摘要：在多领域数据的文本生成场景中,不同领域中的数据通常存在差异性,而新领域的引入会同时带来数据缺失的问题.传统的有监督方法,需要目标领域中大量包含标记的数据来训练深度神经网络文本生成模型,而且训练好的模型无法在新领域中取得良好的泛化效果.针对多领域场景中数据差异和数据缺失的问题,受到迁移学习方法的启发,设计了一种综合性的迁移式文本生成方法,减少了不同领域之间文本数据的差异性,同时借助已有领域和新领域之间文本数据上的语义关联性,帮助深度神经网络文本生成模型在新领域上进行泛化.通过在公开数据集上的实验,验证了所提方法在多领域场景下领域迁移的有效性,模型在新领域上进行文本生成时具有较好的表现,对比现有的其他迁移式文本生成方法,在各项文本生成评价指标上均有提升.

摘要：目的设计能够用于低氧性呼吸衰竭患者清醒状态下俯卧位通气期间的Checklist核对单并应用于临床实践过程,以完善俯卧位患者的管理安全。方法在循证医学转化基础上设计低氧性呼吸衰竭清醒状态俯卧位通气Checklist核对单,采用回顾性队列设计法将联勤保障部队第九〇四医院2018年1月—2020年10月(使用核对单前)41例低氧性呼吸衰竭患者纳入对照组、2020年11月—2022年6月(使用核对单后)43例低氧性呼吸衰竭患者纳入观察组,分析俯卧位通气操作时间、不良事件发生情况。结果观察组俯卧位通气操作时间、回归仰卧位时间及总操作时间均短于对照组(Z=8.002、5.141、6.575,P均<0.001);观察组俯卧位通气准备时间长于对照组(Z=3.346,P=0.001);观察组患者仅发生1例非计划拔管、2例黏胶相关皮肤损伤不良反应,其不良反应发生率(6.98%)与对照组比较差异有统计学意义(χ^(2)=4.865,P=0.027)。结论低氧性呼吸衰竭患者清醒俯卧位通气Checklist核对单能够使俯卧位通气操作时间缩短,患者俯卧位通气期间的干预安全性有所改善,但会增加患者的通气前准备时间。

摘要：为展示复杂网络的社团结构与层次结构,提出一种基于力导引算法的复杂网络多细节层级可视化方法。对传统力导引算法进行改进,提出一种可变力导引算法,生成具有明显社团结构特征的多力导引布局。在此基础上,通过层次聚类算法由下至上建立网络多细节层级模型,允许用户通过多种交互操作观察不同层级的网络拓扑结构。结合复杂网络实例数据,对算法与模型进行仿真分析,验证了该方法能够有效减少布局中的视觉干扰,凸显复杂网络的社团结构与层级结构。

摘要：天地一体化网络将是国家未来重要的信息网络基础设施,为弥补其可视化方面研究的不足,全方位、多角度地展示其网络结构,设计并实现了一套天地一体化网络可视化原型系统。该文介绍了相关基础技术,提出了一个多视图可视化框架,并从体系架构和功能结构两个方面对系统总体进行设计,分别详述了各功能层下每个模块的作用与实现过程,对可视化效果进行验证。结果表明,该系统能全面地展现天地一体化网络的结构,也能为其他相似网络的可视化提供参考。

摘要：针对现有电磁环境绘制研究中未考虑频段信息的情况,提出了一种多频段电磁环境绘制算法。基于光线投射算法实现,对传递函数进行了多频段设计,各频段颜色可以交互设置,同时定义了频段颜色增强因子,能够提高不同频段的颜色对比效果。最后,在统一计算设备架构下并行实现本算法,完成了实时交互的多频段电磁环境绘制。实验证明该算法能够方便、有效的展示电磁环境的频段信息,同时用户可以交互控制绘制及频段对比结果,便于观察和理解电磁环境。

摘要：通过研究并行等值面提取与绘制的各项关键技术要点,面向三维标量场的特点,在sort-last并行绘制模式的基础上提出一个三维标量场并行等值面提取与绘制框架.该框架在任务分配时采用静态分配的模式,在等值面提取时采用Marching Tetrahedra等值面提取算法,在并行绘制与场景合成时采用预先构建绘制节点控制模型的混合场景并行绘制合成算法.实验结果表明,该框架能够有效地提高大规模时变三维标量场的等值面提取与绘制效率,满足实际应用的需要.

摘要：具有高发光性能的二维材料被认为是实现光电器件应用的极具前途的材料.其中,硒化铟(InSe)是一种具有代表性的二维材料,近些年在光电领域表现出巨大的应用潜力,因此吸引了研究者们的广泛关注.然而,InSe的光-物质相互作用极其微弱,因为其带隙激子的偏振取向是面外的,主要被面外偏振光激发而对正常入射光(面内偏振)的响应极其微弱,这大大限制了其在光电器件中的实际应用.在此,我们提出了一种方法,即通过将少层InSe转移到Ag纳米棱镜阵列上,显著提升InSe在线性和非线性体系的光学响应.结合实验分析,增强的机理主要来自于两种机制的协同作用:一方面,局域表面等离子体共振产生的局部强化电磁场垂直分布于金属表面,与面外偏振的InSe带隙激子发生高效耦合,增强了InSe的光-物质相互作用;另一方面,独特设计的弯曲结构增加了入射光在平面外的偏振分量,促使InSe面外激子对光的吸收和散射效率增强.通过进一步调整InSe的厚度,我们实现了光致发光和二次谐波信号的两个数量级的增强.因此,我们的工作为改善InSe的光学特性提供了一个有效的途径,使其在光电器件的实际应用中迈出了重要的一步.

摘要：脑水肿是指脑实质内液体异常聚集的一种病理状态。引起脑水肿的原因包括脑卒中、脑出血、创伤、感染及肿瘤等,其中缺血性脑卒中是引起脑水肿的常见原因。缺血性脑卒中引起的脑水肿根据演变过程可分为早期的细胞毒性脑水肿、随后的离子性脑水肿以及最后且最严重的血管源性脑水肿。细胞毒性脑水肿和血管性脑水肿的研究已相对较透彻。细胞毒性脑水肿的形成与钠泵介导的原发性主动转运停止、Na-K-Cl离子通道及SUR1-调控NCCa-ATP通道等离子通道被激活有关;血管性脑水肿的形成与血脑屏障被破坏导致血管通透性增加有关。而目前国内外关于离子性脑水肿的文献相对很少。近些年脑内胶质淋巴系统的发现使离子性脑水肿的发生机制取得一些突破性进展。离子性脑水肿的产生很可能与脑室系统中的脑脊液进入脑实质有关,减少急性缺血性脑卒中患者脑室系统中的脑脊液进入脑实质或许能成为治疗脑水肿的一种新手段。本文在介绍细胞毒性脑水肿及血管性脑水肿的发病机制、影像学表现及治疗等方面的进展外,着重介绍离子性脑水肿的发生机制、影像学表现及治疗等最新进展。

摘要：为了提高现有运动数据的可重用性,生成更为丰富的新运动,提出快速自适应比例高斯过程隐变量模型,以及基于该模型的人体运动数据降维及运动生成方法.通过对运动数据进行统计学习,获得运动数据在隐空间的一个低维映射来实现非线性降维,同时获得了该运动的姿态空间的概率分布,其大小反映了该姿态的自然逼真程度;在给定末端约束条件下求取满足约束的、同时概率最大的姿态,并将其作为逆向运动学的解,克服了传统逆向运动学算法计算烦琐、效果不逼真的缺点.实验结果表明,该模型具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,同时能够自适应运动编辑的方向,有效地扩大运动的可编辑幅度.

摘要：深入研究卫星时变拓扑网络与信息可视化相结合的可视化分析问题,提出一个多视图可视化分析框架。该框架在集成传统两视图的基础上,重点关注卫星网络的动态时变特性,设计实现一个新颖的时变拓扑网络可视化视图,该视图遵循网络布局的美学标准,并且维护用户感知网络拓扑的意象图。实验验证表明,多视图可视化分析框架丰富了卫星网络可视化的表现形式,多角度展示了卫星网络的时变特征,能够支撑数据包路由分析等应用,辅助用户感知网络并做出合理决策。