一种多尺度卷积自编码网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用（英文）

针对旋转机械故障特征需要人工提取导致故障识别困难的问题,在传统卷积自编码网络基础上,提出一种一维多尺度卷积自编码的故障诊断模型.该模型首先使用并行、不同尺度的卷积核和反卷积核对输入信号进行特征提取和重构,然后将多尺度卷积核所提取到的特征图作为分类器的输入,最后用带标签的数据对全模型的参数进行微调.通过一组模拟故障信号数据和2组滚动轴承故障实验数据对一维多尺度卷积自编码模型进行验证,结果显示该模型可分别达到99.75%、99.3%和100%的诊断精度.此外,将一维多尺度卷积自编码模型与传统机器学习、卷积神经网络和卷积自编码网络进行诊断精度和重构误差的比较,最终结果表明所提出模型对于滚动轴承故障数据有更好的识别效果.     

快速成型技术及其在骨组织工程中的应用（英文）

骨缺损的修复是临床工作中亟待解决的难题,寻求完善的骨移植替代物一直是各国学者的研究焦点所在。近年来快速成型技术在骨组织工程领域内的应用逐渐扩大,个体化定制的优势为骨缺损修复提供了新思路。本文对快速成型技术在骨组织工程中的研究进展进行综述,概述了不同快速成型技术的原理和特点,总结其在骨组织工程中的应用现状和发展趋势。     

英文歌曲在中学英语课堂教学中的应用（英文）

<正>Many scholars have devoted themselves to research how to inspire students to learn English effectively, especially teenager-aged students in junior and senior high school. As a middle school English teacher, I have a deep interest in learning more about this group of language learner as well.They are teenagers, who are experiencing huge changes psychologically and physiologically, and have been learning English for years. So, they may get tired of being taught with the traditional'spoon feeding'method,and feel disappointed with memorizing grammar rules and vocabularies like     

高阶谱及其在机械故障诊断中的应用(英文)

从机械故障诊断的角度,讨论了高阶谱分析方法提取故障信息的能力.利用高阶谱方法分析了两种典型的机械故障,结果显示,高阶谱分析比传统的信号处理方法(如基于FFT的频谱分析)能更有效提取故障征兆.     

SIRT1在血液系统肿瘤中的研究进展（英文）

SIRT1属于烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NAD)依赖的组蛋白脱乙酰酶家族成员。通过对不同蛋白底物去乙酰化,SIRT1参与了细胞代谢、细胞周期以及DNA修复等多种生理过程的调控。许多研究表明:SIRT1在肿瘤中的功能具有两面性,在急性髓系白血病和慢性粒细胞白血病中SIRT1的高表达促进了疾病的进展;而在骨髓增生异常综合征中,SIRT1的活化却能抑制肿瘤干细胞。本综述回顾了SIRT1在血液系统肿瘤中的研究进展,总结了不同肿瘤类型中SIRT1的表达水平以及相应的调控机制,并探讨了潜在的治疗靶点和应用前景。     

海量信息融合方法及其在故障诊断中的应用

针对多传感器融合的信息不确定性以及证据理论缺乏对海量信息融合的有效处理,以概率盒理论为基础,提出一种基于改进的证据理论概率盒融合算法,用于解决故障诊断中的应用问题。首先将多个传感器数据进行分布类型检验,然后针对不同分布特点使用不同方案进行建模,并利用改进的证据理论概率盒融合算法进行数据融合,最后从融合后的结果中提取特征,利用支持向量机进行故障诊断,得出诊断结果。实验结果表明,该方法合理可行,尤其在海量信息融合中,效率得到显著提升。     

轨道交通牵引电机轴承电压和轴承电流的综述（英文）

目的：脉冲宽度调制（PWM）变频驱动使轨道交通牵引电机获得了良好的运行性能,但由于输出电压存在共模分量,导致了轴承电压和轴承电流的产生,进而引起轴承早期失效。本文旨在回顾轴承电压根源、轴承电蚀失效模式、轴承电流形成机理、轴承电流共模等效电路、耦合回路阻抗提取和抑制对策等方面的研究现状,并重点围绕轨道交通牵引系统电机及负载接地状况对轴承电压的影响展开全面研究。创新点：1.总结PWM变频系统轴承电流分析与建模方法和抑制对策与效果;2.分析轨道交通牵引系统电机接地配置对轴承电压的影响,并通过共模等效电路模型成功模拟了不同转速下的轴承电压波形,验证了采用接地环和调整系统接地阻抗可以降低轴承电压。方法：1.通过文献搜索和调研,总结PWM变频系统轴承电流的研究方法和思路;2.结合实际轨道交通牵引电机系统接地状况,得到共模等效电路模型和提取回路阻抗参数,并通过仿真模拟与实际测量轴承电压波形,验证模型的正确性;3.通过实际测量,验证接地环和调整系统接地阻抗是否可以降低轴承电压。结论：1.轨道交通牵引系统电机轴承电压与定转子接地阻抗有关,可产生转轴接地型轴承电流;2.通过转轴侧接地共模等效电路,可以模拟...     

改进的自适应滤波算法及其在声发射信号中的应用（英文）

为了对声发射信号进行降噪滤波处理,针对突发性声发射信号特有的衰减特性,将自适应滤波技术应用到声发射信号处理中.针对传统LMS自适应滤波器收敛速度与稳态误差的矛盾问题,在对比研究现有算法的基础上,提出一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,以Sigmoid函数为原型,通过函数平移、对称变换构建含有3个参数的表达式,同时针对误差突变的情况,将前后误差e(k)与e(k-1)相乘来联合控制改变步长因子,并阐述了各个参数的选取与调整过程,以均方误差MSE为衡量指标来评价性能.仿真结果表明该算法显著提高了收敛速度,降低了稳态误差,使自适应滤波器的性能得到提升.把改进算法应用到声发射信号中,将实验信号通过EMD包络解调获得其上下包络线,再建立与声发射信号相关的期望函数,最后代入自适应滤波器中进行滤波处理,取得了很好的效果,证明了自适应滤波技术在声发射信号处理中的可行性.     

基于同步离散电流估计的磁轴承自传感方法（英文）

目的:磁轴承自传感是一个关联磁悬浮转子动态特性的机电磁多物理场耦合问题。研究自传感磁轴承(AMBs)机电磁耦合机理与磁阻模型,对于其工作性能提升具有重要意义。当前基于脉宽调制(PWM)开关功放的磁轴承自传感方法,可缩小轴承几何尺寸,提高电气效率和转子动态性能,但存在传感精度不高、路径过长、稳定性较低等问题。针对上述问题,本文旨在提出一种基于PWM开关频率同步采样的离散电流估计(SS-DCE)方法,以缩短自传感路径,改善传感精度,以及提高磁轴承动态性能与工作稳定性。方法:1.通过分析两个相邻离散电流的数学关系,建立转子位移解析表达式;2.基于SS-DCE方法,结合位置式双闭环控制技术,并借助物理传感器实现对AMBs自传感过程的关键参数测试和评估验证。结论:1.磁轴承转子位移是一个关于电压/电流的非线性函数,而利用PWM开关功放纹波特性可使其线性化,进而缩短自传感物理路径,提高工作稳定性;2.自传感路径的长度由滤波器数量和算法复杂度决定,与相位滞后紧密相关;3.与模拟/数字滤波幅度解调法相比,基于SS-DCE的自传感方法的静态精度更高,稳定裕度更大,且具有较好的升速过程频率特性。     

蛋白酪氨酸磷酸酶1B在乳腺癌进展中的作用（英文）

目的:讨论蛋白酪氨酸磷酸酶1B(PTP1B)在乳腺癌中的表达模式,及其在肿瘤进展中所起的作用。创新点:首次证明了PTP1B能够增加非磷酸化信号转导与转录激活因子3(STAT3)的水平,而非磷酸化STAT3与核转录因子(NF-κB)形成新的转录因子介导C-C型趋化因子配体5(CCL5)的表达,从而促进肿瘤细胞增殖和迁移,导致肿瘤恶性程度增加。方法:收集67名乳腺癌患者的癌组织和癌旁组织标本,并记录患者临床病理学特征,使用蛋白质免疫印迹法(Western blot)检测乳腺癌组织及癌旁组织PTP1B含量;研究PTP1B水平与患者临床病理特征关系;制作PTP1B基因敲除MCF-7细胞系,分别使用细胞生长实验、Transwell细胞迁移实验和划痕活力实验检测基因敲出组与对照组细胞增殖及迁移能力,使用Western blot检测两组细胞中磷酸化与非磷酸化STAT3表达水平和CCL5表达水平。结论:大约70%乳腺癌患者高表达PTP1B,并且随着患者TNM分期增加,患者PTP1B表达水平不断增加,同时PTP1B高表达与ER-、PR-和HER2+相关(表1和2);与对照组相比,PTP1B基因敲除组中肿瘤细胞增殖及迁移能力明显下降(图2和3),同时PTP1B可以通过上调STAT3非磷酸化水平来提高CCL5的表达,从而加快乳腺癌发生及发展(图4)。总之,PTP1B对乳腺癌的发生起到至关重要的作用。     

特殊化方法在数学中的应用（六）

1 利用特例否定一般性命题 要否定一个一般性命题,只需举出一个反例就行了. 例1 每个三角形有三边、三角共6个元素.若两个三角形有5个元素分别相等,问这两个三角形是否全等？ 分析 两个三角形中有5个元素分别相等,似乎已非常接近全等了,但它们确实不一定会全等,因为可以举出反例推翻它们是全等的结论. 反例 设△ABC的三边8,12,abc=== 18;△ABCⅱ⒌娜?2,18,27abcⅱ?==. 因为23abcabc===ⅱ?所以△ABC∽△ABCⅱ?故有,,AABBCCⅱ?==?又,bacbⅱ==,故这两个三角形有五个元素分别相等.但它们显然不全等. 例2有一道习题,求sinsin25xxy= 的…     

特殊化方法在数学中的应用（五）

在解决某些一般性问题时,我们分两步走,第一步先解决一些特殊情形,然后利用特殊情形下已取得的结果来解决一般性问题.简单地说,就是先解决特殊,然后将一般归化为特殊. 例1 证明圆周角的度数等于它所对弧的度数的一半. 证明 1) 先证明圆心在角的一条边上的情形.如图所示, CBAC=? BOCBACC=+? ∴2BOCBAC=? 故/2mBACBOC=?/2BC 2) 再证圆心O在BAC内部的情形. ∵BACBADDAC=+?/2/2mBDDC=+ ∴/2mBACBC? 3) 再证圆心在BAC外部的情形 BACDACDAB=-?/2/2/2mDCDBBC=-=. 例2 若三角形三个顶点(按反时针顺序) 11(,)Axy,…     

配方法在解方程（组）中的应用

配方法是一种常见的重要的数学方法,在解题中如果能够恰当灵活地应用配方法,往往能起到快捷、简洁的效果.本文举例说明配方法在解方程(组)中的应用. 1 在解方程中的应用 例1 满足442214yxxy =的所有整数对(,)xy=______. (1995年江苏初中数学竞赛试题) 解 原方程移项并配方得22     

体外疗法在重症COVID-19患者中的应用（英文）

概要:新型冠状病毒型肺炎(COVID-19)大流行是由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2(SARS-Co V-2)引起的重大公共卫生事件。COVID-19已在世界各地广泛传播。很大比例的患者因呼吸衰竭和多器官功能障碍而发展为重症或危重症,并且死亡率很高。因此,为危重患者提供及时有效的治疗对于降低总体死亡率至关重要。恢复期血浆治疗,干扰素-α(IFN-α)、皮质类固醇和托珠单抗的气雾吸入等药物治疗均已应用于临床治疗,但其效果仍存在争议。最近的研究表明,体外疗法可能在治疗COVID-19危重患者方面发挥潜在作用。在这篇综述中,我们阐述了连续性肾脏替代疗法(CRRT)、治疗性血浆置换(TPE)、血液吸附(HA)、体外膜肺氧合(ECMO)和体外二氧化碳清除(ECCO2R)在重症COVID-19患者中的应用,为COVID-19的进一步诊断和治疗提供支持。     

弱化语言修饰词在多属性决策中的应用（英文）

为允许在语言多属性决策环境中使用"差不多"和"有点"等表示程度弱化的语言修饰词,提出了一种基于语义的表示模型.首先,基于论域上语言标度的语义定义相似关系,并通过计算语言标度的上近似和松上近似得到语言修饰词的表示方法,进而推导出语言表达式的语义公式,其中参数由语言标度的语义客观确定.该模型具有清晰的语义,且允许专家以更自然的方式表达不确定的决策信息.将模型应用于可持续创新能源技术的评估和选择,计算结果表明,所提出的模型可以处理评估过程中存在的多种不确定性.最后,讨论了该模型与现有技术的区别,并给出了该模型在语义为梯形模糊数情形下的拓展.     

柔性制造系统选择方法概述（英文）

对柔性制造系统的选择方法进行了归纳与总结.给出了柔性制造系统的综合定义和研究柔性制造系统选择方法的目的以及所要达到的目标.归纳和总结了目前常用的柔性制造系统的选择方法,并对模糊多目标规划法、综合集成法、有向图法和矩阵法进行了描述.结果表明研究柔性制造系统的选择方法的必要性在于：为提高制造系统的柔性和改变基于成本和用户/客户的制造系统竞争架构提供科学的决策支持.     

SVM方法在滚动轴承故障诊断中的应用

SVM方法是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习算法,它是统计学习理论的具体应用．讨论了SVM方法在故障诊断领域中应用的分类算法,并以滚动轴承为例进行了试验论证．     

MRSVD-EMD方法在滚动轴承故障诊断中的应用

经验模态分解(EMD)广泛应用在故障分析过程中,特征提取时从状态信息中提取与机械设备故障有关的信息［1］。针对经验模态分解受噪声影响较大的问题,提出多分辨奇异值分解的方法,可以先利用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似信号和细节信号实现信号降噪,再进行经验模态分解,并计算其Hilbert边际谱得到准确的特征频率。实验通过仿真信号和滚动轴承故障特征提取,证明了多分辨奇异值分解（MRSVD-EMD）方法在滚动轴承故障诊断中能有效去除信号中的噪声成分,提取故障特征频率。     

英语学习的自主性及其教学应用（英文）

this article gives an explanation about the term autonomy and explores how it is implemented in the author’s teaching context from three aspects.Then the difficulties during application are presented and some suggestions are provided accordingly.     

人工智能在岩土工程中的实践（英文）

岩土材料的复杂和不确定性致使传统理论在模拟和预测岩土工程问题经常显得无能为力。近年来,随着人工智能和大数据技术的快速发展,人工智能技术在岩土工程领域有了广泛应用,例如岩土参数的优化智能识别和预测、边坡变形的长期预测、基坑开挖过程变形的实时监测和预测以及盾构隧道的变形和盾构机刀盘参数的预测和更新等。为此,本专辑收集了在该研究领域具有代表性的研究成果,介绍了人工智能技术在岩土工程领域的进展和未来发展潜力,希望能帮助读者快速了解人工智能技术在岩土工程中的应用,以及推动岩土工程的智能化发展,为实现岩土工程智能化提供科学依据和技术支撑。