AO锁骨钩钢板固定治疗锁骨远端骨折伴肩锁关节脱位

目的探讨应用AO锁骨钩钢板(CHP)治疗锁骨远端骨折伴肩锁关节脱位的实用价值.方法对1999年8月~2007年4月吉林省中西医结合医院收治的锁骨远端骨折伴肩锁关节脱位28例,均采用AO锁骨钩钢板(CHP)内固定治疗进行回顾性分析研究.结果全部骨性愈合,随访8~48个月,平均23个月.无钢板断裂、螺钉松动、感染及再脱位,无骨折不愈合病例,肩关节功能均恢复良好.CHP取出时间8~17个月,平均11个月.结论CHP对锁骨远端骨折并肩锁关节脱位治疗效果理想,骨折不愈合可以避免,患者可以早期进行功能练习,使骨折愈合与功能恢复同步进行,而且具有操作简单、易掌握、损伤小、疗效确切的特点,值得临床应用推广,是目前有效治疗此种损伤的最佳方法.     

多芯光子晶体光纤锁模过程的数值模拟

从线性耦合的非线性薛定谔方程组出发, 数值模拟了利用可饱和吸收镜启动多芯光子晶体光纤激光器锁模的建立过程. 由于初始自发辐射的随机性, 可饱和吸收镜在多个芯中提取的初始脉冲也具有很大的随机性. 针对两种脉冲建立的可能初始情况, 即只在一个纤芯中先提取出脉冲与同时在多个纤芯中提取出脉冲, 对多芯光子晶体光纤作为锁模激光器增益介质的机理进行了详细的模拟. 模拟结果表明, 要想同时锁定多个纤芯的所有纵模频率, 不仅需要纤芯之间具有较强的耦合, 而且在可饱和吸收镜提取出的多个初始脉冲时延较大时, 在Talbot腔结构下, 端镜反射使得各个纤芯出射光束相互交叠也是建立稳定锁模过程必须的.     

Cr^4＋：YAG被动调Q与被动锁模的研究

分析Ｃｒ＾４＋：ＹＡＧ晶体对１．０６μｍ激光的可饱和吸收特性。从速率方程出发,导出基态和第一激光态反转Ｃｒ＾４＋粒子数密度的变化率,第一和第二激发态的饱和光强,由此得出Ｃｒ＾４＋：ＹＡＧ的第一激光发态的饱和吸收只能实现调Ｑ,而第二激发态的饱和吸收可以导致锁模。在同一台脉冲式Ｎｄ;ＹＡＧ激光器中用Ｃｒ＾４＋;ＹＡＧ晶体作为可饱和吸收体。     

三种非线性晶体对锁模激光的倍频

采用对撞脉冲锁模（ＣＰＭ）,凸－抗共振环（ＡＲＲ）非稳腔Ｎｄ：ＹＡＧ脉冲激光器为基波光源,其输出参数为波长１．０６μｍ,脉宽１０ｐｓ,能量２０ｍＪ,能量起伏１．２％,对ＫＴＰ,ＬＢＯ和ＢＢＯ这３种非线性晶体进行外腔倍频实验,可分别获得４３．８０％,３３．８７％,和２６．７４％的倍频能量转换,实验结果和理论分析一致。     

超声引导下肋锁间隙连续臂丛神经阻滞对手外伤患者术后的镇痛效果

目的 探讨不同入路连续臂丛神经阻滞对手外伤患者术后的镇痛效果.方法 选择手外伤手术患者90例,随机分为肌间沟组、锁骨下组、肋锁间隙组,每组30例,术后实施不同入路的连续臂丛阻滞,观察阻滞即刻、术后1、12、24、48 h,不同时间点患者疼痛VAS评分及前臂的肌皮神经、桡神经、正中神经、尺神经进行感觉刺激测试;利用超声影像判断导管尖端是否移位、脱出;观察是否有神经损伤、膈肌麻痹、霍纳综合征和声音嘶哑等并发症.结果 阻滞即刻、术后1、12 h疼痛VAS评分3组之间比较差异无统计学意义(P>0.05),术后24 h和48 h,肋锁间隙组的VAS评分明显低于肌间沟组和锁骨下组(P<0.05).在肌皮神经感觉测试中,术后24 h和术后48 h,肌间沟组阳性率高于锁骨下组和肋锁间隙组(P<0.05);在桡神经感觉测试中,锁骨下组阳性率高于肌间沟组和肋锁间隙组,但在术后24 h肌间沟组阳性率高于肋锁间隙组,在术后48 h肌间沟组和锁骨下组阳性率之间差异无统计学意义(P>0.05),但均高于肋锁间隙组;在正中神经感觉测试中,术后24 h和48 h,肌间沟组阳性率高于锁骨下组和肋...     

被动锁模光纤环形孤子激光器的理论研究

分析了三阶色散和五阶饱和吸收等高阶非线性效应对被动锁模光纤环形孤子激光器的稳定性的影响，通过路径平均非线性薛定谔方程的求解，获得了被动锁模光纤环形孤子激光器稳定运行的条件。     

Android手机屏幕图形锁问题分析

该文主要阐述Android手机屏幕图形锁的加密原理和几种破解屏幕图形锁的方法和工具.     

直动滚子从动件盘形凸轮机构效率计算与分析

运用力学方法研究了直动滚子从动件盘形凸轮机构的瞬时效率 ,分析了机构的自锁条件 ,提出了基于效率的设计方法 ,该方法可作为机构基本尺寸设计理论依据     

蓝牙锁的研究与开发

蓝牙技术实现了小型的移动设备之间的无线连接,这样在设备之间传递数据就不需要线缆了。蓝牙设备工作在2．4GHz的工业、科学与医学频上,这一频段不需申请就可使用。蓝牙射频部分的设计能提供设备间快速,稳定,安全的连接。跳频技术使得在传送与接收数据包时可以避免其它信号的干扰。蓝牙锁是北京邮电大学与有关单位合作的国家863科研项目,用于实时监测装有要害数据电子设备如数据库装置,各种信息安全控制设备的工作状态是否正常,是否被人移动,攻击等。目前该产品已经申请了国家专利。     

GBLHT: a GPU-Accelerated Linear Hash Table with Batch Insertion

为改善线性哈希表这一有效索引结构的插入性能,在分析现有方法的基础上,结合CUDA并行编程模型,设计并实现了一种基于GPU的批量插入线性哈希表GBLHT;借助原子函数atomicAdd,GBLHT可以充分利用GPU强大的并行吞吐量来实现大规模记录的无锁批量插入;通过实验对比传统串行插入方法、CPU批量插入方法以及GBLHT的插入性能,发现在不同参数设置条件下,GBLHT的插入性能比传统串行方式提升了7～14倍,与4线程的CPU批量插入方法相比则提升了3～6倍.