人纤维蛋白原对急诊外伤致创伤性凝血病疗效及相关因素分析

目的:探讨人纤维蛋白原(fibrinogen，FIB)对急诊创伤性凝血病患者的临床疗效及相关因素。方法:将2015年6月至2018年6月本院收治的100例严重创伤患者纳入本研究，根据是否创伤性凝血病分为凝血病组(80例)和非凝血病组(20例)。比较凝血病组和非凝血病组患者收住后第1个24 h的急性生理和慢性健康评分(acute physiology and chronic health evaluation II，APACHE II)、创伤严重程度评分(injury severity score，ISS)、低体温及低灌注发生率等指标。采用Logistic多因素回归方法分析严重创伤患者发生创伤性凝血病的相关因素。将80例创伤性凝血病患者随机分为观察组(40例)和对照组(40例)。对照组按照常规诊疗措施治疗，观察组在对照组处理基础上给予人FIB，比较治疗前后观察组和对照组的凝血功能指标，及治疗后的临床用血量、住院时间及病死率。结果:与治疗前相比，治疗后观察组和对照组的凝血酶原时间(prothrombin time，PT)、活化部分凝血活酶时间(activated partial thromboplastin time，APTT)及D-二聚体水平降低(P<0.05)，FIB水平明显升高(P<0.05)。观察组的红细胞(red blood cell，RBC) 输注量、新鲜冰冻血浆(fresh frozen plasma，FFP)输注量、重症加强护理病房(intensive care unit，ICU)时间及病死率均明显低于对照组，差异具有统计学意义(P<0.05)。创伤性凝血病患者PT>18 s(r=0.623，P=0.024)、APTT>60 s(r=0.722，P=0.018)、凝血酶时间(thrombin time，TT)>15 s(r=0.719，P=0.033)与ISS评分呈正相关。碱缺失(base deficit，BD)≥6(OR=3.678，95%CI=1.065～9.417)、格拉斯哥评分(Glasgow coma scale，GCS)≤8(OR=5.299，95%CI=1.122～8.711)和血小板(platelet，PLT)计数(OR=0.982，95%CI=0.971～0.996)是严重创伤患者发生创伤性凝血病的独立预测因素。结论:人FIB可有效改善创伤性凝血病患者的凝血功能，降低病死率、缩短ICU时间，创伤性凝血病与创伤严重程度、合并休克、低体温和重型颅脑损伤存在一定的相关性。     

激光脉冲编码抗有源干扰效果研究

激光脉冲编码是激光制导武器的抗干扰措施之一。角度欺骗式干扰和高重频干扰是目前半主动激光制导武器的主要有源干扰来源。为研究不同激光脉冲编码方式对激光半主动制导武器抗这两种干扰性能的影响,本文针对敌方激光告警机的识别算法与我方导引头的解码过程,提出自相关函数与归一化互相关函数评价方法,并对目前主要编码方式进行仿真,仿真结果表明:激光脉冲编码的抗角度欺骗式干扰能力受编码序列周期性与脉冲间隔随机性的影响；抗高重频激光干扰能力受编码序列脉冲间隔随机性的影响；LFSR状态码的抗角度欺骗式干扰与抗高重频干扰效果均优于其他编码方式。     

井下有轨运输机车自动化控制系统设计应用

针对井下有轨运输机车存在人工控制繁琐,运输效率、安全性和自动化水平较低的问题,借助PLC控制技术、RFID射频识别技术、变频调速技术、无线通信技术等设计了一套有轨运输机车自动化控制系统。根据设计的系统总体架构,介绍了各部分功能,重点确定了硬件和软件方案。通过系统的投入使用,实现了运输机车的数字化和自动化,具有一定的应用参考价值。     

幽门螺杆菌与反流性食管炎复发率相关分析

目的:分析幽门螺杆菌(Helicobacter pylori,Hp)对反流性食管炎(Reflux esophagitis,RE)复发率的影响。方法 :选取我院2013年5月至2014年5月收治的374例Hp阳性RE患者,按照其治疗后Hp检查分为Hp阳性组(n=165)及Hp阴性组(n=209)。比较两组患者RE复发率、复发时间,探讨Hp与RE复发的相关性。结果:Hp阳性组RE复发时间及复发率均显著低于Hp阴性组,差异有统计学意义(P<0.01)。Hp阳性组与Hp阴性组复发患者年龄、性别比例、内镜分级及症状分度等临床资料比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论 :Hp阳性是RE的保护因素,在降低患者RE复发率、延迟其复发时间方面具有一定作用,但对患者RE内镜分级、症状分度无明显影响。     

基于EDContours和EDCircles的胚胎自动识别算法

针对EDCircles算法在胚胎边缘检测上存在部分丢失的问题,集成EDContours算法,获得精确的胚胎边缘;结合EDCircles中的EDLines算法获得线段图,依据直线向量间的夹角和方向约束,将线段连接成弧,应用最小二乘圆拟合算法和增强的直接最小二乘椭圆拟合算法,输出圆和椭圆检测图;设置圆半径与椭圆短轴的约束值,去除伪圆和伪椭圆,给出最终的检测结果。实验结果表明:该算法具有良好的准确性与通用性,能够实现胚胎卵裂球的快速检测和精确定位。     

互联网视听节目监管系统简介

现阶段国内最先进的一个查询搜索技术就是互联网视听节目监管系统，该系统具有将各类媒体信息进行综合分析的功能，所以必须要具备适用于多种形式的模态信息分析工作，它能够将各种格式以及形式的信息监听形式综合为一体有利于多互联网上的音频网站以及数据资料进行自动识别与分类，通过这些手段来实现网络管理的智能化，提高公共网络健康安全的全民监督，以提高对公共信息网络的管理效率，提供合理、有效的技术手段。     

因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。     

YOLOv2在煤岩智能识别与定位中的应用研究

综采工作面煤层走向复杂，采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损，同时开采效率也大幅降低，对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位，同时与Faster R-CNN，SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%，检测速度达到了63 frame/s，与Faster R-CNN，SSD相比精度高出7.7%，4.7%，而检测速度高出763%，40%；在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%～4.5%之间，相对误差较小，不会对采煤效率产生影响。研究结果表明，YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。