摘要：近年来,随着系统治疗和局部治疗的进步,肝细胞癌(下文简称肝癌)的诊疗理念正在发生深刻的变化。从原来“以手术为主”的“手术优先”理念,逐步转变为现在“以手术为基础”的“策略优先”理念。如何合理利用新型治疗手段围绕达到最优治疗效果来设计更为科学的治疗方案变得十分重要,肝癌转化治疗是其中重要的一环。通过综合治疗手段使初始外科学不可切除的肝癌病人获得手术切除机会,或者对初始可手术切除但预期疗效不佳的病人先行适当干预后实施手术以达到更好的肿瘤学效果。肝癌转化治疗是当前的研究热点,但是临床实施过程中仍面临一些有争议的问题:如何科学而个体化地筛选病人实施新辅助治疗?成功实现转化的肝癌病人是否必然需要手术?如何确定其手术时机以达到最佳疗效?如何在病人中合理使用肝动脉灌注化疗这一治疗手段以达到最优的转化效益?如何科学评价和使用促进剩余肝脏体积增生的治疗手段,如末梢门静脉栓塞或联合肝脏离断和门静脉结扎的二步肝切除术等等。此文作者结合自身经验就前述几个值得关注的问题进行了浅析。

摘要：针对如何有效经济地提升亚麻棉混纺纱线质量问题,提出了物理集聚纱体表面有害毛羽的方法。通过在成纱段设计和安装旋转式沟槽专件,对纱体施加摩擦应力,增强对纤维的控制力,达到提升纱线质量的目的。理论模型分析可知,摩擦应力的介入导致纱线的捻度传递出现梯度差异,随着摩擦应力的增加,梯度差异增加。在摩擦力和扭转力的协同作用下,纱体表面纤维被捕捉和加捻,达到集聚纤维须条的目的,从而减少毛羽。实验结果证实:随着摩擦应力的增加,纱线毛羽降低的幅度越高,有害毛羽最多可降低35.5%。然而,过大的摩擦应力会恶化条干,最高为1.6%。其中粗节上升7.3%,棉结上升4.8%,而强力没有明显变化。通过计算优化施加的摩擦应力,协同捻度差效应,达到提升纱线质量的目的。

摘要：【目的/意义】在谣言检测过程中,针对文本的上下文语义特征和主题语义特征没有得到充分挖掘的问题,提出了一种融合BERT和主题模型的谣言检测方法,提升谣言检测效果。【方法/过程】利用BERT模型挖掘文本动态上下文语义特征,利用主题模型挖掘文本主题语义特征;同时结合了微博影响力和用户可信度特征,并在微博影响力特征设计阶段考虑了时效性因素;将以上特征进行充分融合,构建谣言检测模型。【结果/结论】以微博真实数据进行实证分析,实验结果表明,该方法在进行谣言检测任务时效果较好,准确率最高达到了93.68%,相较于表现性能最好的传统机器学习方法、深度学习方法、融合特征方法分别提升了约9.92%、3.29%、7.75%,能够实现对谣言的有效检测。此外,在微博影响力特征设计阶段考虑时效性因素更有助于提升谣言检测效果。【创新/局限】谣言检测效果仍有一定提升空间,未来可尝试结合用户评论内容特征进一步提升谣言检测效果。

摘要：针对目前国内科普游戏系统性设计不足的现状。对基本心理需要理论和MDA游戏设计框架的研究现状进行分析,并构建BPNT-MDA的整合模型,总结了技艺类非遗科普游戏的特征,并从科普原真性和科普趣味性两个维度提出了面向技艺类非遗的VR科普游戏设计方法。通过分析技艺类非遗青稞酿酒技艺的传承现状与需求,并以其为例展开设计实践,进而验证整合模型与设计方法的可行性,以期为其他技艺类非遗的数字化保护与传播提供新思路和理论框架参考。

摘要：相比传统机械式断路器,固态断路器(solid-state circuit breaker,SSCB)以其分断速度快、不产生电弧等优点,在直流电网中得以广泛关注。然而,固态断路器基于半导体开关器件,除功率电路外还需要额外的控制和驱动电路,这部分电路工作需要外接供电电源,提高了系统复杂程度,特别是在电网自身故障时,供电电源也可能不稳定,降低了固态断路器的可靠性。为此,提出了一种基于PMOS的自取电直流固态断路器,并分别通过仿真与实物样机证明了本固态断路器的可行性与有效性。实验结果表明,所提固态断路器在正常导通时,PMOS处于完全开通状态,不影响线路正常工作时的电压;在直流系统发生短路故障时,利用短路电流耦合能量在无需额外供电电源的前提下使得PMOS可靠关断,提升了系统的稳定性与可靠性,可以应用于直流微电网或者电池储能等场合,具有较好的应用前景。

摘要：种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处理和深度学习的种鸭蛋外部品质检测系统。在传送轨道上获取种鸭蛋的透射图像后,选取多张鸭蛋图像中的最大长轴计算形状特征,通过交错值衡量大小头相似度;在伽马变换平衡图像颜色后,使用HSV分割提取脏污特征图来计算脏污面积;采用自适应阈值分割和脏污特征图掩膜对图像样本数据进行预处理,搭建裂纹识别网络CrackNet来识别脏污鸭蛋的裂纹。结果表明,该检测系统可计算种鸭蛋的大小、蛋形指数、脏污面积和大小头相似度,检测表面裂纹,计算所得长轴和蛋形指数的均方误差仅0.2202 mm^(2)和0.000058,CrackNet的裂纹识别准确率为98.03%,研究结果可为入孵前种鸭蛋的筛选工作提供技术支持。

摘要：与传统刚性驱动系统相比,气动人工肌肉系统具有质量轻、人机交互友好等优势,近年来在生产生活中受到广泛关注.然而,该类系统的运动呈现出复杂的迟滞特性,这给针对该类系统的跟踪控制研究带来了挑战.本文针对垂直气动人工肌肉系统,提出一种模型参考自适应逆补偿控制策略,可有效克服迟滞特性以及控制过程中外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响,实现系统高精度跟踪控制.具体而言,本文首先对系统的运动特性以及影响系统控制精度的不确定因素进行分析;然后,基于分析结果建立一个描述系统运动特性的参考模型;进而采用逆补偿思想,通过对所建立的参考模型求逆来构造一个逆补偿控制器,克服迟滞特性对系统运动状态产生的影响;随后,基于最小均方误差算法设计自适应律,在线辨识参考模型的权值,同时估计逆补偿控制器的设计参数,克服外界扰动和参数摄动等不确定因素对系统运动状态的影响;最后,通过实验验证所提控制策略的有效性.

摘要：直线振荡电机可直接产生直线往复驱动力,具有无运动转换机构、传动效率高、振动噪声小等优势,在直线压缩机、斯特林制冷机、热电联产设备、振动能量回收等众多领域具有广泛的应用前景。该文首先详细阐述了直线振荡电机的工作原理,并在此基础上依据理想受迫谐振系统的要求,归纳了该类电机电磁特性的设计目标;其次,以时间为序,分类介绍了直线振荡电机的发展沿革和研究现状,包括各类电机的优缺点、拓扑结构以及应用变迁等;然后,以文献调研为基础,总结了目前该类电机普遍存在的四个方面的问题;最后,从工业应用需求出发,详细讨论了直线振荡电机在工艺、电磁特性和控制策略等方面存在的难点及关键问题,并对未来发展趋势进行了展望。

摘要：针对基于手绘草图的服装图像生成质量较低以及服装图像丰富的语义属性与视觉细节难以利用的问题,提出一种基于手绘草图的服装图像生成方法AGGAN。利用深度学习技术中的强大生成模型生成式对抗网络与注意力机制,对服装草图与服装图像数据进行学习,通过属性融入模块将服装属性进行One-hot编码后得到AdaIN参数并融入到生成对抗网络模型中,训练模型学习服装图像与其视觉属性之间的对应关系,使得模型能够在输入条件为服装属性的情况下生成相应的服装图像。对比了AGGAN与其它图像生成方法在输入为服装草图时生成服装图像的效果,结果表明:AGGAN的弗雷切特初始距离FID值得分相较于无监督图像生成模型CycleGAN降低了26.2%,初始分数IS值则提高了13.8%,明显提升了生成服装图像的多样性与保真度。

摘要：深度学习(DL)是人工智能(AI)的一个分支,通过模拟人脑中神经元的工作模式,可以处理更加复杂的任务,近年来,DL广泛应用于现代医学领域,是精准医疗的重要组成部分。头影测量片是正畸学最常用的影像资料之一,基于头影测量片的DL技术可以辅助正畸医生进行治疗的时机判定、方案设计和疗效评估等,为正畸治疗的精准化实施提供了有力技术支撑。该文介绍基于头影测量片的深度学习技术在口腔正畸治疗中的研究及应用,增进读者对于这门新技术的了解。