ST段改变在冠心病诊断中临床意义的评价

目的：评估心电图ST段改变在冠心病诊断中的意义。方法：以冠状动脉造影为金标准,与心电图ST段改变作比较,计算心电图的灵敏度和特异度等指标。结果：灵敏度53.85%;特异度84.21%;符合率61.97%;阳性预测值90.32%;阴性预测值40.00%。结论：心电图ST段改变在冠心病诊断中灵敏度太低,特异度尚可。     

青鳉鱼早期胚胎中外源DNA的复制行为的研究

利用显微注射技术将外源ＤＮＡ与标有生物素的ｄＡＴＰ一起导入处于１细胞期的青鱼（Ｍｅｄａｋａ）受精卵细胞质中，鱼卵在２５℃孵化一天至胚孔封闭期，从胚胎细胞质中提取ＤＮＡ，经分子杂交发现外源ＤＮＡ在胚胎中可进行复制。ＤＮＡ样品再经核酸电镜分析，发现了几种类型的复制分子，并发现多复制叉及成熟前复制现象。由此认为外源ＤＮＡ可以多种方式在青鱼早期胚胎细胞质中进行复制。     

MgSiO3后钙钛矿在三轴应力场中的第一原理模拟及地球物理学应用

MgSiO3后钙钛矿具有明显的弹性各向异性,可以解释地球核幔边界D″层中地震波的不连续性等现象,但目前的研究对晶格优选方位的机理一直没有好的解释.针对复杂的D″层应力环境中晶体特性与应力场和晶轴取向的密切关联,引入三轴应力场对矿物性质进行约束,模拟应力场状态下后钙钛矿相弹性性质,通过最小能量原理获得稳定的晶体空间取向类型.对具有最小能量类型的晶体弹性常数和地震波速研究发现,晶体a轴取向平行于最大压缩方向;以b轴为垂直对称轴的剪切波横向各向异性(横向各向同性平均)大于静水力场中的剪切波横向各向异性.结果支持以(010)为主滑移面的观点,为D″层各向异性和晶体取向研究提供新的数据和证据.     

生态条件对籼粳稻杂交后代亚种特性与经济性状的影响

以两个典型的籼粳交重组自交系F6群体(RILSA:中优早8号/丰锦、RILSB:七山占/秋光)为试材,分别在四川和辽宁同年种植,研究亚种特性和经济性状变化规律及其相互关系的结果表明,不同生态条件下籼粳交后代的亚种特性和经济性状都发生了显著的变化.生态条件对程氏指数和构成性状的影响因群体和性状而异,RILSA群体在四川和辽宁都呈偏粳分布,RILSB群体在辽宁接近正态分布,在四川呈偏粳分布,总体上四川表现比辽宁更加偏粳.与辽宁相比,四川穗数、结实率和千粒重降低,因而产量极显著下降,而穗粒数在不同地区和不同群体间差异不显著.程氏指数和构成性状与产量和经济性状有正相关的趋势,据此进行人工选择可能是北方稻区籼粳稻杂交育成品种仍然基本保持粳亚种特性的重要原因.此外,还讨论了籼粳分化与生态条件的关系等相关问题.     

轻型客车白车身动力学建模与模型修正

建立符合实际装配结构的有限元模型是结构动态优化设计的关键．为此建立依维柯A40新客车白车身三维CAD模型,并实现了向有限元模型的转换,通过白车身模态试验,并作为依据修正有限元模型,使有限元分析结果与试验测试结果相符,获得了能够反映实际车身结构动力学特性的有限元模型,为后继车身的结构优化设计打下基础．     

浅论《自然辩证法》中的生态意蕴及现实价值

恩格斯的《自然辩证法》一书的问世,使得马克思主义的辩证法成为真正意义上的唯物主义辩证法。恩格斯在扬弃黑格尔和费尔巴哈自然观的同时,科学论述了人与自然的辩证关系,在这种辩证关系的指引下,为后世人类在自然界中的准确定位提供了理论上的指导。从生态学意义上来讲,在生态环境日益严重的背景下,为世界各国建设生态文明和实现人类的永续发展贡献出不朽的理论价值,这也是《自然辩证法》在当今时代背景下最大的现实价值所在。     

基于卷积神经网络的抽油机井故障诊断研究

针对抽油机井示功图故障诊断问题,提出基于轻型卷积神经网络,并引入注意力机制,以提高在参数量、计算量减少的情况下的网络诊断性能。网络基础结构采用MobileNet-V2,并将ECA(Efficient Channel Attention Module)模块嵌入MobileNet-V2的倒残差模块中。倒残差模块中,ECA对特征图从通道维度,将生成的通道注意力重标定权重与输入特征图进行相应通道相乘,最后获取经过注意力加权处理的特征图。基于提出的方法,在保证模型诊断准确性的前提下,降低了网络模型结构的复杂性。实验结果表明,改进后的MobileNet-V2的诊断准确率达到97.60%,满足油田实际生产需求。     

基于反向选择的网络异常学习行为识别方法

网络学习中,异常学习行为不易及时被察觉和纠正,可能会导致严重的学习问题.网络异常学习行为具有多样性和不确定性,难以通过规则直接界定.借鉴生物免疫系统识别病原体的原理设计的反向选择算法,能自适应识别未知异常,并具有实时性、动态性、多样性、鲁棒性等特征.借助主成分分析法从网络学习行为日志数据中抽取行为特征,构成多维空间的学习行为向量,通过优化训练集改进了反向选择算法并设计了基于该算法的网络异常学习行为识别方法 .在真实数据集上的实验结果表明：该方法的识别率优于朴素高斯贝叶斯、决策树、支持向量机等常用算法,能够及时对异常学习行为进行早期预警,为干预和改进学习效果提供客观依据.该方法不需要人工干预,能识别未知的异常行为,具有多样性和较高的自适应性.     

四川省国民经济关键部门的确定

根据文献[1]所提出的分析关键部门的方法和1987的、1990年、1992年、1995年、1997年5个年度的四川省投入产出表提供的数据,在数量上分析了四川省各部门十年来对四川省国民经济的带动作用、推动作用以及自我带动（推动）作用,提出了几个确定关键部门的指标,确定了四川国民经济不同时期的关键部门。研究发现：关键部门并非是永固定的,不同的是时期不同的关键部门,而且关键部门的作用也随着经济的发展,发生类型的转变。从发展的趋势看,第三产业的许多部门将取代第二产业中传统工业部门,成为未来四川省国民经济发展的关键部门。