针刺治疗痿证38例疗效观察

痿证，是指肢体萎弱无力、肌肉萎缩、甚至运动功能丧失而成瘫痪之类的病症，常见于现代医学的多发性神经炎、小儿麻痹后遗症、重症肌无力、腓经麻痹、癔病性瘫痪以及周期性瘫痪等。我们收治的３８例痿证患者，均为腓神经麻痹，经针刺治疗取得显著的疗效，报道如下：一般资料：本组病例共３８人，均为门诊收治，其中，男性３５例；女性３例，年龄最大者３９岁，最小者４岁；发病时间最长者３０天，最短者一天，因外伤致病者１例，因肌肉注射致病者２例，因酒后醉卧压迫着２例，原因不明者３３例治疗方法：以养血通经；舒筋活络为原则。取穴：…     

基于接触角法计算固体表面张力的研究进展

固体表面张力的测定始终是表面科学和工程领域中的热点问题。综述了Young方程推出以来基于接触角法计算固体表面张力的各种方法,分析了这些方法形成的假设条件及在计算固体表面张力时存在的问题,并介绍了该领域的最新研究成果,比较了不同方法计算固体表面张力的值的特点,最后指出当前研究尚存在的问题。     

AKD钢材打捆机压线辊压紧力的有限元分析

AKD钢材打捆机的压线辊机构是用来压紧钢线并使钢线完成送线和捆扎等动作要求的结构.对其进行分析时引用了"轧辊"轧制的原理,将压线辊看作"轧辊",捆绑用钢线看作"轧件",同时利用ANSY/LSDYNA有限元分析软件,对这一过程进行仿真模拟.通过分析求解压线辊对钢线的压紧力,其结果与实际设备相关性能测试的结果相符合,证明了分析的合理性和有效性.     

弛豫型铁电单晶0.76PMN-0.24PT的铁电相变特征

采用介电、铁电与热释电表征法,结合电畴结构的实时观察,对０．７６ＰＭＮ－０．２４ＰＴ单晶的相变特征进行了研究,发现其铁电性质介于典型弛豫铁电体与正常铁电体之间．该单晶极化前具有一种处于微畴至典型宏畴之间的过渡型电畴,其（００１）晶片在极化后发生场致相变,并在其后的升温程序中表现出两个特征温度Ｔ_ｄ与Ｔ_ｍ．Ｔ_ｄ为电容率随温度下降而开始急剧下降的温度,对应于零场升温程序中的由电场诱导的典型宏畴－过渡型宏畴的转化;在Ｔ_ｄ～Ｔ_ｍ温区,晶体持续发生铁电－顺电相变或退极化作用,以宏畴态存在的铁电相与顺电相共存;在略高于Ｔ_ｍ的温度,晶体转化为宏观顺电相,铁电相以微畴态存在．由于场致相变与晶体取向有关,相对于同成分的单晶来说,多晶陶瓷在同样的温度一电场历程下显示不出特征温度Ｔ_ｄ．     

复合材料风电叶片生产过程的经济性分析

复合材料风电叶片属于新能源行业,目前还属于劳动密集型产业向半机械化转变的阶段。通过阐述风电叶片行业人工投入与产出之间的相关关系和总产量、边际产量、平均产量之间的关系,对叶片生产的边际成本和边际收益进行了深入分析,提出了相对经济的最优生产条件,同时对叶片生产过程中人工与设备之间的边际替代率以及技术进步引起的生产要素投入变化进行了经济性分析。     

山西省人口与经济发展时空演变分析

本文以山西省11个地级市为研究对象,根据2000年～2017年的人口、GDP和人均GDP等数据,分析山西省人口与经济时空演变特征,运用人口经济一致性系数、人口经济偏离度系数分析山西省各市人口与经济的分布差异．通过研究发现:2000年以来,山西省人口与经济快速增长,各市人口与经济发展差异很大．人口集聚与经济集聚差异水平较大,总体上呈现以下规律,东南地区大致呈现为人口经济相一致,西部和北部地区为人口集聚大于经济集聚,中部和西北地区为经济集聚大于人口集聚．人口分布与经济集聚空间一致性总体呈现变强的趋势,产业结构转型和国家政策是造成山西省人口与经济差异大的主要原因．     

教学视角下知识产权教育推广现状分析——以广东省为例

广东省是中国创新创业相关人才培养的重要基地,始终将推进知识产权教育普及当作重中之重。当前,广东省高校大学生普遍存在知识产权学习效果不理想等问题。本文从教学角度出发,围绕广东省高校知识产权教育的现存问题提出4点对策,以期更好地推动广东省知识产权教育的推广,更好地激发高校学子创新、创业、创造的活力。     

糯米浆灰土无侧限压缩和三轴剪切离散元分析

糯米浆灰土是一种常见的遗址保护建筑材料,为研究糯米浆灰土压缩加载过程中的糯米-石灰胶结破坏和接触组构演化情况,采用离散单元法开展了糯米浆灰土无侧限压缩和三轴剪切离散元模拟。首先基于软胶结模型考虑糯米浆-石灰的强度特征,制备了糯米浆灰土离散元试样;然后通过参数敏感性分析为试样赋予合理的接触模型等效模量和胶结强度参数,最后对试样开展无侧限和三轴压缩模拟。结果表明：离散元模拟能再现糯米浆灰土加载试验的主要特征;加载过程中胶结破坏数量先缓后快增加,最终趋于平缓,胶结破坏呈现一定的聚集效应;无侧限压缩下胶结接触主要发生拉伸破坏,随着围压增加,剪切破坏接触数量增加;试样偏组构快速增加段为胶结破坏诱发。     

通风报信的猪

一位农场主花了很多钱,买了一匹马。一个月后,这匹马突然病倒了。农场主请了一名兽医。兽医仔细检查一番,说：“您的马感染了一种危险的病毒,我给您开三天的药。三天后。我再来。如果还不好的话,只能把它处理掉。”     

基于时延嵌入式隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法

癫痫脑电的分类识别能够为癫痫的预警和病程的发展监测提供强有力的技术支持。传统的癫痫脑电分类识别方法需要从较长的时间序列中提取特征,难以刻画大脑的瞬态变化,检测低效且耗时,降低了癫痫预警的有效性。针对上述问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法。该方法通过时延嵌入式隐马尔科夫模型(time-delay embedded hidden Markov model,TDE-HMM)对脑电进行状态估计,并提取状态序列中的状态切换特征,通过多层感知机(multiple layer perceptron,MLP)实现对不同癫痫发作阶段脑电的有效辨识。实验结果表明,相较于小波变换、微分熵等传统特征,所提方法准确率高,能够有效刻画癫痫不同阶段的大脑状态变化,为癫痫脑电的分类识别和状态分析提供了新的备选方案。