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本实验课程是动物性食品卫生检验及其他相关课程的配套课程这门实验课主要包括了 解剖组织学、动物生理学、动物病理学及动物检验几门课的实验内容,实验覆盖面广、专业 性强的特点。通过本课程的学习,使学生掌握不同畜禽的解剖组织结构,熟悉机体消化、泌 尿等几大系统的组成:加深对动物生理学中知识点的理解;了解动物病理学中组织损伤、部 血液循环和动物肿瘤的常见病变;认识畜禽屠宰检验过程的主要技术要点及安全控制等问 题。同时,培养了学生的实验操作能力,为其它专业课的学习打下了良好的基础
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针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能
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中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体,提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法,在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征,并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制,使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符,最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上,表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体
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深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
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电流体动力喷射3D打印是一种新型微纳增材制造技术,它具有成本低、结构简单、精度高、打印材料广泛等突出特点和优势.但是,由于电流体动力喷射3D打印的打印速度快、喷嘴和基底打印距离小,特别是对于微尺度特征图形的打印,其实际图形及打印质量难以直接观测,而且影响打印图形精度和质量的工艺参数较多,各个工艺参数相互耦合和相应作用.因而直接有效的控制打印图形的精度(线宽)和质量(线边缘粗糙度)是其面临的一个挑战性难题.本文提出一种通过调整打印工艺参数间接控制泰勒锥形状和尺寸,进而实现对于打印图形精度和质量有效控制的新方法.建立了线宽与工艺参数、材料性能和基底关系的理论模型;通过实验,系统研究并揭示了电流体动力喷射3D打印工艺参数对泰勒锥和打印图形的影响及其规律;优化出针对同一喷嘴较为理想的喷印工艺窗口;并通过典型实验工程案例研究,采用内径60 μm喷嘴实现了最小线宽3 μm打印,验证了实验研究结果的正确性和有效性.本文提出的方法和实验研究结果为电流体动力喷射3D打印的打印精度、图形质量和打印稳定性改进及提高奠定了基础,并为简化和易于操作提供了一种切实可行的方法
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为提高储氢反应器的传热及吸放氢速率, 对现有金属氢化物反应器进行了系统的综合分析与评价.基于强化传热传质特性, 设计优化出了一种高效的新型椭圆螺旋微管束反应器(ESMBR), 其具有结构紧凑、传热效果好、反应速度快及操作方便等特点.对研究的储氢反应器进行了建模, 并通过实验验证了该模型的准确性和有效性.通过COMSOL软件对比ESMBR、圆形螺旋微管束反应器(SMBR)和直管微管束反应器(MTBR)的数值模拟结果得出, ESMBR在储氢时具有优异的传热传质性能.进一步的敏感性分析结果表明, ESMBR中椭圆螺旋管结构参数的敏感性顺序为主直径(Dc) >椭圆截面长轴(A) >椭圆截面短轴(B) >节距(Pt) >螺旋角度(α).采用多元价值取向模型对不同的反应器方案进行了系统的分析评估, 结果表明: ESMBR的综合优度高达0.845, 对比结果也明显优于其他反应器, 在氢能领域将有广阔的应用前景
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医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状,提出了一种基于领域词典和条件随机场(CRF)的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典,再结合条件随机场,进行了两次不同粒度的标注,将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体,从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果,因受到领域数据集大小的限制,在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性
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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
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上篇 临床诊断学 实习一 问诊见习及病理示教 实习二 问诊实习(一) 实习三 常见症状与体征示教 实习四 问诊实习(二) 实习五 基本检查法与一般状态检查 实习六 头颈部检查 实习七 肺部视触叩检查及肺部正常听诊 实验八 肺部异常听诊及肺部综合病征见习 实习九 心脏的视、触、叩诊检查 实习十 正常心脏听诊、病理征及血管检查 实习十一 病理心脏检查 实习十二 正常腹部检查 实习十三 病理腹部检查 实习十四 脊柱、四肢及神经反射的检查 实习十五 病历书写 中篇 实验诊断学部分 实验一 血常规检查 实验二 血液的其他检查 实验三 骨髓细胞学检查 实验四 止血与凝血障碍的检查 实验五 尿液、粪便检查 实验六 肝、肾功能检查 实验七 胸膜腔积液、腹膜腔积液、脑脊液、胃液检验 下篇 心电图检查 见习一 心电图机的操作与心电图的描记 见习二 正常心电图的分析与诊断 见习三 房室大、心肌梗塞、电解质异常的心电图表现 见习四 常见的激动起源异常的心电图表现 见习五 常见激动传导异常的心电图表现
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本实验课程是动物性食品卫生检验及其他相关课程的配套课程这门实验课主要包括了 解剖组织学、动物生理学、动物病理学及动物检验几门课的实验内容,实验覆盖面广、专业 性强的特点。通过本课程的学习,使学生掌握不同畜禽的解剖组织结构,熟悉机体消化、泌 尿等几大系统的组成加深对动物生理学中知识点的理解;了解动物病理学中组织损伤、部 血液循环和动物肿瘤的常见病变;认识畜禽屠宰检验过程的主要技术要点及安全控制等问 题。同时,培养了学生的实验操作能力,为其它专业课的学习打下了良好的基础
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