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为了研究荷电细水雾对瓦斯爆炸超压的影响规律和机理,采用小尺寸管道模拟瓦斯爆炸,研究不同荷电电压作用下的瓦斯爆炸超压和平均压升速率,以及不同雾通量作用下的瓦斯爆炸超压.结果表明:随着荷电电压的升高,瓦斯爆炸超压和平均压升速率受到明显的抑制;随着雾通量的增加,瓦斯爆炸超压明显降低.在实验条件下,和普通细水雾相比,当雾通量为4L、荷电电压为8kV时,瓦斯爆炸超压峰值降低10.798kPa,降幅达49.78%;平均压升速率峰值降低180.468kPa/s,降幅达49.90%. 相似文献
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Process object is the instance of process. Vertexes and edges are in the graph of process object. There are different types of the object itself and the associations between object. For the large-scale data, there are many changes reflected. Recently, how to find appropriate real-time data for process object becomes a hot research topic. Data sampling is a kind of finding c hanges o f p rocess o bjects. There i s r equirements f or s ampling to be adaptive to underlying distribution of data stream. In this paper, we have proposed a adaptive data sampling mechanism to find a ppropriate d ata t o m odeling. F irst o f all, we use concept drift to make the partition of the life cycle of process object. Then, entity community detection is proposed to find changes. Finally, we propose stream-based real-time optimization of data sampling. Contributions of this paper are concept drift, community detection, and stream-based real-time computing. Experiments show the effectiveness and feasibility of our proposed adaptive data sampling mechanism for process object. 相似文献
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目的:评价应用C反应蛋白(C reaction protein,CRP)和降钙素原(procalcitonin,PCT)指导高危新生儿预防性应用抗生素的效果、安全性和经济性。方法:选取2015年7月至2017年1月慈溪市妇幼保健院收治的高危新生儿124例作为研究对象,随机数表法分为对照组(62例)和实验组(62例),对照组患儿均给予预防性应用抗生素治疗,实验组根据CRP和PCT选择性应用抗生素。比较两组患儿的细菌培养阳性率、脓毒症发生率以及不良反应发生率。结果:两组患儿的CRP和PCT水平和阳性率间均不存在统计学差异(t/χ2=0.299,-0.461,0.292,0.544,0.186,P=0.766,0.646,0.589,0.461,0.666)。两组患儿治疗前后的菌培养阳性率间均不存在统计学差异(χ2=0.040,0.287,P=0.842,0.592);两组治疗后的菌培养阳性率均明显低于治疗前(χ2=47.825,40.367,P=0.000,0.000);两组患儿脓毒症的发生率分别为12.90%和14.52%,差异无统计学意义(χ2=0.068,P=0.794)。实验组的NICU治疗和住院时间、机械通气时间以及治疗费用均显著低于对照组(t=2.904,2.729,2.152,5.337,P=0.004,0.007,0.033,0.000),两组的机械通气率间无统计学差异(χ2=0.372,P=0.542)。对照组患儿不良反应发生率为19.35%,明显高于实验组的6.46%(χ2=4.593,P=0.032)。结论:应用CRP和PCT指导高危新生儿预防性应用抗生素的效果与普遍性应用相似,可以明显减少治疗时间和治疗费用,明显降低治疗相关不良反应。 相似文献
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In the field of images and imaging, super-resolution (SR) reconstruction of images is a technique that converts one or more low-resolution (LR) images into a highresolution (HR) image. The classical two types of SR methods are mainly based on applying a single image or multiple images captured by a single camera. Microarray camera has the characteristics of small size, multi views, and the possibility of applying to portable devices. It has become a research hotspot in image processing. In this paper, we propose a SR reconstruction of images based on a microarray camera for sharpening and registration processing of array images. The array images are interpolated to obtain a HR image initially followed by a convolution neural network (CNN) procedure for enhancement. The convolution layers of our convolution neural network are 3×3 or 1×1 layers, of which the 1×1 layers are used to improve the network performance particularly. A bottleneck structure is applied to reduce the parameter numbers of the nonlinear mapping and to improve the nonlinear capability of the whole network. Finally, we use a 3×3 deconvolution layer to significantly reduce the number of parameters compared to the deconvolution layer of FSRCNN-s. The experiments show that the proposed method can not only ameliorate effectively the texture quality of the target image based on the array images information, but also further enhance the quality of the initial high resolution image by the improved CNN. 相似文献