【摘 要】
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为解决肺结节诊断难度大的问题，提出了基于数字孪生的肺结节诊断技术思路。采用智能算法、模型融合、虚实交互等关键技术，建立了肺结节诊断的数字孪生框架。通过重建算法构建了肺三维虚拟模型，建立肺结节诊断系统的虚拟实体；利用深度学习技术，对数据进行迭代分析生成了肺结节检测模型，与三维虚拟模型相结合提升交互性，实现对肺结节的智能检测；最后通过随访更新患者数据构建肺结节的动态预测模型，完成了肺结节分析与诊断，实
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为解决肺结节诊断难度大的问题，提出了基于数字孪生的肺结节诊断技术思路。采用智能算法、模型融合、虚实交互等关键技术，建立了肺结节诊断的数字孪生框架。通过重建算法构建了肺三维虚拟模型，建立肺结节诊断系统的虚拟实体；利用深度学习技术，对数据进行迭代分析生成了肺结节检测模型，与三维虚拟模型相结合提升交互性，实现对肺结节的智能检测；最后通过随访更新患者数据构建肺结节的动态预测模型，完成了肺结节分析与诊断，实现可视化监控、健康管理等需求。以实际案例进行了肺结节的检测与诊断，验证了所建系统的可行性。
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针对放电废水中的高有机物和氰化物，利用钙法除草酸根+ORZ除有机物+硫酸亚铁脱氰联用技术进行处理。在氯化钙质量浓度为30 g/L时结合ORZ处理技术，可将废水中COD降低至1465 mg/L，COD去除率为98.42%；继续使用硫酸亚铁脱氰，在pH=1.9、反应时间为60 min、硫酸亚铁投加质量浓度为理论量的5倍时，可使出水总氰质量浓度＜0.5 mg/L、COD＜100 mg/L。
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