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在2022年新年来临之际,我谨代表《安徽医学》向各位专家、作者、读 者及所有关心《安徽医学》的朋友们致以美好的祝福和崇高的敬意!感谢您 长期以来对《安徽医学》的关心和支持!
新年寄语
【摘 要】
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在2022年新年来临之际,我谨代表《安徽医学》向各位专家、作者、读 者及所有关心《安徽医学》的朋友们致以美好的祝福和崇高的敬意!感谢您 长期以来对《安徽医学》的关心和支持!
【出 处】
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安徽医学
【发表日期】
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2022年1期
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追溯登封历史,源远流长,令人惊叹——境内的中岳嵩山是中华民族最早活动地区之一,也是中原文化的发祥地之一.嵩山,自古就受统治者的青睐,曾留下多少代帝王的足迹.“吾目不使旁瞬,吾足不能求息也”,明代旅行家徐霞客如是形容这里的悬崖绝壁.rn《诗经·大雅·嵩高》有云:“嵩高维岳,峻极于天.”嵩山从太古宙、元古宙、古生代、中生代到新生代的地质现象形成了“五代同堂”的旷世奇观,是一座活生生的“天然地质博物馆”.而关于嵩山的不老传说,更是与诗境、意境、画境相互交融,相互渗透,形成了厚重的文化积淀,无不让人产生急切走进嵩
期刊
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为实现5G通信网络自组织、自优化发展,提出一种混合控制多目标优化用户动态关联算法.在满足用户服务质量和基站成本效益的需求下,同时考虑吞吐量、能耗、基站效用等因素,基于QoS需求实现用户和基站的动态关联,从而解决因用户动态变化带来的网络拥塞、资源浪费、负载增加等问题.并引入随机梯度下降算法优化传输功率,提高网络吞吐量与基站利用率.仿真结果表明,该算法在提高网络吞吐量和基站利用率的基础上能有效缓解基站负载不均衡现象.
传统设备故障诊断方法通常基于单一的机理知识或运行数据,难以解决多复杂工况、多故障类型的设备故障问题.针对以上问题,提出了一种基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法,从单纯依赖机理知识或运行数据到两者融合驱动,进一步形成故障图谱诊断系统,不仅通过优化的双向长短时记忆网络模型对设备运行数据进行故障分类,而且可以展示详细故障信息以及相似故障.经实验分析验证,故障诊断准确率平均达到95.03％,同时系统通过基于融合故障链的知识图谱进行辅助决策,返回故障相关信息.对比传统分类模型准确率表现突出,并实现了机理知识与
传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降.为了解决这个问题,提出了一种基于时频融合卷积神经网络的股指预测方法.首先通过引入变分模态分解(VMD)将原始序列数据分解到频域特征上,使得分解后的股指数据具有低信噪比,同时具有更明显的趋势性和平稳性.进一步结合时序卷积神经网络(TCN),构建了时频融合的卷积神经网络模型.最后在6个实际数据集上与8个基准方法进行比较,实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的解释性.
通过改进频率变换块以适应多源任务,并扩展了标准的U-Net进行多源分离.首先,提出一种基于复值谱图的条件机制网络,以捕获与源相关的时频模式;其次,采用潜在源注意力机制提取全局时频信息,建立长距离和层级化的时频依赖关系,根据重参数化结构丰富卷积块的特征空间,在不大量增加参数的前提下可以保持相同的性能;最后,在MUSDB源分离任务上的实验结果表明,所提方法和一些已有方法性能相当.
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