摘要：运用多氢源匹配法和迭代法进行了具有两个净化单元的氢网络设计研究.从理论上来讲,可得到外部源物流消耗目标值.固定净化后氢浓度模型的实例研究结果表明,虽然净化后源物流用量增加了5%,但外部源物流用量和燃料气排放量分别降低了2%和11%,说明在具有一个净化单元的氢网络中再加入第二个净化单元后,节能减排的成效是很显著的.此外,对给定杂质移除率模型的氢网络也进行了实例研究,外部源物流、净化后源物流S reg,1和S reg,2的用量及燃料气排放量分别为193.55 mol/s,67.62 mol/s,7.67 mol/s和27.24 mol/s.

摘要：目的了解超重及肥胖与社会经济地位的关系,为超重和肥胖的健康干预工作提供参考。方法采用分层整群随机抽样方法选取调查对象,对辽宁省某市7791名35岁以上居民进行超重及肥胖与社会经济地位关系的研究。采用自行设计的调查问卷,调查问卷内容包括家庭基本情况、居住环境、家庭年度总收入、家族史、医疗保障、吸烟饮酒情况、饮食习惯、睡眠质量、体育锻炼、体格检查状况。数据处理使用SPSS17.0统计学软件进行χ2检验和多因素Logistic回归分析。结果超重和肥胖占总人数的45%,其中超重率33.5%,肥胖率11.5%。经多因素调整后,超重和肥胖人群在收入、职业、文化上的差异有统计学意义。家庭人均年收入和职业类型与超重和肥胖呈正相关;受教育水平与超重和肥胖呈负相关。结论辽宁省某市超重及肥胖与社会经济地位关系紧密,应将高收入、白领职业和低学历人群作为重点健康干预对象。

摘要：睡眠分期是为了分析多导睡眠图记录而进行的重要过程,在睡眠监测和睡眠障碍诊疗中发挥着关键作用。传统的手动睡眠分期需要专业知识,繁琐且耗时;而深度学习通过模拟人脑解释信息的机制来构建模型,具有强大的自动特征提取及特征表达功能。将深度学习方法应用于睡眠分期研究,不依赖于手工特征设计,能够实现睡眠分期的自动化。本文着眼于2017年以来的一些典型的自动睡眠分期研究,重点从单视图和多视图输入两个方面系统回顾了应用于自动睡眠分期中的深度学习模型,并分析了多视图模型存在的难点,指出了其具有的潜在研究价值。最后,对自动睡眠分期未来的研究方向进行了探讨。