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关键词： 下肢畸形矫正   三维重建   医学影像处理   生成对抗网络  

摘要： 下肢骨畸形一直是骨科医疗中一个常见且治疗难度较大的病症,通常需要医生基于病人下肢骨正侧位X光片进行畸形程度判断。其诊断与手术方案设计高度依赖医生的专业程度与经验水平,是当前医疗领域非常重要的一个难题。为了降低医生诊断难度,需要给医生提供更加直观准确的下肢骨畸形模型展示。文中将人工智能深度学习技术应用到医疗影像处理与三维重建中,提出PSSobel-X2CTGAN模型以实现基于二维X光影片到三维CT图像的重建。主要研究内容包括:1)调研梳理CT影像归一化、裁剪缩放和DRR生成的数据预处理流程,使其能更好地应用于三维重建模型的训练和预测;2)将生成对抗原理运用于模型训练中,通过对生成器上采样过程的优化使得生成的三维模型更加接近真实情况;3)设计合理的损失函数,在基本的重建损失和投影损失基础上,引入sobel loss使得最终图片的边缘更加清晰,更适用于高精度的三维骨模型重建。在开源的盆骨和膝关节数据上进行实验,结果表明所提模型在各项评价指标上都优于原始模型,且从可视化的图片结果来看,该模型所提能取得较为满意的效果,对下肢畸形诊断具有实用价值。

关键词： 自适应滤波   抗差滤波   电力光纤通信网络   异常节点检测   节点定位  

摘要： 为解决电力光纤通信网络异常节点定位精度低的问题,提出基于自适应抗差滤波的电力光纤通信网络异常节点定位方法。首先,通过时间冗余算法预处理电力光纤通信网络节点数据,提取节点间的动态相似性和数据链路效率。其次,采用抗差滤波检测异常节点,实时评估残差与预测误差的不匹配程度。最后,结合自适应滤波与变化点检测,实现对电力光纤通信网络异常节点的精确定位。实验结果表明,研究方法能够显著提升电力光纤通信网络异常节点的定位精度,保障网络稳定运行。

关键词： 户外体育旅游流   网络游记   旅游大数据   长江经济带   时空特征  

摘要： 随着旅游数字化变革和在线旅游网站的日益普及,基于Python技术挖掘的网络游记为户外体育旅游研究提供可靠的数据源和开辟新的研究方法,对于进一步理解户外体育旅游业的发展具有重要意义。综合运用GIS空间分析法和统计分析法,研究长江经济带户外体育旅游流时空特征。研究认为:1)时间上,户外体育旅游流年内变化呈“山岭”型峰林结构分布和“三峰四谷”的峰林结构变化规律;户外体育旅游流季节性变化特征明显,呈现出不稳定的发展态势;户外体育旅游流在清明小长假、“五一”假期、“十一”假期客流量大,形成3个明显波峰;户外体育旅游流从周五开始拉升,周六达到峰值,客流量周内幅度变化呈现淡季-旺季客流量>旺季-淡季客流量>淡季客流量>旺季客流量>整体客流量的变化特征。2)空间上,户外体育旅游流客源地主要分布在长江下游地区的长三角城市群,呈明显集聚态势;户外体育旅游流目的地主要分布在户外体育旅游资源丰富的城市,呈“大分散、小集聚”的空间分布特征;户外体育旅游流的辐射中心为客流流动量大、流动频次高的成都市和上海市等城市节点,具体表现出地理邻近效应显著、经济发达城市与户外体育旅游资源丰富的城市之间流动频繁等特征。

关键词： 城市交通   路网容量   交通分配   交通承载力   超额需求  

摘要： 城市路网容量是指在路段容量限制下路网能够容纳的最大交通流量,是衡量城市供需平衡与指导政府投资方向的关键指标和重要依据。网络容量研究可以预测道路网络能够容纳多少额外需求,从而帮助管理者制定出切实有效的交通规划与管理政策。此类问题在数学上通常用一个双层优化模型来表述,上层模型的优化目标是最大化交通需求总量,下层则对出行者的路径选择行为和网络拥挤效应进行建模。但双层优化模型求解复杂且并不适用于大规模路网,大多双层模型在实际的应用中受到限制。因此,本文系统回顾了一种单层网络容量模型,即超额需求容量模型,并提出了一种高效的求解算法。算法的核心是利用基于路径的增广拉格朗日方法,多次求解一个考虑路段容量约束的用户均衡分配问题。数值实验结果表明,超额需求网络容量模型及其算法能够准确预测大规模城市交通网络在不同场景下的最大交通需求承载能力,为城市交通规划与管理提供有力的支持。在路网的承载极限状态下,某些流量已经达到或接近其容量的路段可能成为影响整个网络容量大小的瓶颈路段,可以据此为政府制定交通管控策略或道路改扩建投资提供依据,有望在实践中取得广泛应用。

关键词： 农民工   网络健康焦虑   健康焦虑成因   健康信息搜寻行为   问卷调查  

摘要： [目的/意义]作为信息时代的“新兴健康风险”,网络健康焦虑引起了学界越来越多的关注。农民工是网络健康焦虑的易感群体,但尚未有研究从在线信息搜寻行为角度对农民工群体网络健康焦虑的成因进行解释。本文旨在探究农民工群体在线健康信息搜寻行为如何影响和诱发其网络健康焦虑。[方法/过程]本研究整合健康信念模型(HBM)和信息搜寻行为(ISP)模型,引入不确定性容忍度和健康信息质量等新变量,构建基于信息搜寻的网络健康焦虑影响因素模型;通过调查问卷法收集数据,对模型进行实证检验。[结果/结论]农民工更偏好利用非正式渠道搜寻健康信息。健康信息搜寻行为对网络健康焦虑程度有显著的正向影响,具体表现在搜寻频率和搜寻策略水平上。健康信息搜寻行为通过影响健康信念和情感进而影响网络健康焦虑,感知健康风险和症状自评在健康信息搜寻行为与网络健康焦虑间起部分中介作用。亲友患病、心理韧性调节健康信念在健康信息搜寻行为与网络健康焦虑之间起中介作用。

关键词： 苍耳丸   鼻窦炎   网络药理学   分子对接   分子机制  

摘要： 目的:基于网络药理学和分子对接分析苍耳丸治疗鼻窦炎的分子机制。方法:利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)以及Cytoscape3.9.1筛选并判断出苍耳丸主要活性成分。通过GeneCards、OMIM等数据库获取鼻窦炎的主要靶点,运用STRING平台构建药物-疾病靶点的蛋白质相互作用(PPI)网络模型,筛选出核心靶点。采用Metascape数据平台对交集靶点进行基因本体论(GO)功能富集分析和京都基因与基因百科全书(KEGG)通路富集分析。最后使用Autodock软件对主要活性成分及核心靶点进行分子对接验证。结果:苍耳丸调治鼻窦炎的主要活性成分是槲皮素、木犀草素、β-谷甾醇等,核心靶点有细胞肿瘤抗原p53(TP53)、蛋白激酶B1(AKT1)、转录因子p65(RELA)等,在分子对接验证中,主要活性成分与核心靶点对接结果的能量均低于-5 kcal/mol,说明结合活性较好。结论:苍耳丸主要活性成分通过调节磷脂酰肌醇3激酶(PI3K)-AKT、Janus激酶-信号转导和转录激活因子(JAK-STAT)等信号通路,降低炎症因子的分泌,从而发挥治疗鼻窦炎的作用。

关键词： 光纤通信   网络安防   服务质量(QoS)   目标检测   智能分析  

摘要： 随着信息化社会的发展,网络安防系统的重要性日益凸显。旨在优化基于光纤通信的网络安防系统,提高其传输效率与智能分析能力。通过采用高性能的物理层组件、引入万兆以太网和基于差分服务(DiffServ)的服务质量(Quality of Service,QoS)机制、部署改进的YOLOv4算法,系统在传输时延、目标检测精度及实时跟踪成功率方面均有显著提升。

关键词： 聚合物挤出加工   熔体密度   多传感器数据融合   卷积长短期记忆神经网络   在线监测  

摘要： 聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况,寻求能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案,但在聚合物挤出加工过程中,由于数据类型、工艺参数、操作环境等多变性因素的影响,传统的机器学习方法可能难以捕捉聚合物加工中不同输入参数和输出质量参数之间的复杂关系,使得监测任务难以获得理想的准确性。本文提出了一种基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络(CNN–LSTM)的熔体密度监测方法,用于在线监测聚碳酸酯–丙烯腈–丁二烯–苯乙烯共聚物(PC/ABS)共混体系的熔体密度。首先,通过实时采集安装在挤出机模头处的近红外、拉曼及超声3种传感器数据,对3种传感数据进行预处理并融合后作为输入;然后,通过合理设计的网络结构,构建CNN–LSTM监测模型,利用CNN的特征提取能力与LSTM的预测能力,最终实现对聚合物共混过程中的熔体密度的实时监测。基于独立开发的多源传感数据实时采集装置获取的数据,利用所提方法对PC/ABS共混挤出过程的熔体密度进行实时监测,结果表明:本文方法能够准确监测聚合物熔体密度,其在测试集上的均方根误差和决定系数分别为0.975 5、0.006 3 g/cm3,比传统的卷积神经网络方法、长短期记忆网络方法、岭回归方法、偏最小二乘回归方法、多层感知机方法和支持向量机回归方法具有更高的预测精度;本文方法的10次输入平均预测时间为1.523 5 s,能够满足实际生产过程的实时监测。综上所述,所提出的基于多源数据融合与CNN–LSTM的熔体密度监测方法显著提高了聚合物挤出过程中熔体密度的实时监测精度,为挤出过程中聚合物的质量提供了可靠的技术支持。

关键词： 隐秘性   数字化转型   防御策略   网络安全威胁   网络威胁   煤炭企业   企业网络安全   严峻考验  

摘要： 随着科技的飞速发展,煤炭企业的数字化转型正迅猛发展,但也面临着网络安全威胁等新的挑战。与传统的网络威胁不同,在数字时代,高级持续威胁(Advanced Persistent Threat,APT)作为一种高度危险且精密的网络攻击手段,其特征主要体现在持续性、针对性和隐秘性上,成为煤炭企业网络安全的一项严峻考验。

关键词： 超高效液相色谱-轨道阱串联质谱(UPLC-Qrbitrap-MS/MS)   分子网络   黑果腺肋花楸果实   快速分析  

摘要： 本研究建立了超高效液相色谱-轨道阱串联质谱(UPLC-Qrbitrap-MS/MS)技术联合GNPS分子网络快速分析黑果腺肋花楸果实成分。在正、负离子模式下,采集黑果腺肋花楸果实提取物的高分辨质谱数据,总结串联质谱信息和碎裂规律,依据特征裂解规律的相似性创建分子网络。根据对照品的保留时间、精确相对分子质量及碎片离子等,对黑果腺肋花楸果实成分进行归属和鉴定。创建了花色苷类、原花青素类、黄酮类和有机酸类的分子网络,共鉴定出黑果腺肋花楸果实中42个成分,包括20个花色苷类、3个原花青素类、12个黄酮类和7个有机酸类。该方法能够快速、准确归类并鉴定黑果腺肋花楸果实成分,为其功效物质基础研究及开发利用提供了依据。