参附注射液对重型颅脑损伤的辅助治疗作用

目的:探讨参附注射液对重型颅脑损伤患者的脑保护作用。方法:将72例重型颅脑损伤患者随机分成参附治疗组(38例)及对照组(34例)。对照组予以脱水、激素、止血、抗感染等常规治疗,参附治疗组在常规治疗基础上,在伤后早期给予参附注射液3 mL/kg,分3次,连续使用10 d。所有患者行颅内压监测,观察两组患者的最高颅内压、觉醒天数,甘露醇使用天数及剂量,并发症并对预后评估。结果:参附治疗组最高颅内压平均为(22±12)mmHg,对照组为(26±9)mmHg;脱水剂应用时间参附组为(6±3)d,对照组为(7±5)d;脱水剂应用剂量参附组为(770±125)g,对照组为(1045±225)g;平均清醒时间参附组为(9±4)d,对照组为(11±4)d。以上各项于两组比较均有显著性差异(P0.05)。结论:参附注射液对重型颅脑损伤具有一定的脑保护作用。     

第二次现代化理论与中国现代化

第二次现代化理论认为：人类社会的发展可分为四个,即原始,农业社会,工业社会和知识社会,第一个阶段又分为四个时期,即起步期,发展期,成就期和过渡期;从农业社会向工业社会的转移过程是第一次现代化,从工业社会向知识社会的转移过程是第二次现代化。     

中国载人交会对接技术的设计与实现

中国在载人航天工程第二步第一阶段任务中,自主研制了天宫一号目标飞行器和神舟八号、神舟九号、神舟十号载人飞船,通过3次在轨飞行任务完成了8次交会、6次对接,覆盖了自动和手动等多种交会对接模式,突破并掌握了交会对接技术.从交会对接系统、交会轨道、交会测量和控制、信息传输、对接与分离、飞行方案,以及试验验证等方面对中国载人交会对接设计的技术特点、所采用的创新技术方法和解决的技术难题进行了介绍,在飞行验证的基础上分析了工程任务取得的成果,与国际水平进行了综合比较,对中国载人交会对接技术的设计和研制情况进行了总结.     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

置换混叠信号的盲检测和分离

针对观测信号相互置换的情况,从盲源分离的角度研究置换混叠信号的盲检测与分离问题,给出了置换混叠信号的数学模型,提出了基于特征域可分的置换混叠区域检测方法,根据频谱特性和局部相关性分别提出了正弦置换混叠信号和置换混叠图像的盲检测与分离算法. 实验结果表明,该方法能有效应用于置换混叠信号的检测.     

多频法测量高温超导薄膜表面电阻

本对介质谐振器法测量高温超导薄膜微波表面电阻的方法进行了详细的研究，并对测试系统的损耗提出了新的计算方法．由四个不同直径、相同高度的蓝宝石构成四个谐振器，对同一组铜膜进行测量，根据金属表面电阻与频率的关系，分析测试装置的损耗，从而更精确地测出薄膜的表面电阻．经实验证明，此方法能得到比传统测量更为精确的测量结果．     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程 ,提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术 ,并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程 ,取得了较好的工程效果。     

特种加工在修整金属结合剂砂轮中的应用

介绍了特种加工技术在修整金属结合剂超硬磨料砂轮中的应用．特种加工修整技术针对金属结合剂和磨料的不同特性,对结合剂进行蚀除,有效地提高了金属结合剂超硬磨料砂轮的修整效率和质量,具有较好的应用前景．     

基于CEBUS总线的交通灯控制系统

介绍了一种基于CEBUS总线的交通灯控制系统。该系统采用扩频电力线载波通信技术实现了现代交萼灯的“无绳”控制,具有体积小、功耗低、性能稳定、配置灵活的特点。     

基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法

为解决室内定位系统中因环境动态变化而导致定位精度下降的问题,提出一种基于XGBoost并融合弹性网的误差补偿算法。采用XGBoost定位模型对目标位置进行初步预测,当室内环境改变后,再采用弹性网算法构建误差补偿模型,修正XGBoost定位模型的定位误差,并与基于K近邻、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等定位算法做对比。实验结果表明：在更新15%指纹数据库样本的情况下,该算法在80%分位处的定位精度控制在0.73 m以内,明显优于其他定位算法,且较基于XGBoost的定位算法精度提高了25.5%。