急性炎性疾病患者乳酸林格氏液液体动力学

目的:探索炎性疾病患者的乳酸林格氏液（Ringer's lactate,RL）液体动力学特征以及炎性生物标记物是否可以作为协变量影响RL分布和排泄。方法:本研究为前瞻性队列研究。选择40例美国麻醉医师分级（ASA）I-II级，腹腔镜下择期胆囊切除术（胆囊炎组，n=20）或者腹腔镜下急诊阑尾切除术（阑尾炎组，n=20）。所有患者麻醉诱导前开始输注RL，按15 mL/kg，35 min内输毕。采用酶联免疫（enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA）方法测定血浆炎症（TNF-α,IL-10和CRP）或者内皮损伤生物标记物（syndecan-1,SDC-1）；利用血红蛋白（Hb）稀释-时间曲线和尿量，使用Phoenix软件，采用非线性混合效应模型分析计算RL液体动力学参数和协变量的影响。结果:与胆囊炎组相比，阑尾炎组RL从组织间隙到血浆的转运速率常数（k21）显著降低（14×10-3min-1 versus 35×10-3min-1;P=0.012）。阑尾炎组C反应蛋白（CRP）升高［中位数38.1(1.8-143.6) μg/mL versus 1.3(0.1-159.0) μg/mL;P<0.001］；与清醒状态相比，麻醉期间（输液开始后30～45 min），液体从中央室中到外周室的转运速率常数（k12）显著增加（57×10-3min-1 versus 32×10-3min-1；P<0.01）。清除速率常数（k10）降低90%（0.6×10-3min-1 versus 5.3×10-3min-1;P<0.001）。无论在清醒状态还是麻醉状态下低血压均能降低液体清除；炎症或者内膜损伤的生物标记物不能作为显著影响RL液体动力学参数的协变量。结论:阑尾炎或者胆囊炎患者术前输入液体后“炎症反应的生物标记物”不是RL的液体动力学的协变量，但是两组患者中，全身麻醉期间输入液体的清除率下降。     

井下大孔爆破时可能发生的两个潜在安全问题

最近几年,地下开采迅速趋向于采用大直径炮孔。这些大孔的直径一般为6(1/2)英寸,但可变化在4(1/2)英寸到8英寸。在早期,这只是简单地把露天矿台阶爆破用的大直径钻孔技术搬到井下。但是,为了适应地下深孔崩矿回采法的独特条件,很快采用了     

日本花冈矿

同和矿业公司花冈矿山包括三个地下矿——松峰、深泽和饵钓;一个露天矿——稻荷泽;和两个选厂。这些矿山开采高品位、软弱的黑矿型矿床,深泽矿和饵钓矿较先进,正在实现高度机械化。深泽矿的作业是采用一种令人印象深刻的“矿山联机”系统(“Mine on Line”system)进行管理的,井下工人通过这种系统用无线电进行互相联系及与矿山办公室联系。     

数控两级式气动发动机进排气管路系统设计与试验

数控两级式气动发动机是以压缩空气等为动力源,通过其膨胀做功,将压力能转化成机械能的动力装置。进排气管路系统是两级式气动发动机的重要组成部分,直接影响到两级式气动发动机的工作性能及气体消耗率。文中通过某一数控两级式气动发动机进排气管路系统的设计和试验,介绍了该两级式气动发动机的结构特点,分析了最高转速为1 000 r/min时对一、二级汽缸进气管道口径大小的影响,讨论了高频电磁阀最小流通截面和工作频率的要求等,从而确保了对进气量的精准控制,降低了气体消耗率,使两级式气动发动机能够稳定运转,并给出了气动发动机进排气管路系统设计的一般要求、方法和应考虑的问题。     

河鲀背部形貌曲面拟合及数学建模

为研究洄游鱼类河鲀的减阻机理,构建了河鲀背部曲面的几何模型和数学模型及其转换关系。利用三维扫描和NURBS曲面建模技术,获得河鲀的整体几何模型。构造出河鲀背部纵向中间面的轮廓曲线及其曲率拐点,截取相应的横向轮廓线进行曲率半径拐点分析,依此将河鲀背部曲面划分成主区和侧区两部分。经曲面拟合、建模、合并和光顺等操作,获得精确的河鲀背部曲面的数学和几何模型,主、侧区曲面评估判定系数R~2分别为0.985和0.843。结果表明:特征化分区显著提高了河鲀背部曲面的数学建模精度,且点云数据asc文件简化了曲面拟合流程。     

气动发动机设计方法与理论的研究进展

气动发动机是一种以压缩空气为动力源的新型发动机,其绿色环保特点十分突出,具有广阔的市场前景。气动发动机的设计难点是提高压缩空气储能利用率,进而改善其性能。阐述了近年来气动发动机的主要设计方法,分析了各种设计方法和理论的不同点,比较了在提高气动发动机效率上的各自优点和不足,对气动发动机设计方法和理论研究所呈现的主要特点进行了总结和展望,提出了以多学科组合优化方法进行气动发动机效率提升途径研究的发展方向。     

Application of a soft competition learning method in document clustering

Hard competition learning has the feature that each point modifies only one cluster centroid that wins. Correspondingly, soft competition learning has the feature that each point modifies not only the cluster centroid that wins, but also many other cluster centroids near this point. A soft competition learning method is proposed. Centroid all rank distance(CARD), CARDx, and Centroid all rank distance batch K-means(CARDBK) are three clustering algorithms that adopt the soft competition learning method proposed by us. Among them the extent to which one point affects a cluster centroid depends on the distances from this point to the other nearer cluster centroids, rather than just the rank number of the distance from this point to this cluster centroid among the distances from this point to all cluster centroids. In addition, the validation experiments are carried out in order to compare the three soft competition learning algorithms CARD, CARDx, and CARDBK with several hard competition learning algorithms as well as neural gas(NG) algorithm on five data sets from different sources. Judging from the values of five performance indexes in the clustering results, this kind of soft competition learning method has better clustering effect and efficiency, and has linear scalability.     

荣耀十载 筑梦未来——2023中国国际大学生时装周秀场直击

<正>中国美术学院设计艺术学院2023届中国美术学院设计艺术学院服装设计专业本科毕业作品,是2023中国国际大学生时装周的开场秀,有中国美术学院31名同学的65套作品参加了本次发布。此次服装设计毕业主题为“大脑花园”。