摘要：背景上海市2022年3至5月发生的新型冠状(新冠)病毒Omicron疫情(简称:本次疫情)使得复旦大学附属儿科医院(我院)重症医学科急诊救治和疫情防控非常具有挑战。目的探讨实施气泡式管理策略对急诊救治和疫情防控的效果。设计观察性研究。方法本次疫情期间我院为大气泡,急诊作为中气泡,设置缓冲、急救、诊室和留观4个小气泡。基于“四区二通道二预检”对急诊原来的布局和流程加以改造。四区:①清洁区为医务人员生活区、办公室、库房及个人防护设备(PPE)穿戴区,②潜在污染区包括个人防护用品第一脱卸间(一脱间)和第二脱卸间(二脱间),③污染区包括第二预检区、候诊区、急救小气泡、诊室小气泡、留观室小气泡,④高风险区为第一预检区和缓冲小气泡;二通道:清洁和污染通道;二次预检:预检初筛在急诊入口处,入急诊后根据五级分诊预检。急诊缓冲小气泡接诊健康码红码、无48 h内核酸检测阴性结果、预检初筛时医生判断为危重症的患儿;抢救室小气泡接诊有48 h内核酸检测阴性结果、第二次预检五级分诊Ⅰ级和Ⅱ级患儿;诊室小气泡接诊有48 h内核酸检测阴性结果或虽无48 h内核酸检测阴性结果但现场抗原检测阴性、第二次预检Ⅲ~Ⅴ级患儿;留观小气泡收治我院当天核酸检测结果阴性、需要留观的患儿。设立第二急诊作为急诊出现新冠阳性患儿需要临时封控时的备用急诊室。建立气泡破裂预案,当患儿核酸检测结果阳性但因报告延迟而进入急诊抢救室和诊室小气泡时,暴露场所先进行环境采样以评估环境污染程度,终末消毒后再次采样以评估环境安全性,核酸检测阴性再恢复使用。必要时启用第二急诊。主要结局指标医护、医辅人员职业暴露和医院感染。结果我院急诊共接诊患儿12114例,Ⅰ~Ⅴ级分别有15、310、8728、2564、497例。进行大抢救7次,中抢救32次,小抢救1070次。58例收入PICU,急诊就诊死亡3例。未发生医院感染。陆续有急诊医生36名、护士38名、医辅人员3名参加了每5 d 1次的出入泡换防,未发生医护、医辅人员职业暴露。急诊缓冲小气泡接诊29例,其中3例核酸检测阳性,3例因疾病危重转入急诊抢救室。急诊留观室收治652例,12例因病情加重转入PICU。预检初筛引导55例至新冠门诊,其中4例核酸检测阳性。急诊共接诊6例新冠病毒感染患儿,其中3例患儿核酸检测结果阳性但报告延迟而进入急诊抢救室和诊室小气泡,造成环境污染,经终末消毒后再次采样核酸检测阴性恢复使用。结论调整急诊气泡布局、优化就诊流程,满足急诊急症及危重症首诊救治和疫情防控,达到医院感染和职业暴露双零是可以实现的,破泡风险是存在的,须做好预案。

摘要：基于深度学习的多视角立体几何(MVS)旨在通过多个视图重建出稠密的3维场景。然而现有的方法通常设计复杂的2D网络模块来学习代价体聚合的跨视角可见性,忽略了跨视角2维上下文特征在3D深度方向的一致性假设。此外,基于多阶段的深度推断方法仍需要较高的深度采样率,并且在静态或预先设定的范围内采样深度值,容易在物体边界以及光照遮挡等区域产生错误的深度推断。为了缓解这些问题,该文提出一种基于边缘辅助极线Transformer的密集深度推断模型。与现有工作相比,具体改进如下:将深度回归转换为多深度值分类进行求解,在有限的深度采样率和GPU占用下保证了推断精度;设计一种极线Transformer模块提高跨视角代价体聚合的可靠性,并引入边缘检测分支约束边缘特征在极线方向的一致性;为了提高弱纹理区域的精度,设计了基于概率成本体积的动态深度范围采样机制。与主流的方法在公开的数据集上进行了综合对比,实验结果表明所提模型能够在有限的显存占用下重建出稠密准确的3D场景。特别地,相比于Cas-MVSNet,所提模型的显存占用降低了35%,深度采样率降低约50%,DTU数据集的综合误差从0.355降低至0.325。

摘要：地下建筑工程中,对地下结构的变形监测无法有效预防灾害发生,因此需要开展变形预测的研究。传统预测方法多属于静态预测,无法实现随沉降发展的动态调整,且评价指标单一。结合灰色模型GM(2,1)与长短时记忆神经网络(LSTM)两种动态预测模型,基于快速非支配遗传算法构建了同时考虑两种评价指标的组合模型,依据某工程长期监测数据对隧道沉降进行预测。结果显示:长短时记忆神经网络模型与灰色模型在精度上优于其他模型,能够准确预估沉降发展,其中长短时记忆神经网络优势更明显;使用快速非支配多目标优化遗传算法进行组合模型的权值分配可以较快得到两种评价指标下的最优定权方案,结合每种模型的优势,得到较精确的预测效果。

摘要：依托硬X射线自由电子激光装置一号工作井~二号工作井区间隧道内部结构施工实例,摸索了现浇及预制内部结构施工的2种工艺、4种施工方法。通过对现浇结构、半现浇半预制结构、整体预制、分体预制4种方案的优缺点的比选分析,最终锁定了一个既满足本工程设计要求的毫米级控制标准,又满足现场操作安全性和经济性的施工方案。可为后续隧道内部结构及类似工程的施工提供施工技术参考,有一定的借鉴意义。

摘要：背景科学、有效地预测重症感染患儿死亡关联因素对降低儿童病死率意义重大。既往重症患儿的病情与死亡关系多采用评分预测(如PCIS等),准确度欠佳。目的通过机器学习联合特征筛选的方法,挖掘对重症感染患儿死亡风险具有早期预警作用的敏感指标。设计队列研究。方法基于全国20个省级行政区域的54家PICU的儿童多中心感染性疾病协作网数据库,纳入年龄>28天至18岁、确诊感染和至少有1个器官发生功能障碍的患儿,统计122项临床特征信息,以出PICU时死亡/恶化或治愈/好转为结局,通过机器学习构建逻辑回归模型(LR)、随机森林模型(RF)、极端梯度提升树(XGB)和反向传播神经网络(BP),筛选重要的临床特征建立重症感染患儿死亡风险预测模型。主要结局指标模型接收者操作特征曲线下面积(AUROC)和模型筛选临床特征性能的优劣。结果2022年4月1日至2023年12月31日协作网数据库中入PICU时确诊重症感染且入PICU时、入PICU 24 h时和出PICU时临床特征记录均完整的(病例1738例,经过数据预处理包括异常值处理、缺失值填充、强制值区间范围检验、归一化处理)1738条信息进入机器学习构建模型。存活或好转患儿1396例,死亡或恶化患儿342例(19.6%)。队列数据按4∶1分为训练集(1390条)和验证集(348条),训练集中存活或好转1116条,死亡或恶化274条;验证集中存活或好转280条,死亡或恶化68条。在训练集中,共输入模型122个临床特征,经过机器模型学习以及特征筛选后,在50轮的5折分层交叉验证下,验证集LR、RF和XGB的AUROC为0.74~0.78。LR、RF和XGB选择重要性大于均值的临床特征构建最优临床特征,尚无比较好的衡量BP特征重要性的方法,LR模型较RF和XGB构建的最优临床特征较为接近临床预期。结论机器学习预测儿童重症感染性疾病死亡/恶化结局表现一般,预测模型筛选的临床特征与临床预期尚有距离。

摘要：缪子物理和缪子应用技术研究是涉及粒子物理、材料科学、凝聚态物理、生物分子、考古学等众多学科的国际前沿交叉研究领域。目前北美、欧洲及日本均在这一领域做出了众多重要成果。由于加速器条件限制,目前国内尚未系统开展加速器缪子方面的实验,相关领域的研究团队主要依托国外装置或参与国际合作开展研究。本文综述性报道了近年国际上开展的几项主要缪子物理科学研究与缪子应用技术进展,并展望了国内在缪子源设计、建设及应用方面的科学前景。

摘要：针对X射线长条形反射镜的高精度检测需求,发展了基于单次旋转法的矩形平面绝对检测方法。采用四步组合相对干涉测量,将所得面形函数分解为对称项与非对称项,利用绕光轴单次旋转前后的测量数据求出非对称项进而消除,通过计算获得待测平面的绝对面形。详细推导了矩形平面绝对检测的理论公式,并通过仿真验证分析最优旋转角度。利用该方法设计和实现了140 mm×50 mm的矩形平面镜绝对检测实验,同时对测量结果进行闭环自检验,实验结果显示,测量得到的矩形平面镜绝对面形与闭环自检所得面形中心线高度误差小于3.4×10^(-3)λ(λ=632.8 nm),检验结果符合较好,验证了矩形平面绝对检测方法的有效性。结果表明该方法可实现矩形平面反射镜的绝对测量。

摘要：元宇宙以虚拟现实、数字孪生、物联网、区块链等新兴技术融合方式闯入人们的视野。目前的医疗保健体系中,对慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)、阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome,OSAHS)、肺结节、冠心病等慢性疾病的管理,仍面临着医疗资源分布不均、随访困难、专科医师负担过重等问题。而具有工业水平且融合了先进人工智能、脑机接口等数字化技术的元宇宙医学平台,可能会逐渐解决这些问题。随着新型计算机和信息技术的发展,在数字化医疗承上启下发挥有益铺垫效用的基础上,元宇宙+医疗的场景正有望重塑下一代数字医疗。本文将讨论和综述这些技术如何融合形成元宇宙医学及其在数字医疗中的实践应用前景。

摘要：为了研究公路交通荷载引起的振动随深度的衰减规律,分别对深度为5.5 m.19.5 m、34.5 m.39.5 m的孔中测点以及孔口附近地面测点进行了位移振动同步测试,并在时域和频域上分别对有车工况和无车工况下的实测数据进行了分析。结果表明:随着深度的增加,交通振动中的高频部分会迅速衰减.低频部分则衰减缓慢,铅垂方向位移衰减因子相比水平方向衰减因子衰减得更快;有车工况下,铅垂方向位移幅值在深度39.5 m处仅为地面的15%.振动衰减已很明显。

摘要：为预估由地下管道破损所引起的地下塌陷区域,引入了多通道跨孔电阻率CT法,对市区两处地下塌空区进行了检测应用。实际应用案例表明该方法对地下塌空区的检测具有较好的识别效果,在检测环境限制诸多的城市工程物探中具有一定的实用性、有效性及高效性。同时该方法不仅可应用于塌空区检测,也可推广至防空洞检测、地下大深管线检测等的应用场景。