2013NI图形化应用方案优秀论文合订本 14
2014年第五届“中国移动校讯通杯”论文大赛甘肃赛区获奖结果
12700145 李小坚;张丽娜 镇原县上肖学区 12700367 马春明;李仁杰 平凉三中 12700288 12701378 12701804 韩翠霞 闫婷 史玉兰 安定区宁远学区 酒泉市西大街小学 定西市安定区柏林学校
89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118
庆阳市镇原县新集乡王寨初 尝试运用网络教学心得 级中学
59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88
12700524 刘定定;刘莉莉 陇西县渭州九年制学校 12701117 12700587 12702002 12700921 12702289 刘升弟 杨新虎 张鹏飞 田亚东 葛延梅 甘南州合作市教育局 瓜州县第二中学 贾家山小学 瓜州一中 酒泉市瓜州县渊泉小学
高学平;安娜; 肃南裕固族自治县第一中学 少数民族地区学校体育信息化教学的现状与对策研究 陈宗武 张金果 茹峰海 周明 姚映玉 杨建宏 王玉梅 张延福 袁玉娟 通渭县陇山职中 酒泉市电化教育中心 武威市凉州区发展街小学 构建在信息技术环境下以学生为主体的数学课堂教学 现代信息技术背景下的初中语文教学生态建构 谈多媒体技术在英语教学中的运用
兰州市城关区嘉峪关路小学 浅议信息技术与小学综合实践活动课程整合 白银市会宁县新庄中心小学 浅议交互式电子白板在课堂教学中的应用 皋兰县水阜乡第二中学 会宁县桃林中学 卓尼县教育局 多媒体介入语文课堂利弊反思 浅谈多媒体技术在初中生物高效课堂中的作用 精选资源 有的放矢 全面提高教学效果
NIDays 2010全球图形化系统设计盛会圆满闭幕
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ｆ 陈立方 数字万用表多功能附加器［ ４ １ Ｊ 子测量技术， ０ ３ ３ ＿电 ２０ （ ） ０ ｆ宛 ， ５ 杰 何文波 数 字万用 】 表故障检 测与 排除的实用方法 太堆 】 轻 工业 学 院学报， ０ ７０ ） ２ ０ （１
于参加本 次评 选并获得 全 国一等奖 、
二 等 奖 的 学 生 ，在 履 行 相 关 手 续 之
室进行 了首届 大学生创 新作品评 选。
普遍认 为 ，电子设计工程师认讧是 实
后 ，由中国电子 学会 向他 们颁发 电子
设 计 工 程 师 相 应 的 资格 证 书 。
学会进行 本项评 选 ，并希 望本 次评 选 施卓越工程师计划的有效手段 。
项 评选 、吸 引更 多高校 学生参加 ， 中
国电子 学会 在授 权开展的 电子 工程 师
认 证 工作 中 ，决 定 配 合 本 次 评 选 ，对
． － 成都 召开。在本 次会议 期 间，中 国电 人 才培 养 、如何 实施卓越 Ｘ程 师计划
子 学会 电子 设 计 工 程 师认 证 项 目办 公 进 行 了交 流 和 研 讨 。经 过 研 讨 代 表 们
2014MCM-B优秀论文
2014MCM-B-优秀论文美赛丛书目录（考虑）1. 问题2. 问题背景与问题分析3. 评价指标体系选哪些指标？理由何在？如何度量？4. 排名模型（权重模型）5. 时间因素处理6. 模型检验7. 问题综合分析与进一步研究8. 优秀论文A-26911-东南大学9. 优秀论文B - 30680-美国-北卡26160-重庆大学摘要：灰色与模糊评价模型，另外考虑了性别与时间因素。
AHP筛选特征因子，7个因子，灰色相关模型，模糊综合评价模型，灰色模型略强，时间因素对前十人选影响较小。
26160-重庆大学.pdf评价：除结果图外，乏善可陈，时间因素影响的结论有误。
26636-外经贸大学摘要：灰色相关模型，依据专家意见选择了四个评价指标：NCAA冠军，Pct，胜场数，教练报酬。
模糊相容矩阵确定各个评价指标的权值，结果与ESPN作比较。
最后讨论了时间因素，发现规律：“从前”的教练的胜率要远远高于“现在”的教练，但其他三个指标所受到的影响很小。
引入滑动平均方法，将时间因素纳入胜率计算模型中，这是本文的一个亮点。
Shannon熵用于评价稳定性。
讨论了参数敏感性。
便利与普适是我们模型的最大优点，但存在指标选择的主观性。
26636-外经贸.pdf评价：指标体系以及评价模型一般，有点投机，时间因素讨论、模型结果检验以及敏感性检验是亮点，结果对比表达清晰明了，可信度高。
缺假设与“conclusion”，是硬伤。
26911-东南大学三阶段全面评价模型，指标体系（胜率，稳定性，获得冠军数量，个人报酬，点击率，个人荣誉，职业联赛排名），谷歌趋势统计方法，线性拟合方法，加权和模型，AHP+最大熵模型，灰色相关分析，综合排名26911-东南大学.pdf评价：非常全面，思路很清晰，表达很简洁，值得效仿。
具体说：指标意义讨论充分；指标取值实用、合理；时间因素考虑到位；权重确定有技术含量；结果表达清晰；文章节奏把握好。
如果按更高标准衡量，第二种权重体系中GRA的作用不大显著。
结直肠癌抗表皮生长因子受体单抗疗效与皮疹相关性的系统评价
㊃荟萃分析㊃通信作者:刘宝瑞,E m a i l :b a o r u i l i u @n ju .e d u .c n 结直肠癌抗表皮生长因子受体单抗疗效与皮疹相关性的系统评价王 青a ,刘宝瑞b(南京大学医学院附属鼓楼医院a .老年科;b .肿瘤科,江苏南京210000) 摘 要:目的 皮肤毒性是使用抗表皮生长因子受体(E G F R )单抗治疗结直肠癌中早期出现和最常见的临床现象,然而,皮肤毒性是否可以作为临床疗效指标目前仍然不明确㊂方法 计算机检索P u b m e d ㊁E m b a s e 等英文数据库,检索范围从建库至2018年10月㊂采用S T A T A12.0软件进行分析,计算H R 及其95%C I 评价皮疹状态预测接受E G F R 单抗治疗的结直肠癌患者临床预后的价值㊂结果 皮肤毒性严重组无进展生存期(P F S)优于皮肤毒性较弱组[H R =0.587,95%C I (0.512,0.662),P <0.01]㊂此外,皮肤毒性严重组总生存期(O S )优于皮肤毒性较弱组[H R =0.512,95%C I (0.443,0.58),P <0.01]㊂接受E G F R 单抗治疗,K R A S 突变患者肿瘤早期临床缓解率显著优于K R A S 野生型[O R =3.029,95%C I (2.474,3.708),P <0.01]㊂结论 皮肤毒性是结直肠癌患者的临床预后指标之一,皮肤毒性的出现提示从抗E G F R 单抗治疗中获益㊂关键词:结直肠肿瘤;受体,表皮生长因子;皮肤毒性;疗效中图分类号:R 735.34 文献标志码:A 文章编号:1004-583X (2019)07-0655-09d o i :10.3969/j.i s s n .1004-583X.2019.07.018C o r r e l a t i o nb e t w e e n r a s h e s a n dE G F Ra n t i b o d y r e s po n s e t o c o l o r e c t a l c a n c e r W a n g Q i n g 1,L i uB a o r u i 21.D e p a r t m e n t o f G e r i a t r i c s ,N a n j i n g D r u m T o w e lH o s p i t a l ,t h eA f f i l i a t e d H o s p i t a l o f N a n j i n g U n i v e r s i t yM e d i c a lS c h o o l ,210008,C h i n a ;2.D e p a r t m e n t o f O n c o l o g y ,N a n j i n g D r u m T o w e lH o s pi t a l ,t h eA f f i l i a t e d H o s p i t a l o f N a n j i n g U n i v e r s i t y Me d i c a lS c h o o l ,210008,C h i n a C o r r e s p o n d i n g a u t h o r :L i uB a o r u i ,E m a i l :b a o r u i l i u @n ju .e d u .c n A B S T R A C T :O b j e c t i v e O n -t r e a t m e n tm a r k e r s s u c ha s s k i nt o x i c i t y w a s f r e q u e n t a n de a r l yp h e n o m e n o n i na n t i -e p i d e r m a l g r o w t h -f a c t o rr e c e p t o r (E G F R )m o n o c l o n a la n t i b o d y (M o A b )t r e a t m e n t p r o c e s sf o rc o l o r e c t a lc a n c e r p a t i e n t s ,H o w e v e r ,i t i ss t i l l u n c l e a r i f i t i sac o n s i d e r a b l em a r k e r t o m a k e t r e a t m e n td e c i s i o n .T h i ss t u d y a i m e dt o u n c o v e r t h i s i s s u e .M e t h o d s L i t e r a t u r es e a r c hf o rr e l e v a n ts t u d i e s w a sc o n d u c t e do n p u b m e d ,E m b a s ea n do t h e rd a t a b a se sf r o mt h e i r i n c e p t i o nt h r o ugh O c t ,2018.T h e m e t a -a n a l y si sw a s t h e n p e r f o r m e d w i t hS T A T A12.0.T h e h a z a r dr a t i o (H R )w a s c a l c u l a t e dw i t h a 95%c o n d i d e n c e i n t r e r v a l (C I ).R e s u l t s T h e p r e s e n c e s o f s k i n t o x i c i t yi n t h e o n g o i n g a n t i -E G F Rt r e a t m e n tw a sa s s o c i a t e dw i t h l o n g e rO S (H R =0.512,95%C I [0.443,0.58],P <0.01)a n d P F S (H R =0.587,95%C I [0.512,0.662],P <0.01).O n t h e o t h e r h a n d ,t h e e a r l y cl i n i c a l r e m i s s i o n r a t e o fK R A S m u t a t i o n p a t i e n t s t r e a t e dw i t hE G F R M o A bw a s s i g n i f i c a n t l y h i g h e r t h a n t h a t o fK R A Sw i l d t y pe p a t i e n t s (O R =3.029,95%C I [2.474,3.708],P <0.01).C o n c l u s i o n S k i nt o x i c i t y w a so n eof p r o gn o s t i cf a c t o r si nc o l o r e c t a lc a n c e r p a t i e n t s .G i v e nt h a ts k i nt o x i c i t y a p p e a r st oh a v el i t t l ei m p a c to n q u a l i t y o fl i f e ,o n -t r e a t m e n t m a r k e r sc o u l db e p o t e n t i a l l y us e f u l f o r t r e a t m e n t d e c i s i o n .K E Y W O R D S :c o l o r e c t a l n e o p l a s m s ;r e c e p t o r ,e p i d e r m a l g r o w t h f a c t o r ;s k i n t o x i c i t y;c u r a t i v e e f f e c t 大肠癌(包括结肠癌及直肠癌)是目前世界上最常见的恶性肿瘤之一,病死率位于第四,大约有35%的患者在诊断时为Ⅳ期,20%~50%患者确诊时为Ⅱ~Ⅲ期,在这最近10年中,转移性结直肠癌的治疗上发生了巨大的变化,应用5-氟尿嘧啶(5-F U )治疗的中位生存期是6~12个月,奥沙利铂㊁伊立替康以及单克隆抗体的使用将转移性结直肠癌的中位生存期显著地延长到20个月[1-2]㊂表皮生长因子受体(E G F R )是酪氨酸激酶受体,属于E r b B 家族,西妥昔单抗通过结合并阻断E G F R 发生同型二聚体化反应,抑制受体蛋白酪氨酸激酶磷酸化,最终抑制下游信号传导,使肿瘤细胞凋亡及血管生长受到抑制[3]㊂这种单克隆抗体已被证明对K R A S 野生型转移性结直肠癌有效,痤疮样皮疹是E G F R 单抗类药物所共有的不良反应,发生率在88.9%左右,严重影响治疗的耐受性,降低患者生存质量[4]㊂国际上对抗肿瘤药物治疗的不良反应评定和分级采用美国国家癌症研究所的不良事件评价标准(N C I -C T C A E ),按皮疹㊃556㊃‘临床荟萃“2019年7月20日第34卷第7期 C l i n i c a l F o c u s ,J u l y 20,2019,V o l 34,N o .7Copyright ©博看网. All Rights Reserved.的严重程度分为重度皮疹(2~4级)和轻度皮疹(0~1级)㊂出现对患者生活质量影响不大的皮疹后一般不予以处理,停药后可减轻,较为严重的皮疹治疗方法尚处于探索阶段,一般包括局部使用抗生素㊁类固醇激素㊁免疫调节剂等㊂有研究认为痤疮样皮疹的出现提示了治疗疗效好,皮疹的严重程度可以预测肿瘤对E G F R 单抗应答的强弱[5-6],而C R Y S T A L 研究和O P U S 研究[7]认为,一线治疗转移性结直肠癌时,K R A S 基因是否突变应作为选用E G F R 单抗的标准,K R A S 野生型患者可以从E G F R 单抗治疗获益,K R A S 突变型则相反㊂本研究通过全面检索相关临床研究,以期客观地评价E G F R 单抗相关皮疹对预测接受E G F R 单抗治疗结直肠癌患者临床预后的价值,为指导临床治疗提供有效的科学依据㊂1 资料与方法1.1 文献纳入㊁排除标准 纳入标准:①纳入研究均为前瞻性研究或者临床回顾性研究,均为接受抗E G F R 单抗治疗的结直肠癌患者;②纳入文献均提供明确的以皮疹分类的生存数据或者H R 和95%C I 等㊂如果研究不符合上述纳入标准则被剔除㊂排除标准:①无对照;②综述㊁病例报告等;③重复发表;④无法获得相关统计数据㊂1.2 文献检索 计算机检索T h e C o c h r a n eL i b r a r y ㊁P u b m e d ㊁E m B a s e ㊁C M B 和万方㊁维普㊁C N K I 数据库,检索相关参考文献,检索范围从其建库至2018-10-01,中文检索词为 皮肤毒性 或 皮疹 , 西妥昔单抗 或 爱必妥 或 C 225 或 帕尼单抗 , 结肠癌 或 大肠癌 ;英文检索词主要包括:s k i nt o x i c i t y,r a s h ,c o l o r e c t a lc a n c e r ,C 225,c e t u x i m a b ,p a n i t u m u a b ,P e r j e t a 等㊂以C N K I 为例,检索策略为以#1西妥昔单抗O R 爱必妥O R 帕尼单抗O R C 225,#2皮疹O R 皮肤毒性,#3大肠癌O R 结肠癌,#4#1A N D #2A N D#3,以P u b M e d 为例,检索策略为#1c e t u x i m a bO RC 225O RE r b i t u xO R p a n i t u m u a bO RP e r j e t a ,#2r a s hO R s k i n t o x i c i t y,#3c o l o r e c t a l c a n c e r ,#4#1A N D #2A N D #3㊂1.3 数据提取及方法学质量评价 由两位研究者分别独立提取纳入文献数据资料,主要数据信息包括:第一作者㊁发表时间㊁病例数㊁研究设计㊁治疗方法㊁皮肤毒性㊁客观缓解率(O R R )㊁总生存期(O S )㊁无进展生存期(P F S ),风险比(H R )和95%C I 等㊂文献筛选过程由2名研究者独立完成,若遇分歧则交由第三位研究者裁决㊂采用N O S 量表评价纳入研究的方法学质量㊂1.4 统计学方法 采用S T A T A12.0软件,计数资料采用比值比(O R )及其95%C I 表示㊂当各研究间有统计学同质性(P >0.1,I 2<50%)时,采用固定效应模型对各研究进行m e t a 分析;如各研究间存在统计学异质性(P <0.1,I 2>50%)时,分析其异质性来源;若两个研究组之间存在统计学异质性而无临床异质性或差异无统计学意义时,采用随机效应模型进行分析㊂P <0.05为差异有统计学意义㊂绘制漏斗图检验是否存在发表偏倚㊂采用漏斗图以及B e g g s 检验评价纳入研究的发表偏倚㊂B e g g 法中,P >0.05,提示不存在发表偏倚,反之则提示存在发表偏倚㊂2 结 果2.1 纳入研究的基线特征 去除重复之后有689项研究,并且有656项不相干或不可用的研究被排除在外㊂最终25项临床队列研究符合纳入标准进入本研究[8-32]㊂本研究共4052例结直肠癌患者,纳入研究包括比利时㊁德国㊁澳大利亚㊁意大利㊁日本㊁韩国㊁西班牙㊁美国㊁法国㊁英国㊁加拿大共11个国家㊂25项纳入研究对象治疗上均采用抗E G F R 单抗㊂其中,18篇为前瞻性研究,7篇为回顾性队列研究㊂其中有4项研究[14,17,20,25]仅仅使用西妥昔单抗,3项研究[11,21,23]仅仅使用帕尼单抗㊂其余的研究中均是E G F R 单抗联合化疗㊂所有文献均未提及随机分组的方法和分组是否隐藏㊂纳入文献的基线特征见表1㊂对于纳入的研究采用N O S 量表进行质量评价,评价结果均表明符合标准㊂表1 有关皮肤毒性与接受抗E G F R 治疗的患者预后的相关文献特征纳入研究分期/设计患者例数(W i l /M u t)治疗方案皮肤毒性分级(W i l /M u t)客观反应率(W i l /M u t)无进展生存期/进展时间(W i l /M u t)总生存时间(W i l /M u t)T h a l e r J e t a l [8],2012Ⅱ/P 152(85/58) 帕尼单抗+F O L F I R I G 2+v sG 0~156%v s29%[61%v s 38%/46%v s 21%]UU V i n c e n z i Be t a l [9],2006Ⅱ/P55(U )西妥昔+伊立替康G 3v sG 0~263%v s 10%[U ]UUY eLe t a l[10]2013U /P 59(59/0)西妥昔+F O L F O X 西妥昔+F O L F I R I G 2+v sG 0~184%v s 58%[U ]9.6v s 11.1m ,U [U ]38.8v s 29.1m ,U [U]㊃656㊃‘临床荟萃“ 2019年7月20日第34卷第7期 C l i n i c a l F o c u s ,J u l y 20,2019,V o l 34,N o .7Copyright ©博看网. All Rights Reserved.P e e t e r sMe t a l [11],2009Ⅲ/R 229(110/72)帕尼单抗G 2+v sG 0~1UU ,H R 0.71(0.53,0.95)[U ,H R 0.75(0.49,1.17)/U ,0.83(0.51,1.36)]U ,H R 0.63(0.46,0.86)[U ,H R 0.58(0.36,0.94)/U H R0.85(0.52,1.41)]S t i n t z i n g S e t a l [12],2013Ⅱ/R 149(74/50) 西妥昔+伊立替康;西妥昔+铂类G 2+v sG 0~262%v s41%[63%v s 48%/63%v s 33%] 7.8v s 5.2m ,H R 0.78(0.55,1.10)[8.0v s5.6m ,H R0.66(0.47,1.25)/8.5v s 4.8m ,H R0.56(0.34,1.23)]30.3v s 18.0m ,H R 0.75(0.50,1.12)[28.7v s 20.5m ,H R 0.68(0.38,1.20)/28.7v s12.4m ,H R 0.57(0.29,1.12)]K o ga w aTe t a l [13],2014 U/R 62(U )西妥昔+化疗 G 2+v sG 0~1UU ,H R 0.470(0.253,0.873)[U ]U ,H R 0.622(0.349,1.110)[U ]S o m m e i je rD e t a l [14],2014Ⅲ/R198(117/81)西妥昔G 2+v sG 0~1UU [5.1v s 2.2m ,H R 0.68(0.45,1.63)/U ]U [9.8v s8.0m ,H R 0.61(0.36,1.02)/U ,H R 0.49(0.27,0.90)S o h hBe t a l [15],2009U /R 66(39/27)西妥昔+伊立替康;西妥昔+F O L F I R I G 2+v sG 0~1 33.3%v s 9%[42%v s 20%/11%v s 0%]5.9mv s2.8m ,H R 0.5(0.3,0.9)[U ]17.8v s 7.7m ,H R0.392(0.2,0.8)[U ]L e l l iGe t a l [16],2008U/R122(U )伊立替康+西妥昔G 2v sG 0~1U6.7v s 2.8m ,H R0.712(0.397,1.276)[U ]14.2v s 6.9m ,H R0.527(0.254,1.092)[U ]D o u i l l a r d J e t a l[17],2014Ⅲ/P 523(314/209)西妥昔 G 2+v sG 0~156%v s 37%[62%v s39%/44%v s 35%]U ,[11.3m v s6.1m ,H R 0.558(0.409,0.761)/8.0v s 5.9m ,H R 0.558(0.405,0.770)]U ,[27.7v s11.5m ,H R 0.526(0.379,0.728)/17.0v s10.1m H R 0.628(0.450,0.877)]P e e t e r sMe t a l[18],2014 Ⅲ/P 291(291/0) F O L F I R I +帕尼单抗 G 2+v sG 0~143%v s24%[43%v s 24%/U ] 7.4mv s4.0m ,H R0.60(0.46,0.80)[7.4mv s 4.0m ,H R0.60(0.46,0.80)/U ]16.6v s 8.4m ,H R 0.50(0.38,0.66)[16.6v s 8.4m ,H R 0.50(0.38,0.66)/U ]C a r r a t oAe t a l [19],2013Ⅱ/P53(53/0)帕尼单抗+伊立替康G 2+v sG 0~135%v s 5%[U ]7.3v s 2.1m ,H R 0.36(0.15,0.87)[U ]UV a l l b öh m e r D e t a l[20],2005Ⅱ/P39(U )西妥昔G 2+v sG 0~110%v s 0%[U ]UUV a nC u t s e mE e t a l [21],2007Ⅲ/P 200(U ) 帕尼单抗+支持治疗 G 2+v sG 1U U ,H R 0.62(0.44,0.88)[U ]U ,H R 0.59(0.42,0.85)[U ]L i èv r eAe t a l [22]2008U/R 114(U )西妥昔,西妥昔+化疗 G 2+v sG 0~137%v s 23%[U ] 28.8v s 12w ,H R 0.71(0.45,1.11)[U ]13.9v s 8.2m ,H R 0.45(0.26,0.83)[U ] M u r oKe t a l[23],2009Ⅱ/P52(U )帕尼单抗G 2+v sG 116%v s 0%[U ]U U C u n n i n gh a m De ta l [24],2004U /P 329(U ) 西妥昔+伊立替康/西妥昔G 3~4v sG 0~254%v s 16%[U ]U UL e n zHe t a l [25],2006Ⅱ/P346(U )西妥昔G 2+v sG 0~117%v s 6%[U ]U UJ o n k e rDe t a l [26],2007U /P 283(U )西妥昔+支持治疗 G 2+v sG 0 UUU ,H R 0.33(0.22,0.50)[U ]G a m u c c i Te t a l [27],2008Ⅱ/P70(U )西妥昔+伊立替康G 2+v sG 0U9.1v s 2.2m ,H R 0.408(0.19,0.877)[U ]U ,H R 0.214(0.079,0.582)[U ]R a c c aPe t a l[28],2008Ⅱ/P32(U )西妥昔+伊立替康G 2+v sG 0~153%v s 20%[U ]UUP a e zDe t a l [29]2010U /P 104(U )西妥昔+化疗;P a n i G 2+v sG 0~129%v s 6%[U ]U ,H R 0.50(0.37,0.67)[U ]U ,H R 0.73(0.53,1.00)[U ]L év i Fe t a l [30],2011U/P53(U )西妥昔+伊立替康方案化疗;西妥昔+m F O L F O X G 2+v sG 0~144%v s 6%[U ]5.9m v s2.3m ,U [U ] 20.9v s 8.4m ,U [U ] P a r kJ e t a l [31],2011 U/P 42(U )西妥昔,西妥昔+化疗G 1+v sG 0UU [176v s64d ,H R 0.461(0.255,0.832)/U ,H R 0.243(0.059,1.003]307v s 159d ,U [U ]J e h nCe t a l [32],2012U/P 614(U ) 西妥昔,西妥昔+化疗G 1~4v sG 041%v s 19%[U ]UU注:F O L F I R I :伊立替康+亚叶酸钙+5-氟尿嘧啶;F O L F O X :奥沙利铂+亚叶酸钙+5-氟尿嘧啶;W i l :野生K R A S 患者;m u t :突变型K R A S 患者;U :未知;G :皮疹分级标准;P :前瞻性研究;R :回顾性研究㊂以t h a l e r J [8]研究为例,患者共152例,其中w i l (野生型)85例,m u t (突变型)58例,根据皮肤毒性不同分为毒性G 2+级别和G 0-1级别两组,皮肤毒性G 2+组的客观反应率是56%,皮肤毒性G 0-1组客观反应率是29%㊂在w i l (野生型)中,皮肤毒性G 0-1组客观反应率是38%,皮肤毒性G 2+组客观反应率是61%㊂在m u t (突变型)中,皮肤毒性G 0-1组客观反应率是21%,皮肤毒性G 2+组客观反应率是46%㊂㊃756㊃‘临床荟萃“2019年7月20日第34卷第7期 C l i n i c a l F o c u s ,J u l y 20,2019,V o l 34,N o .7Copyright ©博看网. All Rights Reserved.2.2 M e t a 分析结果2.2.1 整体分析 各研究间不存在显著异质性,故采用固定效应模型进行分析㊂M e t a 分析结果表明:皮肤毒性严重组结直肠癌患者P F S 优于皮肤毒性较弱组[H R =0.587,95%C I (0.512,0.662),P <0.01]㊂此外,皮肤毒性严重组结直肠癌患者O S 优于皮肤毒性较弱组[H R =0.512,95%C I (0.443,0.58),P <0.01]㊂接受E G F R 单抗治疗,K R A S 突变患者肿瘤早期临床缓解率显著优于K R A S 野生型[O R =3.029,95%C I (2.474,3.708),P <0.01](图1~3)㊂图1 皮肤毒性严重程度与患者接受E G F R 治疗的P F S分析图2 皮肤毒性严重程度与患者接受E G F R 治疗的O S 分析㊃856㊃‘临床荟萃“ 2019年7月20日第34卷第7期 C l i n i c a l F o c u s ,J u l y 20,2019,V o l 34,N o .7Copyright ©博看网. All Rights Reserved.图3皮肤毒性严重程度与患者接受E G F R治疗的O R R分析2.2.2亚组分析根据K R A S状态不同进行亚组分析发现,K R A S野生型患者中,皮肤毒性严重组P F S和O S均优于皮肤毒性较弱组[H R=0.82, 95%C I(0.456,0.832),P<0.001;H R=0.565, 95%C I(0.414,0.709),P<0.001];K R A S突变型患者中,皮肤毒性严重组P F S和O S均优于皮肤毒性较弱组[H R=0.56,95%C I(0.456,0.832),P<0.001;H R=0.614,95%C I(0.461,0.767), P<0.001](图4~5)㊂2.2.3发表偏倚和敏感性分析以O R R及O S为观察终点的研究结果进行漏斗图分析显示,未见明显发表偏倚(图6~7)㊂敏感性分析结果显示,各个研究间的合并效应差异性较小㊂图4K R A S野生型/突变型患者中,皮肤毒性严重程度与患者接受E G F R治疗的P F S关系㊃956㊃‘临床荟萃“2019年7月20日第34卷第7期 C l i n i c a l F o c u s,J u l y20,2019,V o l34,N o.7Copyright©博看网. All Rights Reserved.图5 K R A S 野生型/突变型患者中,皮肤毒性严重程度与患者接受E G F R 治疗的O S关系图6 O S 的漏斗图 图7 C R R 的漏斗图3 讨 论目前结直肠癌主要治疗手段是根治性切除术㊁合理的术后辅助治疗㊂I 期患者根治性切除术后5年的生存率为90%,随着分期的下降,5年生存率相应降低㊂1988年,W o l m a r k 等[33]报道了辅助化疗可以提高结直肠癌的生存率,时至今日辅助化疗的研究已经取得很大进步,通过MO S A I C 及S c h o m o l l 的研究,奠定了现在结直肠癌化疗的一线方案:5-氟尿嘧啶联合奥沙利铂或卡培他滨联合奥沙利铂,这两种化疗方案已被国际公认,均能使结直肠癌患者获得更好的无病生存率和总生存率,降低20%肿瘤复发㊁转移的发生率[34]㊂目前指南中,结直肠癌术后辅助治疗不推荐化疗和靶向药物联用㊂I 期结肠癌术后无需辅助治疗,对高危的结肠癌Ⅱ期患者,如组织分化差㊁T 4㊁血管淋巴管浸润㊁术前肠梗阻㊁肠穿孔或淋巴结检出数量不足(少于12枚)的情况,建议行术后辅助化疗㊂对于晚期结肠癌,特别是伴有肝脏转移的结肠癌,建议积极治疗争取手术切除转移灶,未经过治疗的肝转移患者中位总生存(m O S )仅仅6.9个月,无法切除者5年生存率接近0,而外科根治性切除者m O S 可达35个月,5年生存率30%~50%[35]㊂对于多发转移性结肠癌的患者,药物可联合使用或者单独使用,治疗依据既往治疗的时间㊁类型㊁毒性等选择,较强的初始治疗包括F O L F O X ㊁F O L F I R I㊁C a p e O X ㊁F O L F O X I R I ,也可加入生物制剂㊂晚期结肠癌靶向治疗配伍化疗方案包括I F L+贝伐单抗㊁F O L F O X +贝伐单抗㊁F O L F O X +帕尼单抗㊁F O L F I R I +西妥昔单抗等㊂结直肠癌的辅助治疗中应用的靶向药物主要是单克隆抗体针对血管内皮生长因子的贝伐单抗和人鼠嵌合抗E G F R 的西妥昔单抗㊂贝伐单抗是目前唯一在肠癌中有明确疗效证据的血管内皮生长因子㊃066㊃‘临床荟萃“ 2019年7月20日第34卷第7期 C l i n i c a l F o c u s ,J u l y 20,2019,V o l 34,N o .7Copyright ©博看网. All Rights Reserved.(V E G F)抑制剂,具有抑制新生血管形成㊁破坏已存在的新生血管网结构并使肿瘤血管正常化的作用㊂目前已被美国食品药品监督管理局(F D A)批准作为可与化疗方案联合应用治疗转移性结直肠癌的一线药物㊂表皮细胞生长因子(E G F)被认为有增强恶性肿瘤转移潜能[36],E G F信号通路是肿瘤治疗的新点, E G F R是一种附在细胞表面的酪氨酸激酶跨膜受体,是肿瘤生长和分裂过程中必不可少的㊂西妥昔单抗和帕尼单抗是抗E G F R抗体,结直肠癌患者的E G F R的高表达与不良反应发生率有密切联系[37],临床研究发现,在结直肠癌细胞系中,K R A S突变或转化生长因子1(T G F-1)过表达的细胞对西妥昔单抗和帕尼单抗耐药[38],在采用这种方法治疗肠癌患者前,必须要监测患者K R A S基因状态[39]㊂这两种药物在肠癌的治疗中与细胞毒性药物联用,对转移性结直肠癌有效,C R Y S T A L研究中,F O L F I R I联合西妥昔单抗一线治疗K R A S野生型转移性结直肠癌,显著提高了患者生存[40]㊂现有证据表明,V E G F抑制剂一线或二线治疗晚期结直肠癌(m C R C)均有疗效,而在辅助治疗中无明显作用㊂C A I R O2研究结果表明V E G F抑制剂和E G F R抑制剂同时使用疗效更差,并且较对照组毒性反应增加,故不推荐贝伐单抗和西妥昔单抗/帕尼单抗联合用于m C R C治疗[41]㊂2016年美国临床肿瘤学会(A S C O)大会上,基于C A L G B/S WO G80405研究,比较一线化疗+贝伐单抗/西妥昔单抗对转移性结直肠癌的疗效,结果显示两组的O S和P F S无明显差异,鉴于两种研究的差异,故提出两种方案均可为转移性结直肠癌的一线方案㊂但亚组分析显示,原发左半结肠癌患者的总生存期显著优于右半结肠癌(33.3个月v s19.4个月)㊂在接受化疗联合贝伐珠单抗治疗组中,K R A S 野生型左㊁右半结肠癌患者的O S分别为31.4个月与24.2个月㊂而接受化疗联合西妥昔单抗治疗中, K R A S野生型左㊁右半结肠癌患者的O S分别为36.0个月与16.7个月,提示2种分子靶向药物治疗左㊁右半结肠癌的效果存在明显差异㊂基于上述研究, 2017年美国国家综合癌症网络(N C C N)指南进行了重要更新,仅对左半结肠癌的K R A S/N R A S野生型患者推荐一线行化疗联合E G F R单抗治疗[42]㊂然而,这些单抗常引发一些不良反应,选用贝伐单抗治疗的不良反应包括高血压㊁出血㊁蛋白尿㊁动脉血栓㊁胃肠道穿孔等㊂而抗E G F R抗体的相关不良反应包括皮肤毒性㊁低钾血症㊁输液反应㊁低镁血症[43]㊂这些毒性反应通常在治疗停止后消失,但对治疗的依从性和患者的生活质量有较大影响,会导致药物剂量的调整甚至治疗中断,从而影响治疗效果㊂西妥昔单抗导致严重的皮肤毒性,其机制没有得到很好的解释,这可能是由于药物基因组学因素和单核苷酸多态性导致的㊂H a r d i n g和B u e t n e s s[4]认为是否发生皮疹㊁早期肿瘤缩小程度和高镁血症是一个重要的临床预后指标,对E G F R单抗疗效有很好的预测作用㊂有60%~70%K R A S基因12㊁13位密码未发生基因突变的患者,对西妥昔单抗和帕尼单抗的治疗有所反应[37],在K R A S野生型患者中,部分患者的治疗无效㊂在一项回顾性研究中,无论K R A S如何,一线F O L F O R I联合帕尼单抗,皮肤毒性强的结直肠癌组在P F S和O S组均较皮肤毒性弱的组明显有优势[44]㊂即使K R A S突变组理论上并不受益于E G F R 单抗㊂本文M e t a分析结果提示,在使用E G F R单抗治疗过程中,E G F R药物导致的皮肤毒性与在P F S和O S方面均有预测作用,且与肿瘤早期临床缓解相关㊂亚组分析结果显示,无论是K R A S突变型或者野生型的结直肠癌患者,在接受E G F R单抗治疗后,皮肤损害严重的患者,O S㊁P F S及O R R均优于皮肤损害轻微的患者㊂综上所述,我们可以通过简单易行的评估皮肤毒性的方法预测患者使用E G F R单抗药物的反应性,及预测生存期,对肿瘤准确㊁早期㊁有效的干预,使病人最大化受益㊂参考文献:[1] K e l l y H,G o l d b e r g R M.S y s t e m i c t h e r a p y f o r m e t a s t a t i cc o l o r e c t a l c a n c e r:c u r r e n t o p t i o n s,c u r r e n t e v ide n c e[J].JC l i nO n c o l,2005,23(20):4553-4560.[2] W o l f I,G o l a n T,S h a n i A,e ta l.C e t u x i m a bi n m e t a s t a t i cc o l o r e c t a l c a n c e r[J].L a n c e tO n c o l,2010,11(4):313-314.[3] H a r r i s M.M o n o c l o n a la n t i b o d i e sa st h e r a p e u t i ca g e n t sf o rc a n c e r[J].L a n c e tO n c o l,2004,5(5):292-302.[4] H a r d i n g J,B u r t n e s s B.C e t u x i m a b:a n e p i d e r m a l g r o w t hf a c t o rr e c e p t o rc h e m e r i ch u m a n-m u r i n e m o n o c l o n a la n t i b o d y[J].D r u g T o d a y,2005,41(2):107-127.[5] C u n n i n g h a m D,H u m b l e t Y,S i e n a S,e t a l.C e t u x i m a bm o n o t h e r a p y a n d c e t u x i m a b p l u s i r i n o t e c a n i n i r i n o t e c a n-r e f r a c t o r y m e t a s t a t i cc o l o r e c t a lc a n c e r[J].N E n g lJ M e d, 2004,351(4):337-345.[6] V a nC u t s e m E,Köh n eC H,H i t r eE,e ta l.C e t u x i m a ba n dc h e m o t h e r a p y a si n i t i a lt r e a t m e n tf o r m e t a s t a t i c c o l o r e c t a lc a n c e r[J].NE n g l JM e d,2009,360(14):1408-1417.[7] B o k e m e y e rC,V a nC u t s e m E,R o u g i e rP,e t a l.A d d i t i o no fc e t u x i m a b t oc h e m o t h e r a p y a sf i r s t-l i n et r e a t m e n tf o rK R A Sw i l d-t y p em e t a s t a t i cc o l o r e c t a lc a n c e r:p o o l e da n a l y s i so f t h e㊃166㊃‘临床荟萃“2019年7月20日第34卷第7期 C l i n i c a l F o c u s,J u l y20,2019,V o l34,N o.7Copyright©博看网. 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All Rights Reserved.c e t u x i m a b t h e r a p y i n c o l o n c a n c e r[J].C a n c e r C h e m o t hP h a r m,2011,68(4):1045-1055.[32]J e h n C F,B o n i n g L,K r o n i n g H,e t a l.C e t u x i m a b-b a s e dt h e r a p y i ne l d e r l y c o m o r b i d p a t i e n t sw i t h m e t a s t a t i c c o l o r e c t a lc a n c e r[J].B r i t JC a n c e r,2012,106(2):274-278.[33] W o l m a r k N,F i s h e r B,R o c k e t t e H,e t a l.P o s t o p e r a t i v ea d j u v a n t c h e m o t h e r a p y o rB C Gf o r c o l o nc a n c e r:r e s u l t s f r o mN S A B P p r o t o c o l C-01[J].JN a t lC a n c e r I,1988,80(1):30-36.[34]徐俊,陈旭.结肠癌辅助化疗的研究进展[J].医学综述,2017,23(20):4039-4044.[35] V a n C u t s e m E,C e r v a n t e s A,A d a m R,e t a l.E S MOc o n s e n s u s g u ide l i n e sf o rt h e m a n ag e m e n t o f p a t i e n t s w i t hm e t a s t a t i c c o l o r e c t a lc a n c e r[J].A n n O n c o l,2016,27(8): 1386-1422.[36] D uX,Y a n g J,Y l i pääA,e ta l.G e n o m i ca m p l i f i c a t i o na n dh i g he x p r e s s i o n o f E G F Ra r e k e y t a r g e t a b l e o n c o g e n i c e v e n t s i nm a l i g n a n t p e r i p h e r a l n e r v e s h e a t h t u m o r[J].JH e m a t o l O n c o l, 2013,6:93.[37]丁志海.靶向药物治疗转移性结肠癌的研究进展[J].医疗装备,2018,31(6):203-204.[38] A b d e l-R a h m a nO,F o u a d M.C o r r e l a t i o no f c e t u x i m a b-i n d u c e ds k i nr a s ha n do u t c o m e so fs o l i dt u m o r p a t i e n t st r e a t e d w i t hc e t u x i m a b:A s y s t e m a t i cr e v i e w a nd me t a-a n a l y s i s[J].C r i tR e vO n c o lH e m a t,2015,93(2):127-135.[39]赵禹博,陈瑛罡.应用靶向药物治疗乙状结肠癌伴肝转移患者一例[J].中华结直肠疾病电子杂志,2013,2(5):258.[40]S o t e l o M J,G a r c i a-P a r e d e s B,A g u a d o C,e t a l.R o l e o fc e t u x i m a b i n f i r s t-l i n e t r e a t m e n t o fm e t a s t a t i c c o l o r e c t a l c a n c e r[J].W o r l d JG a s t r o e n t e r o,2014,20(15):4208-4219. 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2013年信号处理、图像处理国际会议 International Conferences on Signal Processing, Image Processing
International Journal of Advancements in Computing Technology, Jan. 30, 2013
2013 The 4th International Conference on Intelligent Control and Information Processing (ICICIP2013)
Website: /cvpr13/home.html
Venue/Country: Portland, Oregon / USA
Submission Deadline：Nov. 15, 2012
Conference Dates: Jun. 23-28, 2013
Website:
Venue/Country: Kingston / Canada
Submission Deadline: Jan. 6, 2013
Conference Dates: May 6-8 2013
2013 International Conference on Image Processing (ICIP2013)
2013 China-Ireland International Conference on Information and Communications Technologies (CIICT2013)
Website:
Venue/Country: Beijing / China
Website: /icicip2013/
Venue/Country: Beijing / China
Submission Deadline: Feb. 1, 2013
【VIP专享】2013年全国优秀博士学位论文提名论文名单
作者 咸蔓雪 史阳 陈晓露 王涵 孙长亮 张凯 丁力 周绪杰 李蕊佚 鞠岩 曾雪云 龙俊
莫日根
王建立
陈启鑫
戴凌龙
陈芳林
李威
程远
孙倩
温雅然
指导教师
陈保亚 北京大学
张玉安 北京大学
林梅村 北京大学
张平文 北京大学
施章杰 北京大学
王建祥 北京大学
彭练矛 北京大学
张宏 韩大元 傅璇琮 徐经长 崔建远 朱静 张兴 夏清 龚克 周杰 韩林海 贺克斌 张宏冰 张学
天然蜂窝和人工管束材料的力学研究 基于碳纳米管的无掺杂高性能 CMOS 器件和集成电 路
2013008 系统性红斑狼疮遗传背景研究
2013009 议会主权下的英国违宪审查
2013010 唐代中书舍人与文学研究
2013011 公允价值计量与资产价格波动
2013012 中国物权法上的登记对抗主义
氧化锌纳米线力学性能的实验和理论纳米力学研 2013013
附件 2
2013 年全国优秀博士学位论文提名论文名单
编号
2013001 汉越语关系语素层次分析
2013002 菲律宾阿拉安芒扬人的神话、巫术和仪式研究
2013003 楼兰考古
2013004 分子动力学模拟的高效算法及其应用
2013005 新型碳氢键与碳氧键的转化反应
2013006 2013007
论文题目
究
2013014 微纳米线热物性测量方法及其应用
2013015 低碳电力系统的理论与方法研究
新一代中国地面数字电视演进标准的关键技术研 2013016
究
2013017 指纹特征提取与多特征识别
圆钢管混凝土柱-钢梁外环板式框架节点抗震性能 2013018
电子报合订本2013索引
电子报合订本2013索引2013(上)目录一、新闻言论与专题类重塑品牌提升质量探索转型——2013年《电子报》办报思想简介 (1)2013——让我们共同期待 (11)2012年度十大科技新闻 (1)2013年十大新技术展望 (111)还初学者一片园地 (1)建议设立《矫正》栏目 (31)新年寄语《电子报》学生读者 (31)2013致报友 (41)斧正类的文章我爱读 (61)学习电子技术方便自己节约金钱 (61)诚信《电子报》 (21)又一个小建议 (71)建议《电子报》多发表“挑战性”和“实战性”文章 (101)强国之路与电子电路 (81)让好文章与我们同行 (101)培养电子爱好从身边的家电产品做起 (111)人人都是初学者 (121)电磁辐射并不可怕科学防范确保安全………………122、131、132、171 《电子报》文章也要重视电路的方框图 (91)支持这种探讨 (231)如何写出生动的文章 (241)回归爱好者宣言 (241)一位将军的怨言 (51)愿好文章成为腾飞的翅膀 (191)怎样画实物图？ (191)君子怀刑 (111)可怜天下赤子心 (191)我的电子情缘 (221)快速学习电子技术的方法 (241)创新就是3000个“不” (241)小小电插座包含玄机多 (21)笨鸟维修的体会：开盖是关键 (31)学习中要重视电路的原理方框图 (31)LED蓝光存在潜在伤害？ (41)2013“我喜爱的好声音”首场听评活动纪实 (181)蓝光真的如洪水猛兽吗？ (91)业余维修电动车的体会..................51 4K电视近期难成主流 (61)在非线性面前 (61)视频乱象 (71)要重视小家电产品的质量 (81)智慧城市、智慧社区及其绿色发展 (81)《电子报>零售点咨询电话 (91)2013第十四届中西部国际电子信息产业博览会将于下月举行 (101)直击CES2013 4K电视成竞争主流 (11)直击CES2013：移动无处不在 (21)第81届中国电子展(深圳)开幕在即 (121)本报拟开展“我喜爱的好声音”音响听评活动 (131)第十四届中西部国际电子信息产业博览会欢迎莅临《电子报》 (151)麦博云播放、蓝牙净听新品亮相2013年香港春季电子展 (151)新品层出不穷尽享数码乐趣——观第—届中国电子信息览会新品秀 (151)《电子报》“LED新光源DIY现场制作竞赛”圆满成功 (171)聚焦6月电子盛会研讨产业前沿技术 (231)2013成都国际音响节延期至10月举行 (231)观第21届上海国际高级HI-FI演示会 (201)二手家电有了免费保修期旧家电流通新规5月1日开始实施 (191)空气污染带来的思考 (121)浅谈日系空气净化器的技术特点 (161)要重视U盘数据备份——一场虚惊带来的启示 (221)“黑心”U盘修复记 (51)“U盘装系统”漫谈 (141)价位较低的3D打印机 (141)小议“汉字简化”和“英文单词缩写” (141)节约才能环保 (161)节能简法2则 (41)期盼DIY动手热 (161)再谈健身与发电 (251)主动发烧疗法治感冒探讨 (201)健身与发电一举两得 (211)从电热水器触电事故看电器接地的重要性 (211)期待《营销史上最傻B的100个错误》 (211)真实才能生动 (221)DNA存储已成现实 (231)一条标准引发的麻烦探讨——不好理解的数据 (251)信息6则 (41)信息2则 (51)“升挡法”电阻在线测量 (254)国标《GB/T 13978》的简陋 (214)二、维修技术类1．彩电维修技术长虹LT32600液晶电视电源原理分析与典型故障检修一例 (264)长虹TL32729液晶电视维修一例 (294)长虹等离子电视在线升级操作方法 (268)长虹新型PDP机芯常见故障处理 (270)采用松下MD50H11CJB等离子屏的长虹彩电保护故障速查流程 (270)康佳KPS+L180C3-01电源电路分析与维修(一)～(四)……272、274、276、278康佳LC37GS80C型机图像绿边特殊故障检修记实 (263)康佳LC42CT36AC热机自动关机(通病)检修记实 (287)康佳LC42DS30液晶电视故障两例 (301)康佳MST6M16平台系列液晶电视常见故障 (265)康佳第三代网络电视1000/7000/8000系列维修案例 (263)康佳平板电视维修案例汇编(一)～(五)…271、273、277、279、283康佳液晶彩电电源板故障的定位与快修4例 (261)康佳液晶电视常见故障解析 (273)康佳液晶电视电源板故障维修案例汇编(上)、(下)………………281、283康佳液晶电视电源组件维修实例 (299)康佳液晶电视特殊故障三例 (265)康佳液晶电视主板维修案例汇编(上)、(下)……………………295、2967康佳液晶电视主板组件维修实例 (300)康佳LC32GS80C液晶电视副电源故障检修 (280)创维( 29T83HT)高清彩电多个元件损坏检修纪实 (284)创维168P-P26ETU-05电源和LED背光维修手册 (285)创维29T61HT数字高清彩电的一波三折维修 (284)创维32E55HM液晶彩电屏暗的维修 (301)创维8R68机芯液晶电视原理与维修(上)、(下)...........................267-269 创维等离子电视故障一例 (266)创维液晶26L08HR电源原理与维修 (259)TCL AT29211彩电自动关机一例 (290)TCL PDP42U2/PDP4221电源原理介绍(一)～(六)…291、292、293、294、295、296 TCL王牌MS18A机芯液晶彩电故障检修四例 (259)TCL液晶彩电易发故障快除六例 (296)TCL液晶电视LCD3026SS开关电源介绍 (287)TCL液晶电视LCD3726电源板介绍 (289)TCL平板彩电维修实例 (292)TCL王牌MS88机芯液晶彩电电路故障分析检修(上)、(下)......203、213 TCL王牌智能数码彩电特点与三无故障检修(上)、(下)...............93、103 高清CRT彩电控制系统原理与检修(上)~(下)..................123、133、143 TPW5588等离子电视开机保护问题检修 (266)海信TLM32V68液晶电视机图解维修 (288)海信TLM4729P液晶彩电三无故障检修 (286)海信高清HDP2906D疑难故障检修一例 (290)海信平板彩电维修实例 (294)巧修厦华PS-42P6等离子电视无图像故障 (288)厦华40KC52液晶彩电电源板电路分析与维修(上)～(下)...298、300、302 34英寸三星液晶电视有声音无图像 (268)8100系列液晶电视带见故障的解决方法 (282)LG-29Q42E彩电故障检修两例 (290)三星LA40A330JIN液晶彩电电源故障巧修一例 (286)三星LA52A600A液晶彩电右半边竖彩条维修记 (302)三星等离子屏电源板单独工作的方法 (262)视放电路故障引发水平亮线特例 (290)松下42PV500C等离子电视不开机...290 东芝2999数码彩电静音控制原理浅析 (3)康佳LED液晶电视维修案例速递 (275)康佳液晶电视新机型主板维修技术交流 (275)东芝2999数码彩电音频电源电路原理与检修(上)、(下)………143、153东芝50A9UC背投电视维修—例 (290)背光源连接线引起LED屏暗斑等问题的改进方法 (289)液晶彩电中新型电子电路分析(一)～(四)………l83、193、203、213液晶电视屏背光逆变器原理与检修(一)～(四)…………83、93、103、113彩电维修的几个维修经验 (266)彩电维修中的“辅助判断法” (260)彩电音量自动减小故障的另类排除 (296)等离子电视缓冲板故障与维修 (262)各种电视的优缺点比较 (261)给电视机生产厂家的一点建议 (302)换板维修的准确判断 (301)检修CRT彩电教训二则 (302)浅谈电视机节目和音量乱跳故障 (297)让LCD液晶显示器旧貌换新颜 (268)液晶彩电的日常使用与维护 (260)新型BTL音频功放块TDA7296简介 (123)新型彩电用开关电源芯片ML4824简介 (53)新型电源厚膜块STR-A6259H简介 (253)新型电源效率提高模块STIL04-P5简介 (223)新型开关电源控制芯片L6599D简介 (73)行管基极电昌压为什么应该是负值？ (223)2．电脑维修技术优派19英寸液晶显示器故障检修一例 (53)液晶显示器高压电路故障维修两 (82)液晶显示器高压电路故障分析与检修两则 (243)一台联想电脑电源故障引起的不能开机的维修 (176)笔记本电脑故障检修三例 (112)笔记本电脑屏幕显示变窄的处理方法 (92)笔记本频频蓝屏，硬盘模式是“祸首” (2)电脑刻录机托盘故障的另类维修 (192)平板电脑维修实例集锦 (52)万利达(malata)R108T上网本硬盘拆换详解 (212)快速调整WORD文档的实用技巧 (92)电子爱好者的随身宝典——ElectroDroid (142)查痕迹，我用LA V！ (162)找回“丢失”的Win XP桌面 (12)Windows平台下玩转安卓软件 (232)(DDZ)超高速数据储存系统，信号记录系统 (180)《电脑.影音.数码维修》蛇年开栏语 (2)一款路由器电源的维修 (2)真假李鬼——USB HUB (2)山特UPS维修一例 (202)千佩王HSDY350U电脑ATX电源盒维修一例 (32)3．数码音像维修技术iPhone手机“SHSH”和“未知错误”详细剖析及解决方案(一)～(三)……………………………192、202、212苹果四代智能手机供电、开机原理及不开机故障维修剖析(一)、(二)…52、62依据CPU工作条件及时序快速判断苹果三代手机不能开机故障(一)、(二)………………………22、32手机故障维修实例精选(一)、(二)……………………152、172防触屏伤手手套防范 (192)华为C8500S智能手机刷机详解 (252)手机电池久放失效的激活简法 (224)尼康SI数码相机“镜头盖错误”的维修 (42)松下数码(DV)摄像机维修实例速查表 (42)JVC摄像机“镜头盖未摘”故障检修一例 (222)观看《电子报》合订本附赠光盘中3D演示片简法 (82)百变的联想A20高清播放机 (12)凯立德K133G车载DVD导航一体机电路详解及故障检修(一)～(十四)……72.82.92.102.112.122.132.142.152.162、172、182、242、252借助USBoot软件修复TF卡 (92)浅谈国家教育考试网上巡查系统(一)、(二)……………………222、232检测数码电路时一个值得注意的问题 (232)天融信防火墙故障检修一例 (242)DELL牌AX210型电脑音箱电路简介 (224)4．小家电维修技术海信变频空调器电路简介与图解故障速修10例(一)～(五)…………144、154、164、174、184小鸭系列滚筒洗衣机多发故障快除11例 (54)海尔XQB45-A型全自动洗衣机故障案例分析与检修(上)、(下)......234.244 海尔Y555型电冰箱典型故障上门维修实例(速查表) (44)电冰箱噪音问题释疑及解决方法 (64)上菱牌电冰箱故障上门维修实例(速查表) (74)家用太阳能热水器的日常维护及故障检修 (4)家用微波炉常见故障分析与检修思路 (24)松下NN-S3440WF型微波炉显示“88：88”故障的修理 (74)美的MC-PY18B电磁炉故障电源部分的更换 (4)浅谈美的C21-ST2128型电磁炉驱动电路原理及故障检修 (4)美的MC-EP201型电磁炉故障检修两例 (84)浅谈美的C21-ST2118型电磁炉IGBT管损坏对单片机的影响 (94)美的C21-SK2109型电磁炉提锅不报警的检修 (114)美的S20-SH2040型多功能电磁炉开关电源简介与故障检修 (204)爱庭JTC-197电磁炉电路原理及故障检修.................................124、134 格兰仕WD700G型微波炉故障检修两例 (34)艾美特CE2017型电磁炉“断续加热”故障的检修 (244)皇冠CS-180型电磁炉故障分析与维修两例 (224)富士宝IH-S1902/3C型电磁灶故障维修速查表(一)～(四)...73、83、113、123 富士宝S1903C型电磁灶速修五则 (233)九阳电磁炉典型疑难故障维修实例速查 (63)以电磁炉整机电路为例浅谈电路方框图的识读 (214)检修假冒格力GC-318型触摸感应式电磁炉的频发故障两例 (194)美的EG23B-DC(F)光波炉故障分析与维修 (194)手持式燃气灶电子点火器电路简介及故障维修 (34)荣事达RD-100F型豆浆机不工作的维修 (134)九阳DJ13BD08D多功能豆浆机不能打浆的维修 (54)国产双人双控式自动恒温、无级调节电热毯电原理图……………………64 乐能DPL-700型电泵、气压式电热水瓶原理与故障检修 (64)SKG牌JR-10型多用壶电路简介与维修 (44)九环JH-S06A型电热茶壶故障检修6例 (34)分体式电热水壶原理简介与故障排除 (184)燕喜堂电热水壶工作原理与不通电故障检修 (224)LW-25涡轮流量变送器故障的快捷检修 (84)彩虹牌电热毯被380V烧坏的修复 (84)对《燃气灶不点火的维修》一文的不同看法 (154)天际牌ZZG-40T型微电脑电炖锅故障检修4例 (94)美的MB-FD40H型微电脑电饭煲不加热的检修 (214)哈慈“热饼”取暖器原理与维修 (63)TCL HCD868(17B) TSD型来电显示多功能电话机……………104、114、124东方星牌电子挂钟(LCD)数字万年历故障的维修 (24)简介小鱼叉牌车载手机充电USB电源转换器 (24)自制水空调的电机“堵转”报警器 (174)用导电胶修复遥控器失灵按键的方法 (144)手摇发电式手机充电器原理简介与故障维修 (164)巧改废弃节能灯镇流器替代电池充电器的变压器 (194)美的KYS30-A2型遥控转叶扇故障检修10例 (204)分立型半导体制冷器制冷系统简介 (43)与《分立型半导体致冷器致冷系统简介》作者商榷 (163)5．综合维修技术CJWl-200A/N柜晶闸管交流接触器 (225)DELTA扫描式热金属检测仪(HMD)无刷永磁直流电机修理 (25)JKWD5控制的低压功率因数集中补偿的应用 (55)PLC控制系统中常见故障类型及其处理 (45)ST3PF断电延时型时间继电器电路剖析 (245)GZYQ-2000/10-YS软启动器PLC控制电路简析 (233)SANB KT-M2950F养猪场温控电路分析与维修 (13)变频器的功能参数(一)~(十一)……125、135、145、155、165、175、185、195、205、215、225不太寻常的电动阀门故障 (135)柴油机水泵手动及PLC自动启，停系统 (115)错接一根线，多收数十万——记一次电力计量柜错误接线事故的处理 (95)电磁调速电机电磁转差离合器无标号接线一例 (145)电磁皮带轮清砂机工作原理 (135)电动机的工作制和定额 (105)电动自行车无刷电机工作原理 (55)电力电容器的容量标记方法 (15)断路器出口再配熔断器是白费银子吗？ (145)断相保护电路的改进 (15)对“带漏电保护器断路器不能合闸”的一种解决办法 (65)对《简易粮食水分测试仪的制作》一文的商磋及补充 (5)关于《单梁天车限位开关故障检修的疑问》之我见 (135)发电机滑环磨损原因分析及处理方法 (75)高频电磁波对变频器的干扰处理一例 (155)工业过程控制系统中隔离器的选择 (65)关于谐波污染 (165)家庭住宅中插座及其回路的正确接线 (195)节能减排是我国现代经济发展的一项长远战略目标 (5)介绍—种光控自动窗帘开闭电路 (245)科明GZMCW型直流电源电路简析与应用 (95)控制电缆分布电容对继电器断电释放的影响及应对措施 (175)零线和地线错接故障排除—愣 (75)与《零线和地线错接故障排除—例》的商榷 (155)楼上楼下均可开同一电机的方法 (85)气体继电器和瓦斯继电器 (185)浅谈五点检查法在电力变压器运行维护中的应用 (25)三种变频器的基本接线图 (235)剩余电流保护装置断路器误动作分析与处理一例 (155)谈(对带漏电保护器断路器不能合闸的—种解决办法》一文的问题 (105)铁磁谐振对电压互感器危害的实例分析 (185)西门子SIMODRIVE 61ID驱动模块故障检修一例 (125)小型低压短路器选型时要注意脱扣器类型的选择 (105)行灯变压器前加隔离变压器是安全的 (215)学习改造通风、排烟两用风机控制电路 (85)也谈双速风机通风、排烟控制电路的改造 (121)一款遥控插座电路剖析 (81)一款油压进刀钻孔动力头组成的立式钻床 (35)一款自动温控电路的制作 (211)一例带漏电保护器不能合闸的原因分析 (5)—种电动缝纫机自动控制电路剖析 (31)仪表车床的—款自动化升级方案 (231)用发射机灯丝变压器制作电子灭鼠器 (4)用可调节式电接点水银温度计制作简易温控仪 (65)油浸变压器气体继电器动作原因及判断 (115)有关功率因数的基本概念 (205)与时俱进，断路器出口不需再配熔断器 (205)兆欧表和万用表要灵活应用 (5)K78系列三端开关式稳压器简介 (14)部分贴片稳压二极管代号、型号及主要参数—览表(一)～(三)…133、143、153 常用快速单向晶闸管型号、主要参数与互换型号一览表(一)～(五)……………………3、13、23、33、43 常用双向晶闸管型号、主要参数与互换型号一览表(一)～(四)........................163、173、183、193 常用陶瓷平板型半导体致冷器型号、主要参数、规格与互换国外型号 (153)电磁炉主谐振电路的工作机理(一)、(二) .......................................23、33 感应式金属探测电子开关 (163)君悦DA V-38KA V功放主声道与保护电路分析茸维修 (173)两款新型贴片低压差线陛隐压器 (233)小型直流电机晶体管正反转驱动电路 (253)一款新型逆变器控制芯片LX1692IDW 简介…………………………………243 三、制作与开发类1．基础知识与职业技能家电企业涨薪争抢技工职技院校可定单培养 (138)录屏软件在计算机教学考核中的应用探讨 (228)浅议电子类教学实验设备在教学中的应用 (6)导线集肤效应与邻近效应产生的原理及应用 (86)电动机高于额定频率运行铁耗增加的分析 (116)谈谈电子电路的理论与实践一体化教学 (246)谈谈故障的普遍断脚徘陛的关系 (106)探索电子技术的一体化教学 (16)举一反三学电路(上)、(下)………46、56《电工基础》理论实践一体化教学五例 (66)《模拟电子技术》教学项目设计 (166)步进继电器简介与应用两例 (226)步进降压直流，直流转换器的三通道白光LED驱动器 (26)测量从万用表开始 (106)超温报警器的制作 (106)出门提示器 (86)初上岗电工要确保操作安全稳妥 (206)从原理入手，检修电气设备故障……l36电烙铁发光提示和调温电路 (96)电子实训理论助学法集锦 (6)调光电路设计详解 (126)高压变频调速改造中的几个注意事项 (26)给数字万用表增加测温功能 (86)黑夜禁响门铃 (136)检修用简易高精度数显通用频率计 (196)简单易制的线圈短路测试器 (156)简介AC1506型DC/DC变换器的检测和应用实例 (176)简介CMOS三态逻辑门 (246)简介通用的数显转速表电路 (236)简易多种波形信号发生器 (26)介绍“异或函数”的电路实验 (36)介绍两块新颖的闪烁集成电路 (206)介绍一种自动门电路 (46)仅用4个与非门实现异或逻辑的设计 (156)气体压力自动监测器 (26)汽车用单片里程表电路(B12115)简介及应用 (206)巧用计算器X←→Y键两则 (66)试用手机充电器作为1W大功率LED灯的电源 (196)手机充电器的原理、修理和教训 (36)万用表的差异和搭配 (156)新年寄语 (6)仅轰韵基本检修方法(上)、(下)………………………………136、146用18650锂电池制作无线台灯 (56)用光耦合器制作正弦波，方波变换电路 (146)自制优质LED台灯…………………l262．实用制作类CSR公司日前宣布推出SiRFstarV 5e (247)ICL8038单片蠢豉波形发声器的应用 (187)IR推出IR1169高速同步整流控制制器 (77)Microsemi提供SmartFusion2入门者工具套件 (77)电动车车轮独立驱动转向困难原因剖析及解决方法 (197)电动自行车有刷电机控制器的原理与制作 (157)改儿童玩具遥控汽车为遥控开关 (147)基于UC3842的开关电源电路原理详解(上)、(下)………………127、137简易逆变器的制作 (177)用MC34063A制作的汽车PWM方式电压调节器 (237)7款将改变未来生活的电子设备 (128)Businessinsider发布10大外观最佳设计产品 (138)DSLR应用掀起影视创作新革命……l98nec7400电话程控交换机的设置方法 (8)NXP元钥匙门禁系统应用方案 (228)安卓应用上的手机下载神器 (98)不可小觑的小问题——再谈电源指示灯 (38)穿针引线修复遥控器按键失灵 (168)纯继电器摩托车防盗电路 (198)单向可控硅触发电路的再讨论 (188)地震报警器的制作 (98)Microsemi宣布推出六款新型多输出、任意速率时钟合成器和频率转换/抖动衰减产品 (255)电鞭炮电路制作 (118)电饭锅老烧熔断器原因探析 (48)电视行业首个“客厅电视”标准发布 (118)电子元件快速互连的制造工艺 (88)对“警惕家庭双控照明灯的不安全接法”一文的异议 (18)对涡漩电场的初级讨论——兼论变化磁场的运动规律………………l58 高科技感应手镯会发光提醒手机来电短信 (138)工信部拟将出台手机恶意程序“黑名单” (128)关于双控照明灯的补充 (28)光控“您好，欢迎光临！”语音电路的制作 (218)集成电路为什么莫名其妙地损坏 (208)浅述无线充电技术在电子产品中的应用 (238)浅谈BGA更换良率影响因素 (38)巧用二极管 (18)请高手指教：用开关电源为何会屡烧电器设备 (18)让初学者轻松制作警笛音发声器 (68)是兴趣爱好还是纯粹好“玩” (8)腾讯电商调整：QQ网购与QQ商城合二为一 (128)为WORD文档随意插入页码 (218)新型PPrc器件在线电压变换电路中保护线性变压器的应用技巧 (108)雅虎中国邮箱于8月19日停止服务 (256)一根电线解决打印机大问题——不要忽视设备接地端的重要性 (78)—款超声波测距电路的设计与制作 (178)移动互联网创业应选哪些领域？ (78)用案例引领ACCESS中的VBA教学 (248)用规律LED闪烁灯制作广告牌 (58)远程监控的设计安装 (178)这些五环电阻怎么啦？ (48)自制简单而能充满自停的大功率充电器 (118)对《自制简单而能充满自停的大功率充电器》一文的质疑与改进 (178)再谈大功率充电器的“充满自停” (208)自制摩托车充电控制电路 (188)自制音乐门铃 (248)3．单片机应用技术Silicon Labs为轮调收音机设计推出高集成度的多波段接收器解决崩襄...l47 并口打印机无纸化替代方案 (7)单缸自动往返plc控制仿真实验 (207)单片机LED点阵屏的原理与制作 (27)单片机定时控制继电器仿真程序的编制.............................................47 单片机计数功能的设计与显示 (17)单片机控制直流电机延时循环正反转程序的解读 (37)低功耗16位I2C接口DAC8571芯片简介 (77)动态扫描驱动LED显示移动的数字 (57)PIC16F1933单片机直接驱动4位段码式液晶屏 (117)对PIC单片机低功耗的一些探讨 (137)漫谈PIC单片机汇编转向PICC编程技巧(一)～(五)…207、217、227、237、247飞兆新推阳极短路型IGBT (67)富士通半导体推出两款全新的电源管理IC产品MB39C811、MB39C831 (197)基于51单片机的可调式电子万年历的设计与制作 (255)基于LM35的远程温度测量系统 (167)基于PLC的物料分拣自动控制系统设计 (107)基于单片机的交通灯控制系统的设计 (167)浅谈LED点阵仿真(上)、(下)……87、97轻松学习单片机 (77)请你反译 (127)设计三位数及以上的单片机计数器 (67)石泰KG316T微电脑定时控制电路简析 (97)使用单片机的多位计数器设计改进 (177)挑战可控硅的触发导通原理 (147)硬件是根本软件是灵魂——记单片机实验中的一次故障 (57)制作不仅是模仿更要源于创新 (7)气力输送系统的PLC控制 (47)千万不要忽视W锄ing (187)四、卫星电视与有线电视技术类1．卫星电视接收技术春季“日凌”时间段将于3月出现卫星电视信号或中断 (88)佛山中9、新天一锅双星接收实验 (9)村村通广播电视让万户瑶胞坐享视听盛宴 (119)简单动手修复两个频偏Ku高频头 (39)廉价卫星接收机极化电路剖析与维修 (239)华尔HR-2288卫星接收机电源不工作的检修 (229)DBOX2-D800HD卫星电视接收机的时移和录像功能 (179)DIY交直流两用卫星接收机代替寻星仪 (49)DM500V8卫星接收机无信号强度和质量维修一例 (79)DM800se卫星接收机解决76.5°E天网高清频道无伴音方法 (69)DreamUP刷机软件也惹事 (119)SH-500G寻星播放二体机出厂原始故障排除一例 (139)TCR-C4型卫星电视接收机故障检修6例 (209)视频切换台抠像的黑边问题及其应对 (257)试用安卓版高清卫星机顶盒 (149)数字卫星接收机奇怪故障修理与思考 (49)通吃王SH-500G寻星播放一体机出厂原始故障排除一例…………………l69同洲牌数字电视机顶盒故障检修3例 (99)万利达卫星电视接收机故障检修五例 (169)卫垦接收机多发故障的分析与快修5例 (109)再说户户通 (219)一款具有自动盲扫功能的免费卫星接收机——皇视HSR-2080 (99)中九一拖多卫星接收设备检修一例 (189)多管齐下抓好卫星接收系统的防雷工作 (159)2．广播电视发射、传播与接收技术100kV发射机功率模块故障与维修…l9910kW全固态电视发射机功放损坏分析与维护(上)、(下)………119、129DAM中波广播发射机驻波比检测故障维修一例 (249)DF100型PSM100kW短波发射机高末级电路工作原理及故障分析 (29)EMC及其在发射机房的实记运用 (249)GME1114E型电视发射机维护—例 (99)HARRIS 10kW电视发射机伴音系统的技术改造 (9)HARRIS-Z10CD调频发射机抽头故障分析与处理 (139)HARRIS全固态调频发射机电源控制器故障分析与维护 (109)MT2000型电子干扰发射机原理剖析(上)～(下)…………………69、79、89XDCAM专业光盘及PDW-539P型摄像机的使用 (49)把“卫视广电版”办成广电人技术交流的好平台 (9)采用STS的双母线双UPS播控机房供配电系统 (257)电视转播台机房无线温度检测系统的硬件设计 (239)调频广播信号源应急切换的技术改造 (219)调频三工器的工作原理………………l9 发射机相关电机控制系统的模糊控制设计与实现 (229)广播发射系统中接地技术的应用 (199)广电无线转播信号流程与视听监控 (149)吉兆3kW电视发射机合成器工作原理及故障处理 (209)吉兆GME1032C固态发射机中频AGC 检修一例 (19)全固态10kW DAM中波发射机的调试 (159)全固态中波数字调幅广播发射机功放模块原理和检修(上)一(下) ……………………………169、179、189 新型数字电位器在电视发射机控制电路中的应用 (39)意大利EKA、国产吉兆发射机故障检修9例 (189)用JPK-2/009型真空继电器搭建中波发射机天线转换开关 (129)转播台机房门禁系统阅读器的电路预设计 (59)自定义MP3播放器广播电台频率 (249)五、家用电器技术类能几秒充满电的新型电池 (128)抛弃你的固话——DIY网络电话 (208)浅谈JJW2系列交流净化稳压电源原理 (28)空调房间窗帘布选择有学问 (254)注意市上有镀铜铝芯电源线 (254)巧拆家电遥控器外壳 (148)让你的照片动起来(上)、(下) ......68、78 利用Windows DVD Maker让照片动起来 (238)日新月异的安防领域电子报警技术(一)、(二)...........................8、256 善用科技坚强抗灾........................l68 简易水塔水位控制电路 (38)介绍两款创意电路小吃及制作图解 (58)可为普通电池充电的智能充电器 (128)利用电容应对灯泡供电电压过高的方法 (28)浅谈微波炉的正确使用………………226 简介翻盖式F2082型袖珍AM/FM收音机 (186)关于电池运用问题的问与答 (96)光控淋浴节水电路 (126)KXH-A型康心养生电热紫砂壶不加热故障检修 (186)便携式低压电源——行灯变压器二次侧接地的探讨 (176)两款钓鱼的实用电子浮漂电路原理与制作 (216)两款实用声音发生器电路 (226)旅客下车物品遗忘提醒电路的制作 (96)趣味高空风筝夜晚警示灯电路 (186)趣味红外枪 (116)讧充电电钻功能变得更多 (16)实用的条柱形LED显示测速电路 (236)实用多地控制开关 (166)延时通电的安全插座 (146)也谈家庭住宅中220V交流电源插座及其回路的接线 (216)悦心牌无线电遥控调压开关电路剖析 (196)智修消毒柜 (186)砖瓦坯泥水份含量检测仪的制作 (36)自动制作蒸馏水的电路 (76)自制12V/18W硅光电池板谓压稳压充电器 (236)自制热/磁疗法治疗仪 (116)自制手持电磁脉冲治疗仪 (76)六、视听技术类1．音响实用技术D类功放电路IPA3001D1介绍 (220)胆机、石机AB类功率放大器之异同 (120)胆机推挽放大器的元件选择和精确调整 (30)胆机推挽输出不如单端靓声吗？ (20)东风系列车载音响多发故障快修2例 (50)关于胆机的模糊概念………………50、60几款摩托车数码音响的类型与特点 (90)简讯：祝贺斯巴克成立20周年 (250)介绍几款直放式收音机 (230)利旧利废——红灯8000双卡组合式收录机的利用 (200)利用古董变压器装配胆功放 (100)两款高保真音频功放集成电踣简介 (130)美星纪念版MC845-C12合并式真空管放大器聆听记 (230)名牌车载CD音响多发故障速修7例(上)、(下)………………………80、100浅谈电源电路中的电解电容器 (190)浅谈音响中使用的薄膜电容器 (60)狮山P500组合音响特殊故障的维修 (120)适用于BTL功放的扬声器保护电路 (170)收音机中电子管VS晶体管 (120)手机如何建立便携式WLAN热点 (182)双声道音频功放电路TA110IB介绍 (80)微型电子管6C6B简介及应用 (140)我的“喇叭花”全频号角音箱 (10)新的一年新的起点 (10)新型BTL输出音频功放块AN7522N简介 (160)一款6P3P廉价电子管功放的制作 (190)—教具有特色的805单端甲类功放剖析 (220)应用麦博“净听技术”制作无箱体音箱的体会 (110)用旧半导体收音机改装成优质调频收音机 (200)正确认识6Z4整流管及其整流电路 (150)直热式电子管4PIS小胆机 (20)6N8P(6H8C)输出变压器胆耳放电路设计 (10)自制便携式扩音机 (150)5W号筒矿用式扬声器维修心得 (10)20W简易功放的制作 (250)2．视听产品技术低价欣赏靓丽音乐．首选发烧母带音源网影HiFi高清播放器鉴听打磨记 (70)专利技术独家报道——高保真音频放大器用互补同步整流滤波电源 (210)无线好声音——森海赛尔RS220零压缩无线耳机试听体会 (258)适合小空间近距离聆听的音箱——麦博FC10 (140)介绍一款Hi-Fi2.0多媒体音箱 (30)精致时尚的2.1蓝牙家居音箱——MD312 (130)2013“我喜爱的好声音”活动听评器材赏析 (240)具有特殊电路的高保真功放 (40)P-K分割倒相器的实质——答读者问 (180)TMOS150 75W功放 (200)打造平价耳机发烧音响系统(一)~(四)………l60、170、250、258“净听技术”打造的桌面Hi-Fi精灵——麦博FC50音箱推介 (110)。
大数据背景下本科院校学生群体画像构建与应用分析
I G I T C W技术 应用Technology Application108DIGITCW2024.031 大数据背景下本科院校学生群体画像 构建与应用的意义一般意义上的学生群体画像指的是通过收集、分类学生的各方面信息掌握学生在性格、喜好、行为等方面的特征，并依据这些特征构建一个完善的学生数据体系。
在大数据技术发达的当下，本科院校学生群体画像就像学校设置的一个“信息库”或“侦查兵”，为学校的日常教学管理提供了坚实的数据支持。
这个“信息库”或“侦查兵”充分利用现代科学技术，多方面、多角度地收集了姓名、性别、民族、出勤、考试成绩、进出校、活动参与、借阅图书、上网行为、心理变化等与学生相关的静态和动态信息，并通过设计好的网络系统对它们进行了整合、提取和分析，形成了特征鲜明的学生群体画像。
通过群体画像中的学生数据，学校管理员可以更方便、快捷地了解和预测学生情况，实现规范、高效、预判的教学管理。
可见，本科院校利用大数据技术构建和应用学生群体画像是很有必要的。
对学校和教师而言，学生群体画像的构建和应用能够提供丰富的学生信息，如学习状态、学习进度、心理状态、日常行为、遵纪守法情况等，而且这些信息是以电子档的形式存储于画像系统中的，能够比较全面、快速、有效地提取出来。
此外，学生群体系统还有预警功能，在预测到学生学业成绩可能不达标时自动发出预警，这就给及时预测、发现问题、减少隐患提供了保障。
可以说，学生群体画像能够给学校和教师提供很多教学依据，让他们可以更加科学合理地对学生展开教育。
例如，根据一些本科院校的画像数据，现在课题项目：山西省高等学校哲学社会科学研究项目，编号为2021zsszsx131，课题名称为基于大数据背景下应用型本科院校学生群体画像分析系统的构建与创新应用研究。
作者简介：潘 琛（1982-），男，汉族，山西清徐人，讲师，硕士研究生，研究方向为大数据。
董国珍（1990-），女，汉族，河北邢台人，助教，硕士研究生，研究方向为思想政治教育、学生管理、社会体育。
“《水运工程》2012—2013优秀论文评选”公告
“《 水运工程 》２ ０ １ ２ ～ ２ ０ １ ３ 优 秀论文评选”公告
・１ ９ ３・
“《 水 运工程 》２ ０ １ ２ — ２ ０ １ ３ 优秀论 文评选 ＂公告
新时期 《 水运工程 》优秀论 文评选 已形 成机制 ，每两年评选 一次 ，逢 双年份举行 。２ ０ ０ ８ 年通过
七 、 审定 组专 家 、评委 、监 审单位权 利 义务 与职 责
评委享有 自主参加 、 自主遴选 、 自主评审优秀论文 的权利 ，享有杂志社对评 委单位 、评委个人刊
名宣传 和其他形式奖励 的权利 ；负有认真遴选 、评审论文 ，按时按量 （ 满足 固定推荐数量 ） 发送评审推 荐表格 ，应邀撰写评审词等义务 。审定专家享有对获奖论文奖级讨论 、 调整和确定的权利 （ 入 围论文落
四、活 动 时间
宣传启动２ ０ １ ４ 年３ 月 ；审定专家 、评委资格 、监审单位邀请确认４ ～ ５ 月 ；评委 自主海选论文 、自主评 审与 自主书面推荐反馈６ ～ ８ 月 ；评选统计 、监 审意见９ 月 ；审定组专家审定 、优秀论文点评 １ ０ １ ｌ Ｙ ｊ ；优秀
论文 特辑 出版 ２ ０ １ ５ 年２ 月 （ 暂定 ）。
八 、奖级设 置 （ 以评 委 票数 和 审定方 案为 准 ）
优秀论文一等奖３ 篇 ；二等奖６ 篇 ；三等奖１ ０ 篇。审定组视评选统计结果 可调整各奖级数量 以及增设
单项奖。 九 、评选 结果 公示
以 “《 水运工程 》２ ０ １ ２ — ２ ０ １ ３ 优秀论文评选特辑”形式 ，彩版刊发获奖作者 、审定专家 、 评 委、监审 单位等有关信息 ；全文刊发监审单位监审词 、一 、二 、三等奖全部获奖论文及评委点评。
2013年数学建模b题纸片拼接
2013年数学建模b题纸片拼接1. 引言2013年数学建模比赛中的B题，是一道关于纸片拼接的问题。
纸片拼接这一主题，在数学建模的题目中并不常见，但却涉及了许多有趣的数学和几何问题。
在接下来的文章中，我将从不同的角度和深度来探讨这一主题，希望能够对你的理解和思考有所启发。
2. 纸片拼接的基本概念让我们来了解一下纸片拼接的基本概念。
在这个问题中，我们需要将大量的纸片按照一定的规则进行拼接，以得到一个特定的形状或图案。
这涉及到对纸片的形状、尺寸和拼接方式的研究和分析。
还需要考虑到纸片的变形和叠放等因素，这是一个具有挑战性的问题。
3. 纸片拼接的数学模型在解决纸片拼接的问题时，我们需要建立相应的数学模型来描述和分析。
这包括对纸片的几何形状进行建模，考虑到其尺寸、边界和变形等因素；同时需要建立拼接规则和约束条件，以确保拼接的合理性和有效性。
通过建立数学模型，可以更好地理解纸片拼接问题的本质，并为后续的求解和优化提供基础。
4. 深入探讨纸片拼接的几何特性在纸片拼接的过程中，我们不仅需要考虑到其形状和尺寸，还需要深入研究其几何特性。
这涉及到对纸片的曲率、折叠和叠放等几何特征的分析，以便更好地理解和控制拼接的过程。
还需要考虑到纸片的叠放和叠合时可能出现的奇异现象，这对于拼接的成功至关重要。
5. 数学建模与实际应用让我们来谈谈纸片拼接的数学建模与实际应用。
纸片拼接这一看似抽象的问题，实际上与现实生活中的许多工程和制造过程有着密切的联系。
在纺织、纸品和航空航天等领域，都存在着类似的拼接和叠放问题。
通过对纸片拼接问题的研究和建模，可以为这些实际应用提供理论支持和技术指导。
6. 总结回顾通过以上的探讨，我们可以看到，纸片拼接这一看似简单的问题，实际上涉及到许多有趣的数学和几何问题。
从纸片的基本概念、数学建模到几何特性和实际应用，我们可以更加全面、深刻和灵活地理解这一主题。
我个人认为，纸片拼接问题不仅具有学术研究的价值，还具有实际应用的潜力，希望能够引起更多人的关注和研究。
(2024年)优质全国多媒体课件获奖作品(1)
01获奖作品概述Chapter评选背景与目的评选背景评选目的获奖作品数量及分布获奖作品数量获奖作品分布获奖作品涵盖了各个学段和学科领域，其中小学、初中和高中阶段的课件占比较大，同时涉及语文、数学、英语、物理、化学等多个学科。
获奖作品特点及优势创新性实用性技术性艺术性02获奖作品展示Chapter01020304涵盖XXX 课程的重点、难点，知识点全面，深入浅出。
课件内容界面美观，布局合理，色彩搭配协调，符合视觉习惯。
课件设计课件交互性强，支持多种交互方式，如拖拽、点击、输入等。
交互性采用先进的教学理念和技术手段，如虚拟现实、增强现实等。
创新性01020304课件内容互动性课件形式实用性详细解析XXX知识点，提供丰富的实例和案例。
采用独特的教学方法和手段，如游戏化学习、情境模拟等。
课件支持个性化学习路径和进度安排，满足不同学生需求。
课件提供学习效果评估功能，帮助学生及时了解自己的学习进度和成果。
课件内容课件特色个性化学习学习效果评估《XXX 》课件《XXX 》课件《XXX 》课件030201其他优秀课件03获奖作品技术分析Chapter多媒体技术应用音视频技术课件中广泛运用了高质量的音视频技术，包括清晰的语音讲解、生动的视频展示和丰富的背景音乐，为学生提供了沉浸式的学习体验。
图像处理技术通过运用图像处理技术，课件中的图片、图表和动画等视觉元素得以生动呈现，有效激发学生的学习兴趣和提高理解力。
虚拟现实技术部分课件采用了虚拟现实技术，允许学生模拟实际操作，进行互动式学习，从而加深对知识的理解和记忆。
交互性设计实现实时反馈机制人机交互界面课件中设置了实时反馈机制，如在线测试、即时评分等，使学生能够及时了解自己的学习进度和成果，调整学习策略。
个性化学习路径协作学习法课件支持学生之间的在线协作和交流，鼓励学生分享知识和经验，促进彼此之间的学习和成长。
情境教学法课件通过创设生动的学习情境，引导学生主动思考和解决问题，培养学生的实践能力和创新精神。
2013年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题优秀论文资料
碎纸片的拼接复原摘要本文主要解决碎纸片拼接复原问题。
利用附件所给碎纸片的数据，运用蚁群优化算法、Adaboost算法、Harris角点检测算法，利用Matlab软件编程求解，得到碎纸片拼接复原结果。
针对问题一，依据文字所在行的几何特征，先将文字进行二值化处理，得到文字的数据信息。
运用蚁群优化全局匹配方案完成整体匹配，利用回溯的Best-First搜索算法，得到最佳候选匹配对，由于碎纸片形状相似，Best-First搜索算法会大大降低拼接效率，最后建立蚁群优化算法模型对复原结果进行优化，得到中、英文拼接复原图（见附录一）及顺序表（见表2、表3）。
针对问题二，先对附件3、附件4中的碎纸片进行像素特征分析，将每一个矩形像素特征区域的白色区域设为0、黑色区域设为1，利用Adaboost算法对碎纸片进行分类处理，再依据矩形像素特征进行匹配，得到拼接复原中文、英文图片。
对每次匹配循环进行人工干预得出碎纸片的拼接复原顺序图（见附录二）及顺序表（见表4、表6）。
针对问题三，在对比经典角点检测算法的基础上，利用附件5中图片的信息，运用Harris角点检测的多层匹配图像拼接算法，得到图片的角点信息。
采用标准互相关联法和互信息法对Harris角点进行粗匹配，之后根据特征点周围的边缘信息过滤为匹配点，再用RANSAC进行精确匹配，得到一幅完整的拼接复原图像。
最后，运用神经网络边缘检测算法进行优化，快速的获取准确的碎纸片的拼接复原顺序图（见附录三）及顺序表（见表8、表9）。
关键词：蚁群优化算法 Adaboost算法 Harris角点检测神经网络1 问题重述破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。
传统上，拼接复原工作需由人工完成，准确率较高，但效率很低。
特别是当碎片数量巨大，人工拼接很难在短时间内完成任务。
随着计算机技术的发展，人们试图开发碎纸片的自动拼接技术，以提高拼接复原效率。
2013年全国数学建模比赛优秀论文汇编
车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素，导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低的现象。
由于城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点，一条车道被占用，也可能降低路段所有车道的通行能力，即使时间短，也可能引起车辆排队，出现交通阻塞。
如处理不当，甚至出现区域性拥堵。
对于问题一，由于实际通行能力是建立在基本通行能力和可能通行能力之上的，所以在求解实际通行能力之前，需要算出基本通行能力和可能通行能力，针对问题一创建了一张流程图，从中可以清晰地看到这一递进过程，并且基本通行能力是理想状态下的，相当于是表示了最大的车流量，可能通行量是与修正关系有关的，对实际通行能力这一因素进行计算，创建一系列的算式模型，得出实际通行能力的变化过程，根据GREENSHIELD K-V线性算法得出道路越堵，车速越慢，则实际通行能力就越差，反之就会较好。
对于问题二，因为所占的车道不同，并且给的条件中有说明左转车流比例和右转车流比例不同，那只需验证两者是否存在显著性差异，运用配对样本t检验的方法就是要先满足这一方法的两个前提条件，首先必须验证是否满足正态分布，经过SPSS软件的验证可以得出符合正态分布。
然后再进行配对，从配对的结果中可以看出存在显著性差异，再结合左右转的车流量比例，更加可以看出存在显著性差异。
对于问题三，主要是对所推出来的回归方程的判断和分析因变量和各因子之间的关系，在本问中要先求出排队长度，排队长度是根据堵塞密度，进出车辆数之间的差值来求解，再根据最小二乘法来判断所假设的这一模型是否符合多元线性回归关系，本问中得出符合多元线性回归关系。
再在排队长度和最小二乘法的基础之上，运用SPSS软件，在进行结果分析时得出实际通行能力对于排队长度没有影响，所以可以剔除，而事故持续时间和上游车流量对排队长度都有明显的影响，然后得出他们的相关系数，求出最后的相关方程式。
对于问题四，题目中给出了事故发生点到上游路口的距离为140米，并且上游车流量为1500pcu/h，结合视频1中多次出现的120米这一个顶点，推算出120米内大概最大的堵塞车流量，然后按比例分配推算出140米的最大堵塞车流量，视频1中的可以通过加权平均来求出平均的实际通行能力，则事故持续时间就是要靠140米的最大堵塞车流量和平均实际通行能力来计算，最后得出事故持续时间为2.37min。
奖励通知模板集锦10篇
奖励通知模板集锦10篇奖励通知篇1全体成员：于本月19日凌晨2点左右，保安部z在z阁巡察时发现有两件衣服、一把钥匙、一批重要证件以及一个钱包，其中钱包内有现金500多元。
z发现后并没有据为己有，最后做到物归原主，此事件充份体现该名员工拾金不昧，毫无私心的精神，这种行为值得我司全体员工学习。
现公司决定给予书面通报表扬并奖励其绩效10%作为鼓励。
特此通告。
行政人事部__年__月__日奖励通知篇2各团体会员、个人会员：根据本学会《关于开展度优秀论文评选活动的通知》（金土建学[]1号），经专家评选，评选出优秀论文一等奖1篇、二等奖3篇、三等奖14篇，现予以通报表彰。
一、一等奖名单：1.1金华职业技术学院李晓珍、张苑竹的《海底隧道非饱和混凝土中水分渗透研究》；二、二等奖名单：2.1金华职业技术学院刘建锋、何国平、廖俊燕、诸葛颖的《循环式活性污泥工艺处理城镇污水运行效果分析》；2.2金华职业技术学院郑朝灿、陈重东的《建筑创作的情与理——汽摩配检测公共服务平台》——暨国家质检中心方案设计；2.3金华市婺城区财政局评审中心豆常伟的《政府投资项目工程签证存在问题及管理措施》。
三、三等奖名单：3.1新世纪建设集团有限公司申屠向亮的《建筑工程绿色施工现状分析及推进建议》；3.2晟元集团有限公司吕铁飞的《扣件式钢管高大支模架的施工技术管理》；3.3晟元集团有限公司夏淼军的《浅谈国外工程技术标书的编制》；3.4金华市婺城区财政局评审中心豆常伟的《财政部门对政府投资项目招标文件审核中常见问题的探讨》；3.5金华市婺城区财政局评审中心豆常伟的《政府投资项目工程量清单审核常见问题及管理措施》；3.6晟元集团有限公司金永萍的《建筑施工企业高负债率原因及其对策》；3.7晟元集团有限公司祝俊杰的《浅析项目成本控制与BIM的运用》；3.8浙江晟民园林建设有限公司缪德兴、陈益宏、马剑锋的《沥青路面不平整的原因分析》；3.9浙江晟民园林建设有限公司廖勇华、马剑英、朱旭林的《提高沥青路面平整度的措施》；3.10晟元集团有限公司章利君的《浅谈建筑企业催讨工程欠款的难点与办法》；3.11新世纪建设集团有限公司王志鹏的《发展建筑工业化的优势、实施路径及难点对策》；3.12新世纪建设集团有限公司郭燕青的《浅谈灌注桩后注浆施工技术在建筑工程施工中的应用》；3.13晟元集团有限公司吴建平的《转换层施工技术在高层建筑中的应用》；3.14金华职业技术学院廖俊燕、舒慧斌、刘建锋的《石灰石粉在混凝土配合比设计中的应用研究》。
基于多任务深度特征提取及MKPCA_特征融合的语音情感识别
第54卷 第5期2023年9月太原理工大学学报J O U R N A L O F T A I Y U A N U N I V E R S I T Y O F T E C HN O L O G YV o l .54N o .5S e p.2023 引文格式:李宝芸,张雪英,李娟,等.基于多任务深度特征提取及MK P C A 特征融合的语音情感识别[J ].太原理工大学学报,2023,54(5):782-788.L I B a o y u n ,Z HA N G X u e y i n g ,L I J u a n ,e t a l .S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n b a s e d o n m u l t i -t a s k d e e pf e a t u r e e x t r a c -t i o n a n d MK P C A f e a t u r e f u s i o n [J ].J o u r n a l o f T a i y u a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l og y,2023,54(5):782-788.收稿日期:2022-03-04;修回日期:2022-04-10基金项目:国家自然科学基金资助项目(61371193);山西省回国留学人员科研资助项目(H G K Y 2019025) 第一作者:李宝芸(1996-),硕士研究生,(E -m a i l )2825959351@q q.c o m 通信作者:张雪英(1964-),博士,教授,主要从事语音信号处理㊁人工智能的研究,(E -m a i l )t y z h a n g x y@163.c o m 基于多任务深度特征提取及MK P C A特征融合的语音情感识别李宝芸,张雪英,李 娟,黄丽霞,陈桂军,孙 颖(太原理工大学信息与计算机学院,太原030024)摘 要:ʌ目的ɔ针对传统声学特征所含情感信息不足的问题,提出一种基于多任务学习的深度特征提取模型优化声学特征,所提声学深度特征既能更好表征自身又拥有更多情感信息㊂ʌ方法ɔ基于声学特征与语谱图特征之间的互补性,首先通过卷积神经网络提取语谱图特征,然后使用多核主成分分析方法对这两个特征进行特征融合降维,所得融合特征可有效提升系统识别性能㊂ʌ结果ɔ在E MO D B 语音库与C A S I A 语音库上进行实验验证,当采用D N N 分类器时,声学深度特征与语谱图特征的多核融合特征取得最高识别率为92.71%㊁88.25%,相比直接拼接特征,识别率分别提升2.43%㊁2.83%.关键词:语音情感识别;多任务学习;声学深度特征;语谱图特征;多核主成分分析中图分类号:T N 912.34 文献标识码:AD O I :10.16355/j .t yu t .1007-9432.2023.05.004 文章编号:1007-9432(2023)05-0782-07S p e e c h E m o t i o n R e c o g n i t i o n B a s e d o n M u l t i -t a s k D e e p Fe a t u r e E x t r a c t i o n a n d MK P C A F e a t u r e F u s i o nL I B a o y u n ,Z H A N G X u e y i n g ,L I J u a n ,H U A N G L i x i a ,C H E N G u i j u n ,S U N Y i n g(C o l l e g e o f I n f o r m a t i o n a n d C o m p u t e r ,T a i y u a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,T a i yu a n 030024,C h i n a )A b s t r a c t :ʌP u r po s e s ɔS p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n a l l o w s c o m p u t e r s t o u n d e r s t a n d t h e e m o -t i o n a l i n f o r m a t i o n c o n t a i n e d i n h u m a n s p e e c h ,a n d i s a n i m p o r t a n t p a r t o f i n t e l l i ge n t h u m a n -c o m -p u t e r i n t e r a c t i o n .F e a t u r e e x t r a c t i o n a n df u s i o n a r e k e y p a r t s i n s p e e c h e m o t i o n r e c og n i t i o n s ys -t e m s ,a n d h a v e a n i m p o r t a n t i m p a c t o n r e c o g n i t i o n r e s u l t s .A i m i n g a t t h e p r o b l e m o f i n s u f f i c i e n t e m o t i o n a l i n f o r m a t i o n c o n t a i n e d i n t r a d i t i o n a l a c o u s t i c f e a t u r e s ,a d e e pf e a t u r e e x t r a c t i o n m e t h o d b a s e d o n m u l t i -t a s k l e a r n i ng f o r o p t i m i z a t i o n o f a c o u s t i c f e a t u r e s i s p r o p o s e d i n thi s p a pe r .ʌM e t h o d s ɔT h e p r o p o s e d a c o u s t i c d e pt h f e a t u r e c a n b e t t e r c h a r a c t e r i z e i t s e l f a n d h a s m o r e e m o -t i o n a l i n f o r m a t i o n .T h e n ,o n t h e b a s i s o f t h e c o m p l e m e n t a r i t y be t w e e n a c o u s t i cf e a t u r e s a n d s p e c t r og r a m f e a t u r e s ,s p e c t r o g r a m f e a t u r e s th r o u gh c o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k a r e e x t r a c t e d .T h e n ,t h e m u l t i -k e r n e l p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l ys i s m e t h o d i s u s e d t o p e r f o r m f e a t u r e f u s i o n a n d d i m e n s i o n r e d u c t i o n o n t h e s e t w o f e a t u r e s ,a n d t h e o b t a i n e d f u s i o n f e a t u r e s c a n e f f e c t i v e l y im -Copyright ©博看网. All Rights Reserved.p r o v e t h e s y s t e m r e c o g n i t i o n p e r f o r m a n c e.ʌF i n d i n g sɔE x p e r i m e n t s a r e c a r r i e d o u t o n t h e E MO D B a n d t h e C A S I A s p e e c h d a t a b a s e s.W h e n t h e D N N c l a s s i f i e r i s u s e d,t h e m u l t i-k e r n e l f u-s i o n f e a t u r e o f t h e a c o u s t i c d e p t h f e a t u r e a n d t h e s p e c t r o g r a m f e a t u r e a c h i e v e t h e h i g h e s t r e c o g n i-t i o n r a t e s o f92.71%a n d88.25%,r e s p e c t i v e l y.C o m p a r e d w i t h d i r e c t f e a t u r e s p l i c i n g,t h i s m e t h o d i n c r e a s e d t h e r e c o g n i t i o n r a t e b y2.43%a n d2.83%,r e s p e c t i v e l y.K e y w o r d s:s p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n;m u l t i-t a s k l e a r n i n g;a c o u s t i c d e p t h f e a t u r e s;s p e c t r o-g r a m f e a t u r e s;m u l t i-k e r n e l p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s语音情感识别是一门致力于让计算机明白人类语音所包含的情感信息,达到像人一样进行生动㊁自然交流的技术,在智能家居㊁智慧医疗等多个领域得到广泛应用㊂其模型一般包括三个模块,语音情感数据库㊁特征提取以及识别算法[1]㊂其中,特征提取是模型的关键部分之一,且随着特征种类的增多,有效的特征融合也成为提升识别性能的重要方式㊂目前常用的声学特征包括韵律学特征(能量㊁语速㊁过零率),音质特征(共振峰)与梅尔频率倒谱系数(M e l-f r e q u e n c y c e p s t r a l c o e f f i c i e n t s,M F C C)三类[2],但是这些特征都属于浅层特征,并不能表征语音信号的深层次特性㊂深度学习的出现为解决这个问题提供了新的思路[3-4]㊂深度神经网络(d e e p n e u r a l n e t w o r k s,D N N)是常用的提取深度特征的方式,通过有监督的网络训练,可以使隐藏层学习到更多情感信息,之后提取隐藏层作为声学深度特征进行后续的识别工作,可有效提升模型的性能㊂文献[5]利用D N N对直接提取的声学特征进行二次特征优化,增强了传统声学特征的情感信息㊂这说明了利用深度学习优化声学特征的可行性㊂本文为提取更能表征自身且情感信息增多的声学深度特征,在D N N的基础上,结合多任务学习[6-7]的思想,提出一种基于多任务学习的深度特征提取模型㊂在D N N的基础框架之上,构建分类任务与自学习任务,同时训练网络,提取深度特征㊂其中,分类任务中网络的标签为情感类别;自学习任务中设置网络的标签为输入特征本身,在网络的输出层进行特征的重构㊂该模型的整体流程为通过共享的输入层和隐藏层,同时训练分类任务与自学习任务,通过反向传播使得隐藏层具备更多原始特征以及情感信息,训练结束后,提取隐藏层作为声学深度特征输出㊂同时,语谱图作为语音信号的二维表征,包含语音的时频域信息,语谱图特征的提取也是目前的研究热点之一[8-9]㊂本文利用卷积神经网络(c o n v o l u-t i o n a l n e u r a l n e t w o r k,C N N)对语谱图进行学习训练,最后提取全局平均池化层作为语谱图特征输出㊂声学特征与语谱图特征作为语音信号不同维度的表征,两者进行融合可有效提升模型的性能[10-12]㊂文献[13]首先将语谱图通过卷积循环神经网络提取语谱图特征,然后将其与声学特征拼接后输入s o f t-m a x分类器进行识别,结果显示拼接特征的识别率要优于单一特征,说明了上述特征融合的有效性㊂但是直接拼接的特征实质上并没有对特征进行空间上的融合,且会存在特征维数过大的问题㊂多核学习[14]利用核函数将特征映射到高维空间,可以使声学特征与语谱图特征在核空间进行映射融合,获取两个不同特征的优势,从而提升融合特征的性能;核主成分分析[15]可以缩减特征维数,从而解决特征融合带来的维数过多的问题㊂因此,本文结合上述两个算法,构建多核主成分分析(m u l t i p l e k e r n e l p r i n-c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s,MK P C A)的方法进行特征融合㊂该方法首先将声学特征与语谱图特征结合多核学习的思想构建多核映射空间,使其具有不同核函数的映射特性从而获得更强的特征映射能力,之后进行P C A降维得到融合特征㊂综上所述,本文提出的基于多任务深度特征提取及多核主成分分析语音情感识别系统如图1所示㊂深度特征提取与特征融合是整个系统的关键㊂首先,提取语音信号的声学特征与语谱图作为原始输入;之后,采用多任务深度神经网络提取声学深度特征,利用卷积神经网络提取语谱图特征,作为融合的前端特征;接着使用MK P C A算法得到融合特征,最后输入D N N分类器进行情感识别㊂最终在E MO D B㊁C A S I A语音库上进行验证,结果表明经过深度特征提取与MK P C A特征融合,语音情感识别系统的性能得到了改善,展现了更强的分类能力㊂下面详细叙述各部分原理和算法㊂1基于多任务学习的声学深度特征1.1声学特征本文使用O p e n S M L I E工具箱提取语音信号的387第5期李宝芸,等:基于多任务深度特征提取及MK P C A特征融合的语音情感识别Copyright©博看网. All Rights Reserved.卷积神经网络深度特征提取特征融合分类输出输入语音信号语谱图语谱图特征声学特征多任务深度神经网络声学深度特征MK PCA分类器高兴生气悲伤…图1 语音情感识别系统F i g .1 S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n b l o c k d i a gr a m 声学特征 I N T E R S P E E C H 2009情感挑战赛特征集(I S 09特征集),该特征集共包括32类特征,每类特征提取12个统计量得到共计384维特征,具体特征见表1.表1 I S 09特征集T a b l e 1 I S 09f e a t u r e s e t声学特征能量㊁M F C C 特征㊁过零率㊁发声概率㊁基频及对应的一阶系数统计量最大值㊁最小值㊁变化范围㊁最大值位置㊁最小值位置㊁平均值㊁斜率㊁偏移值㊁二次误差㊁标准偏差㊁偏度㊁峰度I S 09特征集由传统声学特征组成,只能表征语音信号的浅层特征,不能在更深层次上描述语音信号,故本文采取基于多任务学习的深度神经网络对该特征集进行二次特征提取,得到更为高级的声学深度特征㊂1.2 多任务学习多任务学习与一般的单任务学习(如D N N 为单任务学习网络)不同,其简要结构如图2所示㊂多任务学习的结构一般由共享模块与任务模块组成,共享模块包含共享的网络参数,任务模块包含该网络需完成的不同任务㊂多任务学习通过共享网络层参数并行训练多个任务,最终使得单个网络可以实现多个功能㊂task1task2task3Task layersShared layers图2 多任务学习框架F i g .2 M u l t i -t a s k l e a r n i n g fr a m e w o r k 1.3 基于多任务学习的深度特征提取模型本文在D N N 网络的基础上,结合多任务学习,构建多任务D N N 网络进行深度特征提取㊂其中,多任务为分类任务与自学习任务㊂分类任务的本质为设置网络的标签为情感类别,通过s o f t m a x 进行分类识别;自学习任务本质为重构特征,设置网络的标签为输入特征本身,通过线性映射将隐藏层重构为与输入特征维数相同的输出层,计算输出与标签之间的均方误差,实现对输入特征的重构工作㊂本文所提多任务深度特征提取框架如图3所示㊂多任务深度神经网络包含一个输入层㊁三个隐藏层与两个输出层㊂其中,输出层实现两个不同的任务,具有两个不同的损失,网络通过建立联合损失进行反向传播,同时训练分类任务与自学习任务,最终使得隐藏层即所提声学特征可更好表征特征自身以及情感信息增多㊂其整体流程如下:1)I u pu t 输入为I S 09特征集,记为x ={x 1,x 2, ,x n },其中,x n 为特征值,n 为特征维数㊂2)x 前向传播经过共享的隐藏层(H i d d e n 1㊁H i d d e n 2与H i d d e n 3)进行映射学习㊂3)在H i d d e n 3之后进行输出,分为两个输出任务:分类任务与自学习任务㊂a )分类任务将输入的H i d d e n 3的数据,通过s o f t m a x 函数计算情感类别概率得到预测标签,然后通过交叉熵损失函数计算真实情感标签与预测标签之前的损失l o s s 1,反向传播微调隐藏层参数,使得隐藏层具有更多情感标签信息㊂其中,损失函数l o s s 1如式(1)所示,l o s s 1=ðmi =1-y iln (y 'i)-(1-y i)l n (1-y 'i)m.(1)其中,y i 为情感真实标签值,y 'i 为情感预测标签值,m 为情感类别数㊂b )自学习任务通过线性映射将输入的H i d -d e n 3的数据扩展至维数为n 对x 进行重构得到x ',同时通过均方误差计算x 与x '之间损失l o s s 2,反向传播更新网络参数,使H i d d e n 3包含更多输入特征的信息㊂损失函数l o s s 2如式(2)所示,l o s s 2=ðni =1(x i -x 'i )2n.(2)487太原理工大学学报 第54卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.分类任务task1Softmax输出层Output1（y '）Output2（x '）linear mapping自学习任务task2loss 2＝∑（x i -x i '）2/nni =1βlossαloss 1＝∑-y i ln （y i '）-（1-y i ）ln （1-y i '）mi =1m共享输入层以及隐藏层深度特征Input （x ）Hidden1Hidden2Hidden3图3 多任务深度特征提取框图F i g .3 B l o c k d i a g r a m o f m u l t i -t a s k d e e p fe a t u r e e x t r a c t i o n 4)多任务学习的本质在于一个网络实现两个任务,通过建立多任务损失l o s s 同时对分类任务与自学习任务进行反向传播微调神经元节点值,多任务损失l o s s 定义如式(3)所示,l o s s =α㊃l o s s 1+β㊃l o s s 2.(3)其中,α㊁β为对应的权重㊂训练结束后,提取H i d d e n 3作为声学深度特征输出㊂经过多任务深度神经网络提取的声学深度特征具有两个特点:更多的情感信息和更好的表征原始特征㊂2 基于MK P C A 特征融合的语音情感识别模型声学特征与语谱图特征是常用的语音特征,声学特征是语音的一维表征,而语谱图特征是语音的二维表征,两个特征是对语音信号的不同表达,对情感的表述能力不同,具有互补的特性,两者融合可以有效提升模型的识别性能㊂本文提出一种多核主成分分析(MK P C A )的方法对二者进行特征融合㊂2.1 基于卷积神经网络的语谱图特征语谱图是语音信号经过傅里叶变换后的二维表示,可有效表征语音信号的时频域特性,M e l 语谱图在传统语谱图的基础上加入M e l 滤波器,使得该语谱图能更好地表征人类对情感的认知㊂语谱图特征的提取是将M e l 语谱图通过C N N 的学习实现的,C N N 网络结构如表2所示㊂2.2 基于多核主成分分析的特征融合多核学习可联合多个核函数构建多核空间,通表2 C N N 网络结构T a b l e 2 C N N n e t w o r k s t r u c t u r e网络层尺寸输入层40*300卷积层17*1池化层12*4卷积层27*3池化层22*4卷积层37*3池化层32*4卷积层45*3池化层42*4全局平均池化层5128过映射融合多种特征㊂K P C A 利用核函数将原始数据映射到高维空间,然后在高维空间中进行主成分分析可对数据进行降维处理㊂本文结合两者构建多核主成分分析(MK P C A )融合声学深度特征与语谱图特征㊂其主要流程如图4所示㊂多核映射特征空间：K mlopca ＝λ1·K poly +λ2·K rbf预处理声学深度特征、语谱图特征计算协方差矩阵求解特征值与特征向量按照预设维数输出特征向量图4 MK P C A 算法框图F i g .4 MK P C A a l g o r i t h m b l o c k d i a gr a m MK P C A 算法流程如下:1)输入声学深度特征与语谱图特征的拼接特587 第5期 李宝芸,等:基于多任务深度特征提取及MK P C A 特征融合的语音情感识别Copyright ©博看网. All Rights Reserved.征 I S09MT-M S P特征,进行数据预处理㊂2)构造多核映射空间㊂在核函数的选取上,不同的核函数具有不同的特性,但是线性核本质上并没有对特征空间进行映射,S i g m o i d核函数只在某些特殊核参数值的条件下才满足M e r c e r条件,因此本文选取关注全局特性的多项式核与关注局部特性的径向基核构成多核㊂将输入的特征集进行多项式核与径向基核映射,得到多项式核矩阵K p o l y与径向基核矩阵K r b f.其中,多项式核计算公式如式(4)所示:K p o l y(z i,z j)=(a㊃z i㊃z T j+c)d.(4)式(4)中共包含三个参数:a㊁c㊁d,z i㊁z j属于输入特征空间z.径向基核计算公式为如式(5)所示:K r b f(z i,z j)=e x p(- z i-z j 2/2σ2).(5)式(5)包含一个参数:σ.多核映射空间K m k p c a计算如式(6)所示:K m k p c a=λ1㊃K p o l y+λ2㊃K r b f.(6)其中,K m k p c a为多核矩阵,λ1㊁λ2分别为K p o l y与K r b f 的权重,且λ1+λ2=1.3)最后在映射后的空间进行主成分分析㊂对所求多核矩阵求解协方差矩阵,解得特征值与特征向量,按照设定维数进行映射得到融合降维后的特征㊂3实验设置及结果3.1情感语音数据库本文共在两个不同语种的公开数据集上进行实验验证,具体信息如下㊂E MO D B情感语音数据库,是由柏林工业大学录制的德语情感语音库,共535个样本,包含7种情感(生气㊁害怕㊁厌恶㊁高兴㊁中性㊁悲伤㊁无聊)㊂C A S I A情感语音数据库,是由中科院录制的汉语情感语音库,共1200个样本,包含6种情感(生气㊁害怕㊁高兴㊁中性㊁伤心㊁惊讶)㊂3.2实验参数设置实验环境为p y t h o n3.7㊁t e n s o r f l o w1.14,采用五折交叉验证的方式划分训练集与测试集,比例为4ʒ1,评价指标为准确率㊂1)多任务深度神经网络参数:学习率为0.001,b a tc h-s i z e为32,e p o c h为50,共享的第1㊁2隐藏层神经元数目为:[512,512];为提取分类性能最优的深度特征,特征提取层(即第3个隐藏层)共设置5个不同的神经元数目进行对比研究:[50,100,150,200,250];经过实验选取多任务权重为α=0.8㊁β= 0.2.2)语谱图特征提取网络参数:学习率为0.0003,b a tc h-s i z e为32,训练e p o c h为50.3)MK P C A参数:p o l y核的参数a㊁c均在[2-8,28]均匀取40个值,d为[1,2,3];r b f核的参数σ在[2-8,28]均匀取40个值,经过网格寻优的方式得到最优参数组合;经过实验选取两个核函数的权重为λ1=0.4㊁λ2=0.5.4)D N N分类网络参数:学习率为0.001,b a tc h-s i z e为64,e p o c h为50,隐藏层参数为[512, 512,300].3.3实验结果实验中出现的特征名称如表3.表3特征名称说明T a b l e3 F e a t u r e n a m e d e s c r i p t i o n特征说明I S09O p e n S M L I E工具箱提取的声学特征I S09D N N经过深度神经网络提取的声学深度特征I S09M T经过多任务深度神经网络提取的声学深度特征M S P经过C N N提取的语谱图特征I S09M T-M S P I S09MT㊁M S P特征直接拼接后的特征I S09M T-M S P-MK P C A I S09M T-M S P特征经过MK P C A融合后的特征3.3.1声学深度特征实验结果为获得识别效果最优的声学深度特征,实验共设置5个不同的神经元数目提取对应维数的深度特征进行对比,同时与经过深度神经网络提取的深度特征进行对比用以验证多任务学习的有效性㊂两个语音库采用D N N分类器时的识别率如图5所示,原始I S09特征的识别率分别为82.80%㊁75.91%.由图5可以看出,I S09MT特征在两个语音库上的识别率均比原始I S09特征识别率高,最高提升4.12%㊁5.26%,这说明了声学深度特征可有效优化声学特征,提升其情感分类能力㊂同时,I S09MT特征比I S09D N N特征识别率高,这体现了多任务学习的有效性㊂由于多任务D N N网络增加了自学习任务,使得网络计算复杂度有所增加,但我们用小的代价换来了识别率的提升㊂其中,I S09MT特征在E MO D B语音库上特征维数为150维时取得最高识别率为86.92%,相比I S09D N N特征提升1.62%.在C A S I A语音库上为200维时最高识别率为81.17%,相比I S09D N N特征提升1.09%,故本文选取上述维数的特征作为所提声学深度特征㊂687太原理工大学学报第54卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.88878685848382识别率/ %50100150200250特征维数（神经元数）85.3084.1884.6785.2385.4286.9286.1784.1183.7484.49IS09DNNIS09MT（a ）EMODB 语音库结果828180797877识别率/ %50100150200250特征维数（神经元数）79.5079.0078.5078.9280.1780.5081.1780.0879.0380.42IS09DNN IS09MT（b ）CASIA 语音库结果图5 声学特征识别结果F i g .5 A c o u s t i c f e a t u r e r e c o gn i t i o n r e s u l t s 3.3.2 声学深度特征与语谱图特征MK P C A 特征融合实验结果实验共提取4个不同维数的融合特征来验证MK P C A 算法的有效性,在两个语音库的识别率如表4所示,M S P 特征识别率分别为80.18%㊁80.17%,直接拼接的I S 09MT -M S P 特征的识别率分别为90.28%㊁85.42%.表4 I S 09M T -M S P -MK P C A 特征识别率T a b l e 4 R e c o gn i t i o n r a t e o f I S 09M T -M S P -MK P C A f e a t u r e %语音库识别率/%100150200250E MO D B 91.9692.3392.7192.14C A S I A88.0088.0888.2588.17由表4可以看出,经过MK P C A 算法融合降维得到的I S 09MT -M S P -MK P C A 特征在两个语音库上维数为200时取得最大识别率分别为92.71%㊁88.25%,相比单一特征的识别率提升明显,与直接拼接的I S 09MT -M S P 特征相比识别率分别提升2.43%㊁2.83%,说明所提MK P C A 算法可有效利用两个不同特性特征的优势,提升模型性能㊂图6为I S 09MT -M S P -MK P C A 特征在两个语音库上的混淆矩阵,可以看出,绝大部分样本都识别了正确的情感,只有少数样本存在混淆,具体分析如下:由图6(a )中可看出,在E MO D B 语音库上高兴与生气之间的混淆度最大,这是由于两者都是高效价的情感,所以不易区分;由图6(b )可看出,在C A -S I A 语音库上,悲伤与恐惧之间的混淆度最大,这是由于两者都是低效价的情感,所以两者易混淆㊂anger fear bored disgust happyneutral sady _t r u esadangerfearbored disgust happy neutraly _pred 600120007400300005400120004500025007600003006200014006125（a ）EMODB 语音库angerfear happy neutral sad surprise y _t r u esadangerfearhappy neutraly _pred 18000913（b ）CASIA 语音库surprise21693324115186242105618131722131166050242177图6 混淆矩阵F i g.6 C o n f u s i o n m a t r i x 3.3.3 结果对比表5列出了本文所提语音情感识别算法与其他方法在两个语音库上的识别率对比㊂其中论文所用特征均为声学特征与语谱图㊂表5 与其他方法在两个语音库上的识别率比较T a b l e 5 R e c o g n i t i o n r a t e c o m pa r a t i o n o n t w o d a t ab a s e s %论文方法E MO D B C A S I A 文献[10]直接拼接+r e l i e f F90.21-文献[12]并行卷积循环神经网络86.4458.25文献[13]直接拼接+s o f t m a x-78.91文献[14]MK L 86.0088.00本文方法多任务深度特征+MK P C A92.7188.25 由表5可看出,本文所提模型在两个语音库上均取得了最好识别率,这说明本文所提基于多任务学习的深度特征提取模型以及MK P C A 特征融合算法可有效利用语音信号中包含的情感信息,使得最终的分类性能提升㊂787 第5期 李宝芸,等:基于多任务深度特征提取及MK P C A 特征融合的语音情感识别Copyright ©博看网. All Rights Reserved.4结束语考虑到特征提取及特征融合在语音情感识别中的重要性,首先提出一种多任务深度神经网络进行声学特征的优化工作,通过同时训练分类任务与自学习任务,使得所提声学深度特征拥有更多的情感信息和更好的表征原始特征;接着基于声学特征与语谱图特征之间的互补性,利用MK P C A算法对二者进行特征融合;最后,将所提方法在E MO D B㊁C A S I A语音库上进行验证,多核融合特征最高识别率为92.71%㊁88.25%,相比直接拼接特征,识别率分别提升2.43%㊁2.83%,表明所提方法有效提升了模型识别性能㊂参考文献:[1]张雪英,孙颖,张卫,等.语音情感识别的关键技术[J].太原理工大学学报,2015,46(6):629-636.Z HA N G X Y,S U N Y,Z HA N G W,e t a l.T h e k e y t e c h n o l o g y o f s p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n[J].J o u r n a l o f T a i y u a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y,2015,46(6):629-636.[2]张雪英,张婷,孙颖,等.基于P A D模型的级联分类情感语音识别[J].太原理工大学学报,2018,49(5):731-735.Z HA N G X Y,Z HA N G T,S U N Y,e t a l.C a s c a d i n g c l a s s i f i c a t i o n e m o t i o n s p e e c h r e c o g n i t i o n b a s e d o n P A D m o d e l[J].J o u r n a l o f T a i y u a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y,2018,49(5):731-735.[3] W E I P,Z H A O Y.A n o v e l s p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n a l g o r i t h m b a s e d o n w a v e l e t k e r n e l s p a r s e c l a s s i f i e r i n s t a c k e d d e e p a u-t o-e n c o d e r m o d e l[J].P e r s o n a l a n d U b i q u i t o u s C o m p u t i n g,2019,23(3-4):521-529.[4] Z HA N G L,WA N G L,D A N G J,e t a l.G e n d e r-a w a r e C N N-B L S T M f o r s p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n[C]ʊI n t e r n a t i o n a l C o n f e r-e n c e o n A r t if i c i a l N e u r a l N e t w o r k s.S p r i ng e r,Ch a m,2018:782-790.[5]S U N L,Z O U B,F U S,e t a l.S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n b a s e d o n D N N-d e c i s i o n t r e e S VM m o d e l[J].S p e e c h C o mm u n i c a t i o n,2019,115(2019):29-37.[6] Y A O Z,WA N G Z,L I U W,e t a l.S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n u s i n g f u s i o n o f t h r e e m u l t i-t a s k l e a r n i n g-b a s e d c l a s s i f i e r s:H S F-D N N,M S-C N N a n d L L D-R N N[J].S p e e c h C o mm u n i c a t i o n,2020,120:11-19.[7] L I Y,Z H A O T,K AWA H A R A T.I m p r o v e d e n d-t o-e n d s p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n u s i n g s e l f a t t e n t i o n m e c h a n i s m a n d m u l t i-t a s k l e a r n i n g[C]ʊI n t e r s p e e c h2019,2019:2803-2807.[8] Z HA N G S,Z H A N G S,HU A N G T,e t a l.S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n u s i n g d e e p c o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k a n d d i s c r i m i-n a n t t e m p o r a l p y r a m i d m a t c h i n g[J].I E E E T r a n s a c t i o n s o n M u l t i m e d i a,2017,20(6):1576-1590.[9] L U O D,Z O U Y,HU A N G D.I n v e s t i g a t i o n o n j o i n t r e p r e s e n t a t i o n l e a r n i n g f o r r o b u s t f e a t u r e e x t r a c t i o n i n s p e e c h e m o t i o nr e c o g n i t i o n[C]ʊI n t e r s p e e c h2018,2018:152-156.[10] E R M B.A n o v e l a p p r o a c h f o r c l a s s i f i c a t i o n o f s p e e c h e m o t i o n s b a s e d o n d e e p a n d a c o u s t i c f e a t u r e s[J].I E E E A c c e s s,2020,8:221640-221653.[11]胡德生,张雪英,张静,等.基于主辅网络特征融合的语音情感识别[J].太原理工大学学报,2021,52(5):769-774.HU D S,Z HA N G X Y,Z H A N G J,e t a l.S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n b a s e d o n m a i n a n d a u x i l i a r y n e t w o r k f e a t u r e f u s i o n[J].J o u r n a l o f T a i y u a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y,2021,52(5):769-774.[12]J I A N G P X,H O N G L.P a r a l l e l i z e d c o n v o l u t i o n a l r e c u r r e n t n e u r a l n e t w o r k w i t h s p e c t r a l f e a t u r e s f o r s p e e c h e m o t i o n r e c o g n i-t i o n[J].I E E E A c c e s s,2019,7:90368-90377.[13] P E N G W Y,T A N G X Y.S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n o f m e r g e d f e a t u r e s b a s e d o n i m p r o v e d c o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k[C]ʊI E E E2n d I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n I n f o r m a t i o n C o mm u n i c a t i o n a n d S i g n a l P r o c e s s i n g(I C I C S P),2019:301-305.[14]王忠民,刘戈,宋辉.基于多核学习特征融合的语音情感识别方法[J].计算机工程,2019,45(8):248-254.WA N G Z M,L I U G,S O N G H.S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n m e t h o d b a s e d o n m u l t i-c o r e l e a r n i n g f e a t u r e f u s i o n[J].C o m p u t e rE n g i n e e r i n g,2019,45(8):248-254.[15] C H A R O E N D E E M,S U C H A T O A,P U N Y A B U K K A N A P.S p e e c h e m o t i o n r e c o g n i t i o n u s i n g d e r i v e d f e a t u r e s f r o m s p e e c hs e g m e n t a n d k e r n e l p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s[C]//14t h I n t e r n a t i o n a l J o i n t C o n f e r e n c e o n C o m p u t e r S c i e n c e a n d S o f t-w a r e E n g i n e e r i n g(J C S S E),N a k h o n S i T h a mm a r a t,T h a i l a n d,2017:1-6.(编辑:贾丽红) 887太原理工大学学报第54卷Copyright©博看网. 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公共场所中图形符号国家标准使用指南
公共场所中图形符号国家标准使用指南邹小阳1 陈永权2（1.海南省市场监督管理局；2.中国标准化研究院）摘 要：图形符号在传递信息方面具有直观、易懂、能够跨越语言和文化障碍等独特优势，因此在公共场所中使用的标识上大量使用了图形符号。
为了提升公共场所中公共信息图形符号、安全标志和道路交通标志的规范化应用水平，本文以文献研究为主，整理并探讨了适用于公共场所的图形符号国家标准，为公共场所中图形符号相关国家标准的使用指明了方向。
关键词：公共场所，公共信息图形符号，安全标志，道路交通标志，国家标准DOI编码：10.3969/j.issn.1674-5698.2023.07.014Guidelines for the Use of National Standards for GraphicalSymbols in Public AreasZOU Xiao-yang 1 CHEN Yong-quan 2（1. Market Supervision Authority of Hainan Province ；2.China National Institute of Standardization ）Abstract: Graphic symbols have unique advantages in conveying information, such as being intuitive, easy to understand, and able to overcome language and cultural barriers. Therefore, graphic symbols are widely used in public areas. In order to improve the standardized application level of public information graphical symbols, safety signs and road traffic signs in public areas, the national standards of graphical symbols applicable to public places are sorted out and discussed based on literature research, which points out the direction for the use of national standards related to graphical symbols in public areas.Keywords: public area, public information graphical symbol, safety sign, road traffic sign, national standards基金项目：本文受中央基金科研业务费项目“公共场所标识评测技术与应用研究”（项目编号522022Y-9403）资助。
基于LabVIEW的信号处理系统设计
理论研究新课程NEW CURRICULUM随着计算机技术的发展,新技术层出不穷,并飞速改变着人们生产生活的各个领域,虚拟仪器技术由于它具有设计方便、开发速度快、软硬件配套齐全、系统运行稳定等诸多优点,越来越多的受到人们的广泛关注。
这个概念由美国国家仪器公司(National Instrument,NI)于1986年第一次提出,近年来广泛应用于工业各领域中。
其推出的LabVIEW(实验室虚拟仪器工程平台)作为国内使用最为广泛的虚拟仪器软件平台,用于数据分析、采集及硬件仪器控制,可以进行图形化编程设计。
这一虚拟仪器平台的推出,开创了“软件即是仪器”的新领域,推动了虚拟仪器技术的发展。
《信号与系统》是高职院校电子信息类专业的专业基础课程,众多抽象的知识内容一直使该课程被专业学生认为是专业课中最难以理解的课程之首。
学生在课堂上面对着众多公式根本提不起学习兴趣,这个长期困扰我们的顽疾亟须要通过改变教学方法手段来解决。
1.系统设计信号处理系统的设计基于高职院校《信号与系统》的课程标准要求,内容情境设计参照项目化课程改革规范,运用“六步”教学法,确保设计内容能更好地服务课程教学。
信号处理系统由信号发生器、信号延迟处理模块、信号消噪处理模块和信号采样模块共四个主要部分组成。
(1)信号发生器信号发生器由正弦信号发生器和周期信号发生器组成。
它们的时域信号模型表示如下:正弦信号发生器可以产生可调振幅、频率的正弦信号波形,模型表示为公式(1)h(n)=R n sin(ω0n)u(n)0<R≤1(1)其中R表示正弦信号振幅,ω0表示正弦信号角频率。
周期信号发生器可以产生可调振幅、频率的周期信号波形,模型表示为公式(2)h(n)=h1(n)+h1(n-D)+h1(n-2D) (2)其中,h1(n)=b0δ(n)+b1δ(n-1)+b2δ(n-2)+…+b D-1δ[n-(D-1)],b0,b1,……b D-1均是同一周期内的参数,D表示该信号的周期。
图形化系统设计引领创新
图形化系统设计引领创新
蒋媛
【期刊名称】《工业设计》
【年(卷),期】2009(000)012
【摘要】如今,工程师面对的技术挑战日益复杂。
结构健康监测、可持续能源开发、环境监测、生物医电、机器人开发等前沿应用都无一不向工程师们提出了更高的要求。
2009年10月28日,美国国家仪器有限公司(National Instruments,简称
NI)2009年度"NIDays全球图形化系统设计盛会"中国站在上海举办。
本届NIDays吸引了500余位工程师、10家国内外知名测试测量企业以及多家行业媒
体到会。
而会上亮点颇多。
【总页数】4页(P)
【作者】蒋媛
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TB47
【相关文献】
1.引领创新超越无限——记NIDays 2009全球图形化系统设计盛会中国站
2.NI
第十届高校教师交流会在杭州成功举办—图形化系统设计开启互联网时代的创新
工程教育3.NI平台化解决方案加速工程创新 NIDays 2013全球图形化系统设计
盛会中国站圆满落幕4.图形化系统设计平台加速工程创新5.NI Days 2008全球图
形化系统设计盛会中国站圆满落幕——十年历程，致力创新；实现绿色应用与科技创新的完美结合
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aigc优秀作品与案例
aigc优秀作品与案例
AIGC（人工智能生成内容）技术在许多领域都有应用，包括游戏、设计、
艺术、写作等。
以下是一些AIGC的优秀作品和案例：
1. 游戏领域：一些游戏公司已经开始使用AIGC技术来生成游戏内容，例如角色、场景和情节等。
这些游戏不仅具有高度的自由度，而且能够让玩家沉浸其中，感受到游戏的独特魅力。
2. 设计领域：AIGC技术也被广泛应用于设计领域，例如建筑设计、家居设计、服装设计等。
这些设计可以根据用户的需求和喜好，自动调整和优化设计方案，从而大大提高了设计的效率和满意度。
3. 艺术领域：AIGC技术也被用于创作绘画、音乐、诗歌等艺术作品。
这些作品不仅具有很高的艺术价值，而且能够让人们感受到人工智能与人类智慧的完美结合。
4. 写作领域：AIGC技术也被用于自动生成文章、摘要和评论等内容。
这些内容可以根据用户的需求和喜好，自动调整语言风格和内容质量，从而大大提高了写作的效率和可读性。
总之，AIGC技术已经在许多领域得到广泛应用，这些优秀作品和案例表明，AIGC技术具有巨大的潜力和市场前景。
随着技术的不断进步和应用场景的
不断拓展，相信未来会有更多的优秀作品和案例涌现出来。