB-SLAM2作为实时框架，框架由图像预处理、跟踪、局部建图、闭环组成.在图像预处理中，通过图像金字塔、灰度质心法实现ORB特征的旋转和尺度不变性.在跟踪线程中，通过基于参考关键帧方法、恒速关键帧方法、重定位方法进行粗糙跟踪，再通过局部地图跟踪进行精确跟踪，估计关键帧的位姿姿态.在局部线程中，进行插入和剔除冗余关键帧，通过共视图方法生成更多的地图点.在闭环线程中，检测是否存在相同信息，通过sim3相似变换进行闭环校正.使用TUM数据集对算法进行仿真测试，采用EVO测试RMSE误差在0.004～0.043 m范围内，定位精度可达到厘米级.借助矿井救援机器人试验平台，利用结构光相机的ORB-SLAM2的方法生成真实空间三维模型，对空间构建效果进行研究与应用，为矿山救援井下智能巡检装备提供方法.