Percutaneous closureof ventricular septal defect associated with anomalous inferior vein cava draina

来源 :中华医学杂志英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hutianyi199052
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为了提高双向全桥CLLC变换器在全范围内的效率,提出了一种数字化混合控制策略.该方法结合了调频控制与移相控制的优点,可以让双向全桥CLLC变换器在实现双向工作的基础上,提升全范围内的效率,同时采用了现场可编程逻辑门阵列,实现了高精度脉冲输出.实验证明,该方法可以在保证过渡平稳的前提下,提升全范围内的效率.
对常用的激活函数进行了研究比较.对曾经提出的一种新型激活函数ArcReLU进行了改进,使其具有更快的收敛速度和更低的计算消耗.实验证明,改进的ArcReLU函数既能显著加快反向传播神经网络的训练速度,又能有效降低训练误差,甚至能避免梯度消失的问题.
与传统的分布式计算不同,分布式机器学习更加关注参数同步和梯度同步,网络通信是最大的瓶颈.许多研究者针对网络问题提出了多种解决方法.首先介绍了机器学习领域内最热门的深度神经网络的发展背景,然后分别对数据并行模型中参数同步步调和参数同步方法进行了详细的概述,最后对分布式机器学习的发展趋势和面临的挑战进行了讨论.
选择性催化还原(SCR)脱硝技术是我国电厂常用的脱硝技术.该技术运行中对烟气温度的要求比较严格,需要控制好SCR脱硝系统的入口烟温.针对这一问题,从影响SCR脱硝效率的关键因素及常见的宽负荷脱硝技术改进方案入手进行了分析.通过宽负荷脱硝技术改造,明显提高了SCR脱硝系统的入口烟温,进而提高了脱硝效率,减少了氨逃逸率,为电力行业脱硝技术发展提供了实际参考.
隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域有着广泛的应用。介绍了隐马尔可夫模型的基本概念,分别叙述了隐马尔可夫模型的概率计算算法、学习算法以及预测算法。利用观测的海藻湿度数据作为训练数据,找出隐藏的转换概率,构建了隐马尔可夫模型,完成了预测天气变化的机器学习。
从任意的未知单粒子态和双粒子态的量子隐形传态出发,提出了一种由多方控制的任意多粒子未知量子态的双向受控量子隐形传态方案.该方案的优点主要有:一是多方参与控制,提高了量子隐形传态的安全性;二是双向受控隐形传态实现了双向通信,提高了量子态信息传输的效率;三是操作简单,具有实验可操作性.
西门子变频器可以通过无线通信模块连接变频电机,但存在无线网络中间人攻击的风险.针对西门子变频器无线通信过程的安全性问题,采用西门子变频器V20上的西门子SINAMICS V20 Wifi Module智能连接块,实现手机或者操作员站通过Wifi连接西门子V20变频器,对西门子变频电机的转速、旋转方向、启停等进行控制.模拟了西门子变频器连接模块Wifi控制变频电机运行过程中,被SYN ACK攻击导致运行状态信息被篡改而引发变频电机停机的状况,并提出了相应的预防措施.
ISO/IEC 17025-2017规定实验室评估测量不确定度时,应采用适当的分析方法考虑所有显著的贡献,包括来自抽样的贡献.分析了抽样不确定度来源,介绍了抽样不确定度的计算方法.通过实例说明如何通过重复抽样来分析样本差异性,进而评估抽样引入的不确定度分量.
冷却剂丧失事故(LOCA)是重要的核电厂设计基准事故之一.它是指冷管段和热管段的大破口事故,都可能导致相向流动限制(CCFL)现象的发生,在再灌水阶段中,反应堆内的下降段中蒸汽较大的向上流动导致安注系统的水不能向下及时注入堆芯,发生CCFL现象.常用的热工水力系统程序(如RELAP 5)中采用专门的模型描述这一现象,但针对不同的几何结构,程序需要用户选择不同的模型及其参数.针对该现象中的相间作用机理展开模型研究,对以直管段为结构特征的Dukler实验台和以棒束通道为测试段的Karei实验台进行建模,通过与
为了提高短期负荷预测的精度,综合分析了气象、日期等因素,并计算各特征与被预测负荷之间的相关系数,根据各特征与负荷之间的相关性,提出了一种将预测日前几天的负荷作为新特征进行负荷预测的方法.为了验证算法的普适性,采用支持向量回归、随机森林和梯度提升决策树3种机器学习算法,在2016-2018年我国北方某地的真实电力负荷和欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据两个数据集上进行验证,并将预测结果与采用传统特征的算法进行了对比.预测结果显示,相较于传统方法,采用新特征后的短期负荷预测具有更高的预测精度