一、中风、急性脑血管病、脑卒中 二、五高(发病率、患病率、死亡率、致残率、复发率) (219/10万719/10万116/10万80%41%) 我国:死因前三位,每年新发病约150万患病人数600~700万,死亡约100万。约3/4存活者有残疾,常见偏瘫,失语、认知感觉障碍等。治疗费100亿/年,城市9000元王人。 美国:1986年估计有50万人发病,14.78万人死亡,存活者需长期医疗照顾202万人。 英国:死因前三位,长期残疾居首位,85%脑梗,40%反复发生,10%患者1月内死亡

这一次的黄金价格大涨和随后的回落盘整给他带来的不是金灿灿的收获,而是 300万元的损失。他在投资某境外黄金期货交易时,在不到一分钟的涨跌波动中, 净亏300万元一这是他10年积攒下来的资产。 仅仅一分钟,却好似一场10年都挥之不去的噩梦。 2006年1月,黄金价格冲到高位,世界黄金市场都在为25年来的最高点欢 呼雀跃

透辉石作为矽卡岩型尾矿中的重要组成部分,研究其火山灰反应活性对于该类型尾矿的综合利用具有重要意义,但是目前还未见到相关报道.以透辉石、天然石膏和氢氧化钙为原料制备净浆试块,研究了磨细透辉石的火山灰反应活性,并利用X射线衍射、扫描电镜、傅里叶红外光谱、差示扫描量热法和核磁共振对净浆试块的水化产物进行分析,为初步判断矽卡岩型尾矿是否具有火山灰反应活性提供重要依据.结果表明,磨细的透辉石净浆试块抗压强度在3、7和28 d龄期时分别为9.83、12.79和18.87 MPa,显示出磨细的透辉石具有火山灰反应活性.磨细透辉石的水化产物以C-S-H凝胶为主.核磁共振结果显示,随着水化反应的不断加深,处于Q2结构状态的硅原子比例有所减少,生成的C-S-H凝胶的铝/硅比低于原始结构的透辉石.随着养护龄期的增加,仅有少量石膏参与反应,Ca(OH)2会被大量消耗,水化产物逐渐增多.未参与反应的石膏颗粒起到填充作用,也有助于促进体系强度的持续增长

Ca和Sr是铸造铝硅合金中最有效的变质元素,一般在浇铸前以中间合金的形式加入.然而在废杂铝熔铸再生工业中,原料中常含有微量的Ca和Sr,预控它们在熔炼过程中的含量变化是它们再利用的前提.本文以工业A356铸锭为原料,实验研究了熔炼温度和保温时间对Ca和Sr质量分数变化规律的影响.结果表明:Ca和Sr质量分数随着保温时间延长均呈Exp3P2规律下降,且随熔炼温度升高质量分数下降速率均逐渐提高.根据热力学和动力学分析可知,在废杂铝熔炼再生过程前期主要发生[Ca]和[Sr]与熔体中的氧发生氧化反应生成CaO和SrO,这些氧化物又会与Al2O3反应生成Al2O3·6CaO和Al2O3·SrO,经扒渣操作后Ca和Sr质量分数下降.在熔炼中后期,[Ca]和[Sr]以扩散至熔体表层还原Al2O3的方式使它们的质量分数降低.计算得出在660~740℃熔炼A356合金时Ca和Sr氧化反应的表观活化能分别为182.6 kJ·mol-1和117.8 kJ·mol-1,两者均受化学反应过程控制.根据Ca和Sr质量分数的变化规律建立了它们的质量分数预报模型,经生产验证表明预报误差均小于10%,可用于预报废杂铝熔炼再生过程Ca和Sr的质量分数

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

以碳热预还原和氢气深还原两步制备的纳米钨粉作为烧结原料，即先通过碳黑还原脱除三氧化钨中的大部分氧，再以氢还原脱除残留的氧。该方法制备的钨粉颗粒呈球形形貌，平均晶粒度可达90 nm。同时，向钨粉中掺杂质量分数为1%和2%的氧化铝，探究了氧化铝对钨粉烧结行为的影响。通过烧结样品的断口形貌和晶粒的平均尺寸分析发现，氧化铝对烧结后期的晶粒长大有明显的抑制作用，相同的烧结温度下晶粒的尺寸随着氧化铝含量的上升而减小。在1600 ℃时，纯钨粉烧结坯的晶粒平均尺寸为2.75 μm，但添加质量分数为1%和2%氧化铝的烧结样品晶粒平均尺寸约为1.5 μm，这是由于氧化铝能有效地抑制烧结后期的钨粉晶粒长大。纯钨粉和掺杂氧化铝钨粉的烧结坯的硬度随温度升高具有不同的趋势。掺杂钨粉烧结坯的硬度随着温度的升高而升高，且其最大值高于800 HV。但是，纯钨粉烧结坯的硬度随烧结温度增加而先增加后降低，在1400 ℃时取得最大值（473.6 HV），这是由纯钨粉烧结坯的晶粒在高温下急剧长大所导致。在烧结温度为1600 ℃时，纯钨粉、掺杂质量分数1%和2%的氧化铝掺杂的钨粉的烧结坯的相对密度依次为98.52%、95.43%和93.5%

为探究干湿循环对水泥基复合充填材料长期稳定性的影响，以水灰比4∶1水泥基复合材料为研究对象，借助ETM力学试验系统、X射线衍射及扫描电镜扫描装置，对不同干湿循环次数下“饱水”状态和“失水”状态的试件进行单轴抗压强度试验，并通过物相分析及微观结构探讨干湿循环对其影响机理。结果表明，随着干湿循环次数的增加，“饱水”状态下失水率逐渐增大，含水率和容重呈下降趋势，峰值强度先增加后减小，增幅最高达9%；“失水”状态下失水率、含水率和容重均变化不大，峰值强度较初始状态有所降低，最高达13.5%；两种状态弹性模量和残余强度都呈下降趋势。通过机理分析发现，“干”过程中碳化反应是材料强度降低的主要原因，而“湿”过程中吸水将部分碳酸钙等物质转化为具有承载能力的钙矾石（AFT）和碳硫硅钙石（TSA）是材料强度恢复的主要原因，但恢复能力有限，长期的干湿循环会对水泥基复合充填材料稳定性产生不利影响

采用等温凝固实验、差示扫描量热仪(DSC)研究了K424合金的凝固行为以及冷却速度对其影响.利用光学显微镜、扫描电镜以及能谱分析仪分析了合金在不同温度等温凝固、不同冷却速度下的微观组织以及凝固后期的元素的偏析行为,确定K424合金的固相线、液相线和主要相的析出温度等凝固特性以及冷却速度对γ'相、MC碳化物以及共晶组织的影响规律.研究结果表明:K424合金的凝固顺序为:1345℃,γ相从液相析出,随后在1308℃析出MC型碳化物,在非平衡凝固条件下,共晶组织在1260℃析出,1237℃,凝固结束;共晶组织的形成与凝固末期Al、Ti元素的偏析行为以及冷却速度密切相关;随着冷却速度的增加,MC和共晶组织尺寸及数量均呈现先增大后减小的趋势;γ'相形貌从花瓣形状向规则立方及球形转变,尺寸也从2 μm减小至60 nm

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性