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有机溶剂是工业生产中常见的职业病危害因素,所致的各类急慢性中毒时有发生。有机溶剂挥发至空气中呈无色透明状态,了解其在作业场所的挥发和分布特点,选择合适的通风排毒设施对于有机溶剂危害控制至关重要。本文拟通过分析有机溶剂挥发、分布的影响因素,结合各类通风排毒设施存在的常见问题,重点介绍有代表性的有机溶剂作业场所的通风排毒控制策略。 相似文献
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Algorithms based on deep neural networks (DNNs) have attracted increasing attention from the scientific computing community. DNN based algorithms are
easy to implement, natural for nonlinear problems, and have shown great potential to
overcome the curse of dimensionality. In this work, we utilize the multi-scale DNN-based algorithm (MscaleDNN) proposed by Liu, Cai and Xu (2020) to solve multi-scale
elliptic problems with possible nonlinearity, for example, the p-Laplacian problem.
We improve the MscaleDNN algorithm by a smooth and localized activation function.
Several numerical examples of multi-scale elliptic problems with separable or non-separable scales in low-dimensional and high-dimensional Euclidean spaces are used
to demonstrate the effectiveness and accuracy of the MscaleDNN numerical scheme. 相似文献
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目的调查嘉兴市新居民儿童心理发育行为问题及影响因素,为改善新居民儿童心理健康提供理论依据。方法随机抽取新居民儿童548例,本地儿童1248例,采用自编量表评估儿童家庭影响因素,长处与困难问卷评估儿童心理发育行为问题,心理痛苦温度计评估主观心理痛苦程度,儿童心理虐待与忽视量表评估家庭教养方式,社会支持量表评估社会支持程度。结果新居民儿童主观评定心理痛苦程度高于本地儿童(P=0.002)。新居民儿童亲社会化行为低于本地儿童(P=0.000),多动/注意缺陷问题高于本地儿童(P=0.011)。儿童忽视虐待量表本地儿童5个因子得分低于新居民儿童:责骂因子(P=0.000)、恐吓因子(P=0.000)、情感忽视因子(P=0.000)、教育忽视因子(P=0.000)、身体忽视因子(P=0.000)。社会支持量表本地儿童3个因子得分均高于新居民儿童:客观支持(P=0.032)、主观支持(P=0.000)、对支持的利用度(P=0.000)。新居民儿童在新居民儿童学校、混合学校、本地儿童学校的3类学校中亲社会化行为、忽视因子、虐待因子、社会支持均有统计学差异(均P<0.05)。结论新居民儿童较本地儿童心理发育行为明显落后,良好的家庭教养方式和有效的社会支持系统能够更快更好地促进其身心发育。 相似文献
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目的了解7~14岁学龄期儿童前房深度发育情况。探索其与屈光度数间的关系。方法收集2012年6月至2014年6月眼科门诊7~14岁儿童为研究对象,共计521例(1042只眼)。采用IOLMaster人工晶状体生物测量仪测量各屈光参数,同时测量身高、体重。散瞳后验光测得静态屈光度。分析前房深度发育情况及不同屈光状态的学龄期儿童前房深度发育情况。结果(1)随着年龄的增长,7~14岁学龄期的儿童前房深度随之增长,差异具有统计学意义(P<0.01)。同一年龄段儿童的左右眼之间的均值相近,且生长发育趋势相近(均P>0.05)。(2)随着年龄的增长,男女的前房深度均逐渐增大,同一年龄段男性前房深度大于女性前房深度(均P<0.01)。(3)儿童前房深度与身高正相关(P<0.01)。(4)前房深度随近视度数增高而增大,低度近视组与中度近视组及高度近视组差异有统计学意义(P<0.05)。结论学龄期儿童的前房深度的发育受到身高、性别及屈光度数的影响,与身高呈正相关,同一年龄段,男性前房深度大于女性。双眼前房深度发育同步。低中度近视的儿童前房深度增大。 相似文献
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脑部胶质瘤是临床中常见的一种原发性脑肿瘤,具有复发率高、死亡率高以及治愈率低的特点。常规临床诊断主要依靠计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)检查技术进行鉴别。随着成像技术和机器学习方法的不断发展,多模态影像智能分析技术已经逐步成为研究热点,在脑胶质瘤的病灶分割测量、肿瘤分级、预后生存周期预测和基因型辨别等方面具有重要的应用前景。本文重点介绍基于机器学习和多模态影像在脑胶质瘤临床辅助诊断和预后评估中的应用进展。 相似文献