螺旋CT成像联合血清copeptin、IL-18水平检测在急性脑梗死患者神经功能及预后评估中的应用价值

本文选取74例急性脑梗死(ACI)患者作为研究对象,入院时根据美国国立卫生院卒中量表(NIHSS)评分分为重度组(NIHSS评分>15分,n=21)、中度组(NIHSS评分5~15分,n=24)、轻度组(NIHSS评分<5分,n=29),均接受血清copeptin和IL-18水平检测及螺旋CT成像检查。结果发现,随ACI神经功能缺损加重,血清copeptin、白细胞介素18(IL-18)水平及峰值时间升高,CBV、CBF异常下降。经ROC曲线显示,血清IL-18联合CBF预测ACI患者预后不良的曲线下面积(AUC)最大。由上述结果可见螺旋CT成像参数、血清copeptin、IL-18水平与ACI患者神经功能存在一定相关性,三者联合为临床实现ACI患者个体化治疗和改善预后提供了可能。     

CT检查参数对腰椎管狭窄症的诊断价值及与疗效、腰椎功能改善的相关性分析

选取我院60例腰椎管狭窄症(LSS)患者作为研究组,同期健康者60例作为对照组,探究CT检查参数对LSS的诊断价值及与疗效、腰椎功能改善的相关性。结果显示,研究组椎管面积、硬膜囊面积、椎管矢径、椎管横径、侧隐窝矢径、侧隐窝角小于对照组(P<0.05);CT各参数联合诊断LSS的AUC值大于任一参数单独诊断;疗效优良患者术后3个月椎管面积、硬膜囊面积、椎管矢径、侧隐窝矢径、侧隐窝角大于治疗前及非优良患者(P<0.05);经偏相关性分析发现,CT检查参数与疗效显著相关(P<0.05)。说明LSS疗效、腰椎功能改善情况与椎管面积、硬膜囊面积、椎管矢径等关系密切,CT检查对指导临床完善手术方案有重要意义。     

基于嵌套启发式算法的集中通勤接送服务车次分配与调度优化北大核心CSCD

车次分配与调度是交通运输服务行业提供优质服务、节约运营成本的核心技术问题.文章针对集中通勤接送服务中车次分配与调度问题,建立了以最小化成本为目标的0-1整数规划模型,刻画了问题的多目标抵达地、多车协作和多行程车次等特征,并设计了一种嵌套启发式算法求解模型,拓展了构造路径方法.算例数值结果表明,文章所设计的模型和算法是有效的、可行的.     

Mo的引入方式对CeO2脱硝性能的影响

固定源排放的氮氧化物(NOx)导致了严重的环境污染问题,NH3选择性催化还原(NH3-SCR)被认为是目前控制NOx排放的最有效技术,已广泛应用于电力行业的烟气排放治理.然而,我国非电行业的NOx减排仍然面临着重大挑战,因为其排放的废气温度通常低于300oC,且含有一定量的SO2,传统的钒基SCR催化剂因活性温度(300～400oC)较高而无法有效发挥作用.因此,亟待开发新型的高效低温SCR催化剂.铈基催化剂由于氧化铈(CeO2)的优异储氧能力(OSC)和良好的氧化还原能力而显示出较好的低温(80～300oC)脱硝性能,如Mn-Ce,W-Ce,Ta-Ce,Cu-Ce和Nb-Ce等.但这些铈基催化剂易被烟气中的SO2毒化而导致催化活性降低.因此,提高铈基SCR催化剂抗硫中毒能力是其产业化应用的关键.已有研究发现,通过构筑结构保护层或添加另一种金属来保护活性组分是提高SCR催化剂抗硫性能的一种可行策略.氧化钼(MoO3)通常被用做传统V2O5/TiO2催化剂的促进剂以提高其水热稳定性和表面酸性.研究表明,在V/Ti催化剂中引入钼物种不仅可以提高其SCR活性,而且提高了V/Ti催化剂的抗SO2性能,这是由于VMo/Ti表面较少的V–O–V键削弱了对SO2的氧化作用.Tang等开发了一种Fe2O3/MoO3纳米片催化剂,显示出比纯Fe2O3更好的抗SO2能力,主要是由于层状结构的MoO3能阻止NH4+在硫酸氢铵中的沉积.目前关于Mo的引入方式即催化剂的制备方法对铈基催化剂物化性能和NH3-SCR催化性能(特别是抗SO2能力)的影响的研究还比较少.本文分别采用浸渍法和沉淀法在CeO2中引入钼物种,制备了Mo-CeO2和MoCe-cp催化剂来探究制备方法对MoCe催化剂的脱硝性能及抗SO2中毒能力的影响.结果表明,引入Mo可以显著地提高CeO2的低温脱硝性能,其中Mo-CeO2催化剂在150 oC即可达到80％以上的脱硝效率,同时抗SO2中毒性能也得到了显著提高.对催化剂结构、氧化还原能力、表面酸度和反应物分子的吸附脱附性质进行了表征,并与MoCe催化剂脱硝性能和抗硫性能相关联.结果表明,Mo-CeO2和MoCe-cp催化剂的物理化学性质和脱硝性能有明显区别.首先,Mo-CeO2中的钼物种主要存在于CeO2表面,而MoCe-cp中的钼物种主要存在于CeO2体相,其为Mo-CeO2表面带来大量的Br?nsted酸位并抑制了硝酸盐的吸附,促使NH3-SCR反应按照Eley-Rideal机理进行,进而表现出优于MoCe-cp的低温活性.其次,Mo-CeO2表面更多的Mo物种抑制了SO2的吸附,从而使Mo-CeO2表现出更好的抗SO2性能.本文为具有实际应用前景的铈基NH3-SCR催化剂的设计提供了参考.     

结构突变时间序列的贝叶斯单位根检验

在贝叶斯框架下检验含有多个均值与趋势双突变点的时间序列的平稳性。引入标号随机变量表示观测值所处的位置,运用贝叶斯因子模型选择的方法判断结构变点数目,对待检参数的先验设定为混合分布,采用可信区间检验序列是否存在单位根,并用蒙特卡罗模拟验证该方法的有效性,且以中国居民消费价格指数为对象进行实证研究,进一步印证了贝叶斯单位根检验在结构突变时间序列单位根检验中的优越性。研究发现:判断序列是否存在单位根时,不能忽视结构突变问题,否则会产生误判;先验设定对单位根检验影响较大,混合先验优于单一先验;中国居民价格消费指数序列在不考虑结构突变时是不平稳的,若考虑结构突变则该序列平稳;贝叶斯单位根检验克服了经典方法在有限样本单位根检验时存在有偏的问题,提高了单位根检验的功效。     

固定效应空间自回归分位数模型的变量选择

本文研究了固定效应空间自回归分位数模型的变量选择问题.通过惩罚压缩相关参数,达到了同时识别空间效应、估计未知参数和选择解释变量的目的.此外,给出了变量选择的实现算法并证明了惩罚估计量的大样本性质.数值模拟和实例分析均表明了所提方法的优良表现.     

浅谈数学解题教学中的解法思考与教学选择——以一道求离心率考题为例

结合一道求离心率的考题,阐述高中数学教学中,对于一些有代表性的数学题,教师不仅仅要会解题,熟悉解题思路,还要对各种解题思路进行教学思考,了解它们的教育功能,并根据学生的情况,选择合适的教学内容和方式,以避免“题海战术”,进而提高教学效率.     

基于对数双曲余弦比差异图构造与多区域特征卷积极限学习机的合成孔径雷达图像变化检测

针对合成孔径雷达（SAR）图像变化检测中差异图质量不佳、检测精度偏低以及检测时间长等问题,提出了一种基于对数双曲余弦比（LHCR）差异图构造与多区域特征卷积极限学习机的无监督变化检测新方法。该方法主要由差异图生成和差异图分析两个阶段组成。在差异图生成阶段,利用各向异性扩散滤波器对同一地区不同时间的两幅SAR图像分别滤波,使用对数双曲余弦变换对滤波后的图像进行增强,通过对数比处理得到LHCR差异图,在抑制相干斑噪声的同时,增强差异图的对比度。在差异图分析阶段,应用分层模糊C均值聚类得到变化类、不变类和中间不确定类的预分类结果;进而从差异图、双时相SAR图像中获取多区域样本块,构成三通道数据输入卷积层进行特征提取。特征具有强调中心区域、抑制边缘噪声的特点;最后,使用变化类和不变类的特征向量进行极限学习机分类训练,再用训练好的模型对中间不确定类像素自动分类实现变化检测。Radarsat-2和高分三号数据集的实验结果表明了所提方法的有效性。     

基于岩石光谱吸收特征的白云母含量反演

岩石是由多种矿物组成,其反射率光谱吸收特征与矿物含量之间存在紧密联系,矿物光谱在特定波段处的光谱吸收特征是定量估算含量的重要指标之一。为提升岩石光谱吸收特征定量反演矿物含量的准确度与精度,以白云母为研究对象,分析岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征及其白云母含量,采用Savitzky-Golay平滑滤波和连续统去除法对岩石光谱反射率进行处理,进而提取光谱吸收特征参数（吸收深度、吸收宽度、吸收面积）,分析岩石光谱在2.2 μm附近吸收特征与白云母含量之间的相关性。研究中采用单一吸收特征建立统计模型、多维吸收特征建立偏最小二乘法（PLS）和多层感知器（MLP）模型,对岩石中白云母含量与光谱吸收特征参数进行分析,进而提出一种非线性预测岩石中矿物含量的方法。研究结果表明,岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征中,吸收深度与白云母含量之间的相关性最高。基于单一吸收特征的统计模型中,二次曲线模型对吸收深度拟合的效果最佳,R2为0.935 0,RMSE为0.063 0,岩石光谱的吸收深度随白云母丰度满足二次曲线变化,岩石中白云母的含量越高,岩石光谱吸收深度值越大;基于多维光谱吸收特征的PLS模型相较于MLP模型拟合的效果更佳,其R2为0.947 7高于MLP的0.901 2,RMSE为0.002 7低于MLP的0.005 1;整体上,多维模型优于单一维度模型,PLS模型反演能力最佳,该模型在预测白云母含量上具有运算量小、精度高的特点。通过分析岩石在诊断特征处的光谱吸收特征,为其矿物组分的含量等进行定量反演提供理论参考,为矿产资源监测与评估提供快速高效便捷的方法。     

基于高光谱图谱融合技术的黄桃损伤程度判别研究

黄桃含有丰富的营养物质,深受消费者的喜爱。但在加工运输的过程中极易受到碰伤,给果农和销售商带来极大地经济损失。以往利用高光谱技术检测水果碰伤,通常是仅仅利用光谱信息或者图像特征建立水果碰伤检测模型,很少将图谱融合用于水果碰伤的检测。光谱反射率容易受到外界杂散光的影响,会丢失一部分真实信息,图像包含的信息量较少,仅仅只靠几个特定波段的图像很难精准识别。因此,为了实现对黄桃碰伤程度的精准分类,从而可根据不同碰伤程度的黄桃制定不同的处理方式,减小经济损伤。提出一种利用高光谱的光谱信息结合图像特征建立模型来检测不同碰伤程度的黄桃。以180个黄桃作为实验样品,首先分别采集轻度、中度和重度碰伤黄桃的高光谱图像,在每个黄桃的碰伤位置选取100×100像素的区域作为感兴趣区域,利用ENVI4.5软件提取碰伤区域的光谱信息。然后采用主成分分析(PCA)算法对采集的高光谱图像进行降维处理,在前5个PC图像中最终选择PC1图像作为黄桃碰伤的主成分图像,根据PC1图像的权重系数曲线挑选出6个特征波长对应的图像作为特征图像,将平均灰度值作为黄桃碰伤的图像特征。最后,分别利用光谱信息、图像特征、光谱信息结合图像特...