摘要：人工智能与机器学习技术不断推动各个领域的智能化发展,笔式交互技术的进步使基于草图的计算机辅助设计(CAD)得到了设计和研究人员的广泛关注。现有的CAD概念设计方法没有真正回归纸/笔工具带来的自然交互方式。如何利用人机混合智能的方法辅助并改进现有的CAD概念设计,准确、高效、自然地采集手绘草图数据并生成CAD模型,是目前面临的挑战。鉴于此,首先介绍了CAD概念设计、笔式用户界面、人机混合智能、草图理解的发展情况;然后介绍了典型的CAD工具与相关交互技术;结合现有的技术与问题,提出了一个通用的基于笔式交互的人机混合CAD概念设计框架,并给出此框架的应用场景与实例;最后对笔式交互的人机混合CAD概念设计框架进行分析,为以后的发展方向提出建议。

摘要：在线手写数学公式识别面临书写字符的不确定性、数学公式结构的复杂性,以及公式书写风格因人而异等问题,特别是在公式书写中出现偶然性错误和包含复杂结构的情况下,现有的仅依赖机器的识别算法的识别准确率较低.为了解决这一问题,提出了人在回路的手写公式识别方法,该方法主要在结构分析阶段引入了人的参与,借助人对结构中歧义笔画的修改和结构补笔操作,完善和界定结构笔画和结构内笔画信息.为了评估该方法的有效性,将其与不含用户参与信息的一个基线识别方法在结构识别率和表达式识别率方面进行了对比分析.结果表明,该方法能够有效地促进用户参与到手写识别过程,同时,针对实验收集的手写数学公式数据,引入用户参与的方法能够有效地提高手写数学公式的结构和表达式识别率,分别提高了9.26%和13.99%.

摘要：目的评价联合检测肌钙蛋白T(cTnT)和N末端B型利钠肽原(NT-proBNP)在危重病患者预后中的作用。方法通过检测130例危重病患者血清cTnT和NT-proBNP水平,比较APACHEⅡ<25分与APACHEⅡ≥25分组、有MODS组与无MODS组、死亡组与存活组的cTnT阳性率和NT-proBNP阳性率;比较cTnT和NT-proBNP双阳性组与cTnT和NT-proBNP单阳性组间的病死率。结果 130例危重病患者APACHEⅡ<25分与APACHEⅡ≥25分组间cTnT阳性率及NT-proBNP阳性率比较,差异具有统计学意义(P<0.01);有MODS组与无MODS组间cTnT阳性率比较,差异具有统计学意义(P<0.01),NT-proBNP阳性率比较,差异具有统计学意义(P<0.05);死亡组与存活组间cTnT阳性率比较,差异具有统计学意义(P<0.01),NT-proBNP阳性率比较,差异具有统计学意义(P<0.05);cTnT和NT-proBNP双阳性组与cTnT和NT-proBNP单阳性组间病死率比较,差异具有统计学意义(P<0.01)。结论 cTnT阳性或NT-proBNP阳性在评估危重病患者的病情严重程度及预后中发挥重要作用,而联合检测血清cTnT和NT-proBNP可更加有效地判断危重病患者的预后。

摘要：报道了激射波长为2.1μm的Ga In Sb/Al Ga As Sb双量子阱激光器。通过优化外延结构设计和欧姆接触,无镀膜的宽条激光器达到了9.8%的峰值功率转换效率,这比原来的值提高了1.5倍,室温下得到了615 m W的连续激射功率输出和1.5 W的脉冲激射功率输出。这些激光器的阈值电流密度低至126 A/cm2,斜率效率高达0.3 W/A。通过测试不同腔长的激光器,测得内损耗和内量子效率分别为6 cm-1和75.5%,均比原有器件有很大提升。激光器在连续工作3 000 h后,功率没有明显下降。