【摘 要】
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神经损伤是一种高发病率和致残率的疾病,不仅会导致感觉和运动功能损伤或丧失,还可能导致多器官功能障碍。目前,周围神经损伤的治疗依然是世界性医学难题。由于传统临床治疗方法存在诸多问题和局限性,研究者们致力于开发多功能神经导管来治疗神经损伤。其中,空心神经导管具有良好的临床治疗前景,但其较差的渗透性和无导向性导致神经功能恢复效果不佳。近来,有研究表明具有取向微观结构的神经导管可有效改善损伤部位神经细胞的
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神经损伤是一种高发病率和致残率的疾病,不仅会导致感觉和运动功能损伤或丧失,还可能导致多器官功能障碍。目前,周围神经损伤的治疗依然是世界性医学难题。由于传统临床治疗方法存在诸多问题和局限性,研究者们致力于开发多功能神经导管来治疗神经损伤。其中,空心神经导管具有良好的临床治疗前景,但其较差的渗透性和无导向性导致神经功能恢复效果不佳。近来,有研究表明具有取向微观结构的神经导管可有效改善损伤部位神经细胞的再生能力和功能恢复。基于此,本文采用定向冷冻法制备多功能微图案化导电膜,通过取向微图案的物理指导结合药物
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在工业过程中,由于受到现场环境、检测技术等条件制约,一些重要变量无法通过在线仪器直接测量,并且传统的实验室离线分析存在时间严重滞后等问题,无法满足工业控制实时性的需求。软测量技术是通过构建易测变量与关键变量之间的数学模型,实现对关键变量的实时估计。对于具有强耦合、多工况特性的工业过程,本文以高斯过程回归(Guassian Process Regression,GPR)算法为基础,从辅助变量选择和多
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当前,基于深度学习的轴承故障诊断方法在标记样本充足的前提下取得了显著的成绩。标记样本数据量越大,模型训练提取的特征可辨别性越强,诊断效果也就越佳。然而,在实际应用中,针对大量采集数据进行人工标记,耗时耗力且需要专家经验的先验知识。因此当数据集中标记样本不足时,就会带来半监督和无监督诊断问题。本文采用生成对抗网络,系统研究了滚动轴承在标记样本较少和无标记样本情况下的故障诊断问题,并对所提方法的可行性
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