简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。
简介:目的探索Cookgas和Fastrach插管型喉罩联合光索在预测重度困难气道管理中的应用,为临床处理重度困难气道管理的问题提供依据。方法本院选择于2016年1月至2016年12月接受治疗的预测重度困难气道患者104例作为观察对象,按数字表法分为Cookgas插管型喉罩联合光索组(CILA组)和Fastrach插管型喉罩联合光索组(FT-LMA组),每组52例,并对两组患者的临床资料、手术之前的困难气道评估及声门的暴露情况进行分析。结果两组一般临床资料(年龄、性别、体重及身高)相比的差异没有统计学意义(t=1.562,P=0.092;χ^2=1.448,P=0.104;t=1.520,P=0.081;t=1.604,P=0.095)。CILA组的张口度明显小于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(t=3.935,P=0.002);CILA组的Mallampti分级Ⅲ级之上的例数明显多于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(χ^2=4.852,P=0.004);CILA组的预测困难面罩通气例数明显多于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(χ^2=4.276,P=0.001)。CILA组4级声门的暴露例数显著低于FT-LMA组,且差异有统计学意义(χ^2=4.921,p=0.003)。结论应用CILA和FT-LMA在预测重度困难气道管理中具有高效安全的功效,CILA插管的成功率更高,操作更为便捷,具有较高的临床应用价值。
简介:机动车迅猛增长的同时导致交通拥堵日趋严重,尤其是早晚高峰城市快速路出入口的拥堵已成为交通管理部门的痛点与难点,简单的信号控制策略已经无法满足当前城市发展的需求,以北京市快速路为研究对象,通过对自适应和协调控制系统的检测器布设方案研究以及协同控制策略研究,根据不同匝道出入口类型在整个环路中所占的比例,以信号控制策略的实施效果与匝道出入口问距离、匝道出口和下游交叉口间距离的关系为重点,最终通过仿真得出采用综合信号控制策略后有利于提升整个快速路道路通行能力的结论。
简介:目的:充分理解辅助概念的广义性和特殊性,阐明辅助技术对人类健康的价值与意义,为辅助技术研究,辅助器械开发和应用提供学科认识;方法:从人的物质属性和精神属性入手展开分析,说明人体物质性的分级表现以及其物质各层级受到各种自然因素或精神因素影响的规律,为物质人体辅助技术研究和器械开发提供思路,提出人的物质性与精神性交集的概念,提示人们在开展辅助技术服务时应充分考虑服务对象的精神因素作用对辅助需求进行综合的合理评级;列举在健康维持、健康促进、健康维护等不同情况下辅助技术实例,说明辅助技术研究需的关注点要明确。结论:我国应大力发展以健康为核心的辅助技术,辅助技术开发要力争做到'充分不过分,有效少失效,关注共性兼顾个性。'的原则。
简介:随着我国社会经济的不断发展,以及科学水平的不断进步,日常生活中人们对车辆的需求量也在不断的提高,而汽车产业规模也在不断的扩大。在这样的一种大环境的影响下,对于车辆工程质量的提升分层重要,通过不断的技术创新,在生产过程中运用也使用了大量的新技术,这样不仅能够有效的提升汽车性能,还能够保证汽车的行驶安全性。作为车辆工程中非常重要的一项工作,我国在电子控制技术方面的发展也比较成熟,现阶段在车辆工程中的运用也得到有效的完善,电子控制技术以其独特的优势,为整个车辆工程的发展提供了有力的技术支持。因此下面本文通过对车辆工程中电子控制技术应用进行阐述,并且结合了日常实际的应用操作进行探索,从而希望能够更好的为促进电子控制技术的创新提供经验支持,真正的帮助电子控制技术推动车辆工程的可持续发展。
简介:随着“互联网+”概念的普及,网络上的资源随之成倍增长.面对庞大的数据资源,传统的搜索引擎Baidu、Google等已经不能满足人们对于特定信息的获取需求.作为搜索引擎抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用非常重要.本文主要介绍了网络爬虫的概念、组成模块以及工作流程,在通用爬虫的基础上提出一种聚焦型网络爬虫系统,以python和相应的第三方库为主要工具,通过定义采集函数和给定豆瓣网最新上映电影的网址,快速搜索该网址某电影的影评信息,对页面内链接和外链接进行有效爬取.然后,再对获取到的数据进行分词处理,根据关键词的出现频率生成词云.实验结果表明,该聚焦型爬虫系统能够将所有影评信息以JSON格式存储到本地,并通过词云直观的展示出来.