摘要：目的　探讨外科术后切口感染的相关因素 ,控制术后感染的发生。　方法　采用前瞻性调查与回顾性调查相结合 ,设计专门表格调查郴州某医院外科术后切口感染情况 ,经卡方检验进行统计学处理。　结果　对伤口类型、手术类别、麻醉方式、术中时间等因素与术后切口感染的相关性进行调查 ,一类感染率为 0 .72 % ,二类感染率为 2 .5 7% ,三类感染率为 8.96% ,差异有显著性 (P 0 .0 5 ) ;术中时间在 2h之内者感染率为1.62 % ,超过 2h者感染率为 3 .49% ,差异有显著性 (P <0 .0 1)。　结论　伤口类型、手术类别、术中时间及个体差异和外环境因素等与术后切口感染呈相关性。

摘要：目的　探讨外科术后切口感染的相关因素。方法　采用前瞻性调查与回顾性调查相结合 ,设计专门表格进行调查。结果　伤口类型、手术类别、外环境因素、手术时间、个体差异与术后切口感染呈相关性。结论　术前充分准备 ,严格无菌操作 ,改善外环境和机体状况可预防术后切口感染的发生。

摘要：目的探讨致病性大肠埃希菌(EPEC)中高致病性毒力岛(HPI)irp2基因与致病性的关系。方法根据Genebank中irp2基因设计特异性引物,应用聚合酶链反应(PCR)技术扩增基因全长,克隆入pUCm-T载体,并通过酶切和测序鉴定。结果160株EPEC中有16株(10.00%)扩增出278bp基因片段,该基因片段与GeneBank中公布的耶尔森菌HPIirp2基因的同源性高达97%以上。结论部分EPEC具有耶尔森菌毒力岛HPI基因序列,该毒力岛可能与EPEC的致病性有一定相关性。

摘要：综述超大规模集成电路(VLSI)布图规划方法,探讨布图规划在集成电路设计中的重要性,以及其对芯片面积、互连线长和设计周期的影响.首先,回顾集成电路技术的发展历程,强调布图规划在确定模块位置、尺寸和旋转角度中的作用.其次,详细介绍4类主要的VLSI布图规划方法:直观构造方法、分析法、迭代法和基于机器学习的方法.再次,讨论两个VLSI设计领域中常用的基准数据集MCNC和GSRC对测试和评估布图设计方法的重要性.最后,总结布图规划领域的研究进展,并指出未来的研究方向.

摘要：基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方法进一步改进.由于求解诊断解在计算上具有挑战性,因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率,如基于统治的多观测压缩模型(dominated-based compacted model with multiple observations,D-CMMO)算法.对于给定多个观测值且注入1个以上错误需要大量时间的诊断问题,提出了一个新的诊断模型CCM(cardinality-constrained compacted model)来解决.基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化:首先,利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围;其次,通过对假设集采用单次入队方法,进而有效提升MaxSAT(maximum satisfiability)求解器的性能.此外,在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明,与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比,上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围,降低MaxSAT求解器搜索目标解的难度,进而能在更短的时间内返回一个诊断解.在平均状况下,CCM方法相比D-CMMO方法求解效率分别提升64.5%和92.8%.

摘要：基于模型的诊断为人工智能领域中一个重要的研究分支,极小碰集即候选诊断的求解过程极大影响最终的诊断效率.本文关注当前主要的极小碰集求解算法,简要介绍了它们的基本思想,从算法描述和实例比较了它们的异同和复杂性,并设计实现了一个统一的实验平台,测试并比较了它们的实际执行效率,为实际选择合适的算法提供了重要参考依据.

摘要：集成电路中插入测试点是芯片测试中不可或缺的环节,其方法是通过在电路上插入一定数量的测试点来提高芯片的故障覆盖率.集成电路测试是整个设计流程中不可或缺的关键步骤之一.为了进一步缩短测试时间和提高芯片良品率,越来越多的国内外学者们从事集成电路测试方法的研究.通过对插入测试点故障覆盖率的HTPI(Hybrid Test Point Insertion)方法深入研究,提出了结合测试点质量对测试点进行约简的RHTPI(Reduction of Hybrid Test Point Insertion)方法 .此方法在保证故障覆盖率相等的情况下,有效提高了测试点选择的效率.从测试点覆盖率特征出发提出负质量测试点概念,依据负质量测试点对测试点集合进行约简,进而减小需要计算测试点集合的规模,有效缩短了求解时间.为避免负质量测试点删除部分具有较高覆盖率的测试点,提出了结合自适应系数的自适应负质量测试点的概念,依据自适应负质量测试点对测试点集合进行约简,进而在保证故障覆盖率相等的情况下有效提高了测试点选择效率.在标准测试用例上的实验结果表明,与HTPI方法相比,RHTPI方法计算候选测试点最小减少率为0.16%,最大减少率为44.56%,平均为24.56%,其求解效率最低提高了1.03,最高提高了2.37,平均提高了1.52,有效提高了测试点选择效率.本文给出的方法有效减少了芯片测试时间,进而缩短了芯片设计周期.

摘要：提出了一种基于分布式自动机模型的混成系统故障诊断方法。在分布式自动机模拟的混合键合图方法下,设计并实现了系统诊断。能够在系统模式动态改变时根据相应的时间因果图模型自动生成分布式时间因果图和分布式自动机。故障发生时,根据生成的时间因果图在分布自动机内进行诊断。分布式自动机将诊断空间分解成较小规模,从而提高了诊断效率。最后,在三容水箱模型标准测试样例上进行了系统测试,结果验证了本文方法具有较高的正确性及处理效率。

摘要：自动测试向量生成的目的是对特定的故障模型确定1个高质量测试向量集使得芯片(设计)的故障覆盖率达到期望值,在芯片测试中是非常重要的环节.TetraMAX ATPG 2018是众多ATPG工具中功能最强、最易于使用的自动测试向量生成工具,可以在很短的时间内生成具有高故障覆盖率的高质量测试向量集.提出基于极小碰集求解算法的极小完全测试向量集求解算法,通过对测试向量集约简问题重新建模,利用极小碰集求解算法对TetraMAX ATPG 2018产生的测试向量集进行约简.利用这一算法可以有效地缩减测试向量集规模,且保证其故障覆盖率不变,对降低芯片的测试成本有着重要的现实意义.实验针对固定型故障,结果表明:该算法具有良好的约简效果,而且可以保证所得测试向量集中不包含冗余的测试向量.