高原脱习服研究现状

来源 :医学理论与实践 | 被引量 : 0次 | 上传用户:genglb119
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文主要阐述了高原脱习服的定义、发病机制、诊断、对机体的影响及其防治方法,旨在引起对高原脱习服的重视,使研究者从更深更全面的角度对高原脱习服进行研究,从而采取措施,减少和防治高原脱习服反应的发生.
其他文献
针对现有双目视觉测距方法中存在的精度低、抗干扰能力弱、鲁棒性差等问题,提出一种基于深度学习图像特征匹配的双目深度测距方法.首先将双目图像通过一个自监督训练的特征提取网络,通过两个解码器获取双目图像的特征点与描述符,然后根据描述符进行特征点的匹配以获取视差,最后根据双目相机的相似三角形原理获取目标的真实深度.在KITTI数据集上的验证实验结果表明,建立的特征提取网络性能优于传统方法与其他基于深度学习的方法.双目测距实验结果表明,该方法在20~150cm范围内的平均误差为0.58%,满足精确测距要求.
目的:探讨小剂量罗红霉素治疗支气管扩张患者的临床效果,总结相关临床经验.方法:本次研究对象为支气管扩张患者,从我院中选择该病例88例,入院时间均在2020年6月至2021年6月期间,按照姓氏排序进行分组,传统组与责任组均为44例,传统组接受常规治疗,责任组接受小剂量罗红霉素治疗,其余治疗条件均一致,对比分析两组的治疗结果.结果:责任组患者的治愈率和总有效率分别为54.55%、90.91%明显高于传统组45.45%、72.73%,说明责任组的整体疗效更为确切,两组数据差异明显(P0.05);治疗后,责任组患
胰腺癌是一种发病隐匿、预后极差的消化道恶性肿瘤,胰腺医学影像是医生诊断胰腺病症的重要工具.深度学习已在图像、语言等领域有了广泛应用,其在医学影像领域的应用也成为了研究热点.回顾深度学习发展史,阐述深度学习在胰腺病理学图像、CT图像、超声图像上的应用,并对未来发展作出展望.
由衰老的干细胞分化的功能细胞也是衰老的功能细胞,而骨髓干细胞能够分化为用于补充免疫系统中的各种免疫细胞、血管中的平滑肌细胞和内皮细胞、血脑屏障中的内皮细胞和周细胞、脑内具有清道夫作用的小胶质细胞和星形胶质细胞、脑膜淋巴管的内皮细胞.因此,骨髓干细胞的衰老可能是造成肿瘤、心脑血管病和阿尔茨海默病等与衰老有关疾病的主要原因.
目的:分析宫颈癌化疗相关认知损害的危险因素及其与预后的相关性.方法:选择2016年7月—2018年7月在我院行手术治疗的113例宫颈癌患者作为研究对象,术后均接受辅助化疗,随访12~24个月,观察化疗相关认知损害发生情况,比较损害组与非损害组的一般资料、手术方式、病理特征等因素并进行多因素Logistic回归分析,通过Kaplan-Meyer生存曲线,评价化疗相关认知损害与无瘤生存率的关系.结果:所有患者均获得随访,发生化疗相关认知损害34例(30.09%).经单因素和多因素Logistic回归分析,年龄
随着飞行负荷以及飞行时长的增加,因飞行疲劳导致的航空事件时有发生,对飞行疲劳进行量化、评估、检测与预防等具有重要意义.基于神经网络的疲劳检测方法在陆地交通领域的应用较早也较多,但在民航领域的应用较少.因此,将基于神经网络的疲劳检测方法迁移应用到民航领域,对于促进飞行安全有重大意义.阐述传统飞行疲劳检测的方法及其特点,以及神经网络在飞行疲劳检测中的应用,并对飞行疲劳检测方法的发展趋势进行展望.
此次会议的主要任务是:以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻党的十九大、十九届历次全会精神以及中央经济工作会议、中央农村工作会议精神,全面落实2022年全国水利工作会议要求,总结2021年重点工作情况,分析当前形势与任务,部署2022年重点工作.
期刊
针对现有网络异常流量检测算法鲜少关注网络流量这类时间序列数据在时间上的依赖关系以及没有从时间周期角度对网络异常流量进行检测的问题,提出一种基于CGAN-LSTM的无监督网络异常流量检测算法.首先使用LSTM结构的生成器和判别器学习正常样本的数据分布,其次使用时间周期信息指导生成器G生成样本,最后同时使用生成器的重构误差和判别器的判别结果判别测试样本.实验结果显示,该算法在IS?CX2012数据集和CICIDS2017数据集上的F1值分别达到89.38%、85.62%,与现有无监督异常流量检测算法相比具有更
伪装检测作为一个新兴研究方向,其目标是将隐藏在图像背景中的目标对象快速准确地检测出来,可应用于物种保护和军事监测等领域,具有较高的应用价值.介绍伪装目标检测的基本概念,并按照伪装检测算法所采用的关键技术进行分类,具体从传统的伪装检测方法和基于深度学习的伪装检测方法两大类进行论述,详细地分析相关方法的原理和技术细节.并且,介绍伪装目标检测与分割相关数据集和性能评价指标,并对代表性算法进行实验对比和性能分析,得出基于深度学习的伪装检测方法效果更好.
急性冠脉综合征(ACS)是一组由急性心肌缺血引起的临床综合征.近年来,随着药物及介入治疗的发展,ACS患者的预后得到了很大的改善,但ACS仍是威胁人类生命健康的主要疾病之一.因此,与ACS相关简单易得的血清标志物受到国内外广泛研究,本文就白细胞介素-27(IL-27)、血小板反应蛋白-1(TSP-1)、基质金属蛋白酶-9(MMPS-9)在ACS中的应用做一综述,以期为ACS的诊断提供有价值的参考依据.