摘要：目的 探讨儿童免疫力低下与维生素A(vitamin A,VA)水平相关性,并分析与β-胡萝卜素-15,15.-单加氧酶(β,β-carotene-15,15.-monooxygenase,BCMO1)基因多态性的相关性,揭示BCMO1基因多态性与免疫力低下儿童的相关性。方法 根据T淋巴细胞亚群检测,将小孩分为免疫低下组和健康儿童组,每组各40例。采集各组外周血标本,收集临床资料。采用高效液相色谱法(HPLC)测定血清VA水平。设计引物用等位基因特异性PCR检测BCMO1多态性位点rs6564851、rs12934922和rs7501331基因型。结果 免疫低下组与健康儿童组比较,免疫低下组外周血清中VA水平较健康儿童组低,差异有统计学意义(P<0. 05)。免疫低下组感冒次数多于健康儿童组(P<0. 05),感冒次数与维生素A水平呈负相关。免疫低下组与健康儿童组比较,BCMO1多态性位点rs7501331、rs12934922基因型无明显差异,而rs6564851基因型在2组的分布差异有统计学意义(P=0. 04)。结论 免疫低下组儿童外周血中VA水平显著低于健康儿童组,BCMO1的3个SNPs中,rs6564851基因的多态性可能与儿童免疫相关疾病易感性有关,而rs7501331、rs12934922则与免疫相关疾病易感性无关。

摘要：为了降低因疲劳作业诱发的各类安全风险,开发一套高性能的疲劳检测预警系统是十分必要的。本文设计并开发了一套基于面部识别的疲劳状态检测系统,利用Dlib官方预训练的人脸特征位置检测器获取被监测人员面部68个特征点及坐标,通过坐标计算得到的眼睛、嘴巴纵横比以捕获眨眼、打哈欠动作;同时,通过头部姿态估计算法捕获瞌睡点头动作。最终系统根据眨眼、哈欠及点头的频率综合判断被监测人员是否处于疲劳状态并作出安全提示。实验的结果表明,该疲劳状态检测系统能实时、准确地检测被监测人员的疲劳状态,并及时发出警报。

摘要：现如今,智能导盲器械种类繁多,而真正能够解决盲人出行痛点的导盲设备仍然寥寥无几。为此,本文设计了一款改进深度学习模型YOLO v4-Tiny的盲人智能出行眼镜。实验结果表明,相比于市面上其他导盲产品,本产品相较于市面上其他避障产品更具有可靠性和适用性。