APP软件性能效率研究

性能效率是APP软件的重要质量属性，但目前缺乏APP软件性能效率的通用模型。分析了APP软件的性能特征，基于ISO/IEC 25010标准提出了APP软件的性能效率模型，定义了APP软件性能效率的子特性和度量指标。基于提出的APP软件性能效率模型，通过实验对APP软件的性能效率进行了度量及相关分析。     

microRNA在亨廷顿病中的研究进展

亨廷顿病(Huntington's disease, HD)是神经退行性疾病(neurodegenerative disorders)中一种单基因遗传病,由亨廷顿基因(the huntingtin gene, HTT)第一个外显子中的CAG三核苷酸序列重复扩增引起,尚无法治愈。HTT编码的蛋白产物被称为亨廷顿蛋白(Huntingtin protein, Htt)。突变亨廷顿蛋白(mutated huntingtin protein, mHtt)容易形成聚集体,具有毒性,导致一系列细胞学异常和神经元功能障碍。microRNA(miRNA)在基因转录后水平调控中起重要作用,其表达的改变与HD病理过程有关,成为治疗HD的潜在生物标志物。近年来,对一些特定miRNA在HD中调控机制及靶基因预测方面的研究可为HD提供潜在的治疗方法。本文就miRNA在HD中的相关研究进展进行综述。     

水资源承载力分析研究

水是人们生存必不可少的资源,是生产与生活的基础,但水资源短缺,时间、空间分布不均,利用率低,已成为制约各地经济可持续发展的重要因素之一。本文所选研究区域——昌宁县正处于经济快速发展时期,水资源承载力将会影响其发展,文章综合文献分析和实际调研数据,运用科学的方法进行水资源的承载力分析,结果表明:昌宁县水资源承载力目前与社会经济的发展相适应,但远期将会有所不足,因而要求协调人与自然的矛盾,促进昌宁县的可持续发展。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

脉压和脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和功能的相关性研究

探讨脉压及脉压指数与糖尿病心肌病(Diabetic cardiomyopathy,DCM)患者心脏结构及功能的相关性.选取规律服药且排除其他心血管疾病的2型糖尿病心肌病患者66例为研究对象,根据脉压将患者分为糖尿病心肌病正常脉压组(19例)和糖尿病心肌病高脉压组(45例),同时选取40例年龄等相匹配且24 h脉压正常的健康志愿者作为对照组.比较各组患者的血糖、血压和脉压水平,并对各组患者心脏结构和功能的心超参数进行分析.DCM组和对照组基线资料比较:DCM组pro-BNP、baP-WV、24 h收缩压、24 h脉压和糖化血红蛋白水平均高于对照组(P<0.05);DCM组和对照组心超参数比较:DCM组患者左心房内径、室间隔厚度、左心室后壁厚度和E/e′高于对照组(P<0.05),e′低于对照组(P<0.05);DCM正常脉压组和DCM高脉压组与对照组患者的脉压和心超参数比较:与对照组和DCM正常脉压组比较,DCM高脉压组患者24 h收缩压及24 h脉压显著增加(P<0.05),24 h舒张压显著降低(P<0.05),而空腹血糖较对照组显著升高(P<0.001).DCM正常脉压组空腹血糖、24 H收缩压及24 h舒张压高于对照组(P均<0.05),差异有统计学意义;DCM组患者的脉压及脉压指数与其心超参数相关性分析:DCM组患者脉压及脉压指数与室间隔厚度(r=0.40、0.38,P<0.01)、左心室后壁厚度(r=0.29、0.24,P<0.01)、E/e′(r=0.22、0.15,P<0.05)呈正相关,与e′(r=-0.44、-0.48,P<0.01)呈负相关.DCM患者相关因素的Logistic回归分析:对DCM患者有影响的变量进行单因素分析显示,脉压及脉压指数是DCM患者心脏重塑的独立危险因素.脉压和脉压指数与糖尿病心肌病患者心脏结构和舒张功能有相关性,是糖尿病心肌病患者心脏重构的独立危险因素.     

基于U-Net的多尺度融合视网膜血管分割算法

针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效.     

融合侧倾稳定性的智能客车轨迹跟踪增益调度控制策略

基于三自由度智能客车简化模型,考虑了智能客车易发生侧翻稳定性问题,采用轨迹跟踪与侧倾稳定性相结合的方式,利用多点预瞄的LQR(Linear quadratic regulator)最优控制算法,提出了智能客车轨迹跟踪控制策略.本策略采用增益调度方法,以实现变化车速工况的客车轨迹跟踪控制,搭建了Matlab/Simulink软件与Trucksim软件联合仿真平台,进行智能客车轨迹跟踪控制策略软件在环仿真实验.结果表明:所提控制策略适应了智能客车轨迹跟踪过程中的车速动态变化,实现了轨迹位移和航向角平滑稳定良好地跟踪,最大侧向位移误差率和最大航向角峰值误差率分别为1.56％和2.14％,保证了轨迹跟踪过程中智能客车横摆侧倾稳定性.     

基于48 V弱混重型汽车技术发展现状与应用

应对当前全球环境恶化,分析国家对节能减排及碳排放政策的导向.综合分析了当前作为48 V重型汽车的弱混动力系统和控制策略,介绍了混合动力系统的高效混动机理,包括车辆高效混动机理分析、48 V电源能量管理策略;阐述了当今主机厂对该弱混系统的应用与趋势;最后从国家节能减排总体规划角度进行总结,提出展望.     

基于压缩感知理论和二阶微分法的贯通式同相AT牵引供电系统牵引网输电线路单端保护方法

贯通式同相牵引供电系统能彻底解决电分相及负序问题,是目前高速铁路研究的重要方向.压缩感知技术在突破奈奎斯特采样定理对采样个数要求的同时能增强信号时聚性,并对故障暂态信号进行降噪.二阶微分法可以放大故障特征,解决高阻接地故障时故障分量过小而导致保护拒动的问题.提出用压缩感知技术对故障电流的线模信号进行压缩重构,再由二阶微分法处理压缩感知重构出的故障电流线模信号得到其首波头的幅值,将该幅值与预设阈值比较进而判断出故障位置的保护方法.利用PSCAD/EMTDC平台搭建贯通式同相AT牵引供电系统模型,通过改变故障位置、故障初始角及过渡电阻进行仿真实验,实验结果验证了该保护方法的有效性.