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磁共振腹部成像演示文稿

磁共振腹部成像演示文稿

呼吸触发
呼吸触发图像1
FSE-T2图像
呼吸触发图像2
TSE-T2-FAT
TSE-T2-FAT
屏气图片——1
屏气图像——2
FLASH
其他抑制运动伪影的方法
饱和带 脂肪抑制 改变相位编码方向 增加平均采集次数
腹部扫描协议相关名词解释
Stabdard:常规扫描协议 Advanced:程序中一些协议高级软件包支持 Hemangioma:(肝脏)血管瘤的程序 -bh:屏气 Pace:采用领航技术抑制呼吸运动伪影技术 -mbh:多次屏气 Resp:采用呼吸触发
脂肪组织信号强度增高,可能影响对某些病变 如出血的判断
能量沉积增加
快速自旋回波T2WI/脂肪抑制序列1
快速自旋回波T2WI/脂肪抑制序列2
FAT SAT
NON FATSAT
单次激发自旋回波序列
西门子——HASTE 飞利浦——Single shot TSE G E——SSFSE
SSFSE的图像特点及临床应用
– FLASH 或SE – TSE – HASTE – TRUEFISP
腹部成像的难点-运动伪影
呼吸运动伪影 肠蠕动伪影 心脏跳动伪影 腹主动脉搏动伪影
抑制呼吸运动伪影的技术
屏气---快速扫描序列 多次屏气 呼吸触发(-RESP) Navigate—PACE(领航) Navigate 监控多次屏气 Navigate 门控
屏气
呼吸时像:多选吸气末 序列
T1加权像采用FLASH T2采用 tse Tfi Haste
多次屏气扫描(不用PACE)
适用序列:fl-mbh,tse-mbh 扫描时间显示格查看每次屏气的时长 扫描时打开Online Display 点击Online Display 窗口的 Scan开始每一次

小视野Focus-DWI技术对乳腺癌应用价值的评价

小视野Focus-DWI技术对乳腺癌应用价值的评价

小视野Focus-DWI 技术对乳腺癌应用价值的评价王志远1,俞茜21.阳新县人民医院医学影像科,湖北阳新435200;2.延安大学附属医院心脑血管病区,陕西延安716000【摘要】目的探讨小视野高清扩散加权成像(Focus DWI)在乳腺癌诊断中的应用价值。

方法回顾性收集延安大学附属医院经手术病理诊断的乳腺癌患者51例,术前均行乳腺MRI 检查,包含Focus-DWI 和常规DWI (C-DWI)序列。

由两名阅片者采用双盲法对Focus-DWI 和C-DWI 图像的变形程度、伪影、清晰度以及整体图像质量进行主观评分,测量乳腺癌及正常乳腺腺体的ADC 值,比较两种DWI 序列主观评分、定量参数间的差异。

结果Focus-DWI 序列整体图像质量、清晰度的主观评分分别为(3.71±0.70)分、(3.65±0.66)分,明显高于C-DWI 序列的(2.71±0.64)分、(2.69±0.71)分,差异均有统计学意义(P <0.05);Focus-DWI 序列图像变形和伪影严重程度的主观评分分别为(2.51±0.83)分、(2.61±0.63)分,明显低于C-DWI 序列的(3.41±0.80)分、(3.57±0.61)分,差异均有统计学意义(P <0.05);乳腺癌Focus-DWI 测得ADC 值为(1.12±0.12)×10-3mm 2/s ,明显低于C-DWI 的(1.22±0.13)×10-3mm 2/s ,差异具有统计学意义(P <0.05);正常腺体Focus-DWI 和C-DWI 测得ADC 值分别为(2.03±0.89)×10-3mm 2/s 、(2.13±0.75)×10-3mm 2/s ,差异无统计学意义(P >0.05)。

DSP28335 DMA模块及寄存器中文资料

DSP28335 DMA模块及寄存器中文资料

1DMA简介1.1DMA模块基本特征1)6个DMA通道,都具有独立的PIE中断,对应INT7中断线的1~6分组;2)外设触发源可关联多个外设触发;a.ADC排序器1和排序器2;b.多路缓冲串行端口A和B的发送与接收;c.外部中断XINT1~XINT13d.CPU定时/计数器e.Epwm1~6 ADCSOCA和ADCSOCB信号f.软件触;3)数据源/目的地a.L4~L7 16K*16的SARAM存储器;b.所有XINTF区域(外扩的存储器)c.ADC的结果寄存器d.McBSP-A和McBSP-B的发送和接收缓冲器e.Epwm1~6/HRPWM1~6外设第3帧映射寄存4)字长a.16位或32位字长(McBSP仅限于16位)b.读写操作:4周期/字(对于McBSP 5周期/字)1.2DMA模块触发机制每个DMA通道均有如下的结构框图:1)通过各通道的DMA模块寄存器MODE的外设中断触发选择位PERINTSEL来选择DMA通道的中断触发源;2)使能各通道的DMA模式寄存器MODE的外设中断触发使能位PERINTE,开启外设中断信号触发DMA功能;3)使能各通道的DMA控制寄存器CONTROL的运行状态为RUNSTS,使能该通道并允许接收外设中断触发信号;4)配置完成后,该DMA通道可以能进行数据传输;5)也可调过中断触发源直接通过软件触发DMA,通过置位控制寄存器CONTROL的外设中断强制位PERINTFRC来强制触发,同样也可以通过置位控制寄存器的外设中断清除位PERINTCLR来清除挂起的DMA触发;6)控制寄存器的中断触发标志位PERINTFLG被特定的中断触发置位后将一直保持在置位状态,直到状态机的优先逻辑允许该通道进行数据传输,数据传输开始,该标志位被清零;7)在正常的优先级别下,数据传输完成后才会去响应新的中断触发,如果新的中断触发在处于挂起状态(即未被执行)的情况下又来了一个新的中断触发,此时控制寄存器的溢出标志位OVRFLG会被置位。

药物单次给药毒性研究技术指导原则

药物单次给药毒性研究技术指导原则

药物单次给药毒性研究技术指导原则一、概述急性毒性(Acute toxicity)是指药物在单次或24小时内多次给予后一定时间内所产生的毒性反应[1、2]。

狭义的单次给药毒性研究(Single dose toxicity study)是考察单次给予受试物后所产生的急性毒性反应[2]。

本指导原则所指为广义的单次给药毒性研究,可采用单次或24小时内多次给药的方式获得药物急性毒性信息。

拟用于人体的药物通常需要进行单次给药毒性试验(见注释1)。

单次给药毒性试验对初步阐明药物的毒性作用和了解其毒性靶器官具有重要意义。

单次给药毒性试验所获得的信息对重复给药毒性试验的剂量设计和某些药物临床试验起始剂量的选择具有重要参考价值,并能提供一些与人类药物过量所致急性中毒相关的信息[1]。

本指导原则适用于中药、天然药物和化学药物。

二、基本原则(一)试验管理用于支持药品注册的单次给药毒性试验必须执行《药物非临床研究质量管理规范》(GLP)。

(二)具体问题具体分析单次给药毒性试验的设计,应该在对受试物认知的基础上,遵循“具体问题具体分析”的原则。

对于化学药,应根据受试物的结构特点、理化性质、同类化合物情况、适应症和用药人群特点、试验目的等选择合适的试验方法,设计适宜的试验方案,并结合其他药理毒理研究信息对试验结果进行全面的评价。

对于中药和天然药物,还应考虑到其与化学药的不同特点,试验时应根据各自不同的情况进行针对性设计。

(三)随机、对照、重复单次给药毒性试验应符合动物试验的一般基本原则,即随机、对照和重复。

三、基本内容(一)受试物中药、天然药物:受试物应采用能充分代表临床试验拟用样品和/或上市样品质量和安全性的样品。

应采用工艺路线及关键工艺参数确定后的工艺制备,一般应为中试或中试以上规模的样品,否则应有充分的理由。

应注明受试物的名称、来源、批号、含量(或规格)、保存条件、有效期及配制方法等,并提供质量检验报告。

由于中药的特殊性,建议现用现配,否则应提供数据支持配制后受试物的质量稳定性及均匀性。

AI专用词汇

AI专用词汇

AI专⽤词汇LetterAAccumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播ActivationFunction激活函数AdaptiveResonanceTheory/ART⾃适应谐振理论Addictivemodel加性学习Adversari alNetworks对抗⽹络AffineLayer仿射层Affinitymatrix亲和矩阵Agent代理/智能体Algorithm算法Alpha-betapruningα-β剪枝Anomalydetection异常检测Approximation近似AreaUnderROCCurve/AUCRoc曲线下⾯积ArtificialGeneralIntelligence/AGI通⽤⼈⼯智能ArtificialIntelligence/AI⼈⼯智能Associationanalysis关联分析Attentionmechanism注意⼒机制Attributeconditionalindependenceassumption属性条件独⽴性假设Attributespace属性空间Attributevalue属性值Autoencoder⾃编码器Automaticspeechrecognition⾃动语⾳识别Automaticsummarization⾃动摘要Aver agegradient平均梯度Average-Pooling平均池化LetterBBackpropagationThroughTime通过时间的反向传播Backpropagation/BP反向传播Baselearner基学习器Baselearnin galgorithm基学习算法BatchNormalization/BN批量归⼀化Bayesdecisionrule贝叶斯判定准则BayesModelAveraging/BMA贝叶斯模型平均Bayesoptimalclassifier贝叶斯最优分类器Bayesiandecisiontheory贝叶斯决策论Bayesiannetwork贝叶斯⽹络Between-cla ssscattermatrix类间散度矩阵Bias偏置/偏差Bias-variancedecomposition偏差-⽅差分解Bias-VarianceDilemma偏差–⽅差困境Bi-directionalLong-ShortTermMemory/Bi-LSTM双向长短期记忆Binaryclassification⼆分类Binomialtest⼆项检验Bi-partition⼆分法Boltzmannmachine玻尔兹曼机Bootstrapsampling⾃助采样法/可重复采样/有放回采样Bootstrapping⾃助法Break-EventPoint/BEP平衡点LetterCCalibration校准Cascade-Correlation级联相关Categoricalattribute离散属性Class-conditionalprobability类条件概率Classificationandregressiontree/CART分类与回归树Classifier分类器Class-imbalance类别不平衡Closed-form闭式Cluster簇/类/集群Clusteranalysis聚类分析Clustering聚类Clusteringensemble聚类集成Co-adapting共适应Codin gmatrix编码矩阵COLT国际学习理论会议Committee-basedlearning基于委员会的学习Competiti velearning竞争型学习Componentlearner组件学习器Comprehensibility可解释性Comput ationCost计算成本ComputationalLinguistics计算语⾔学Computervision计算机视觉C onceptdrift概念漂移ConceptLearningSystem/CLS概念学习系统Conditionalentropy条件熵Conditionalmutualinformation条件互信息ConditionalProbabilityTable/CPT条件概率表Conditionalrandomfield/CRF条件随机场Conditionalrisk条件风险Confidence置信度Confusionmatrix混淆矩阵Connectionweight连接权Connectionism连结主义Consistency⼀致性/相合性Contingencytable列联表Continuousattribute连续属性Convergence收敛Conversationalagent会话智能体Convexquadraticprogramming凸⼆次规划Convexity凸性Convolutionalneuralnetwork/CNN卷积神经⽹络Co-oc currence同现Correlationcoefficient相关系数Cosinesimilarity余弦相似度Costcurve成本曲线CostFunction成本函数Costmatrix成本矩阵Cost-sensitive成本敏感Crosse ntropy交叉熵Crossvalidation交叉验证Crowdsourcing众包Curseofdimensionality维数灾难Cutpoint截断点Cuttingplanealgorithm割平⾯法LetterDDatamining数据挖掘Dataset数据集DecisionBoundary决策边界Decisionstump决策树桩Decisiontree决策树/判定树Deduction演绎DeepBeliefNetwork深度信念⽹络DeepConvolutionalGe nerativeAdversarialNetwork/DCGAN深度卷积⽣成对抗⽹络Deeplearning深度学习Deep neuralnetwork/DNN深度神经⽹络DeepQ-Learning深度Q学习DeepQ-Network深度Q⽹络Densityestimation密度估计Density-basedclustering密度聚类Differentiab leneuralcomputer可微分神经计算机Dimensionalityreductionalgorithm降维算法D irectededge有向边Disagreementmeasure不合度量Discriminativemodel判别模型Di scriminator判别器Distancemeasure距离度量Distancemetriclearning距离度量学习D istribution分布Divergence散度Diversitymeasure多样性度量/差异性度量Domainadaption领域⾃适应Downsampling下采样D-separation(Directedseparation)有向分离Dual problem对偶问题Dummynode哑结点DynamicFusion动态融合Dynamicprogramming动态规划LetterEEigenvaluedecomposition特征值分解Embedding嵌⼊Emotionalanalysis情绪分析Empiricalconditionalentropy经验条件熵Empiricalentropy经验熵Empiricalerror经验误差Empiricalrisk经验风险End-to-End端到端Energy-basedmodel基于能量的模型Ensemblelearning集成学习Ensemblepruning集成修剪ErrorCorrectingOu tputCodes/ECOC纠错输出码Errorrate错误率Error-ambiguitydecomposition误差-分歧分解Euclideandistance欧⽒距离Evolutionarycomputation演化计算Expectation-Maximization期望最⼤化Expectedloss期望损失ExplodingGradientProblem梯度爆炸问题Exponentiallossfunction指数损失函数ExtremeLearningMachine/ELM超限学习机LetterFFactorization因⼦分解Falsenegative假负类Falsepositive假正类False PositiveRate/FPR假正例率Featureengineering特征⼯程Featureselection特征选择Featurevector特征向量FeaturedLearning特征学习FeedforwardNeuralNetworks/FNN前馈神经⽹络Fine-tuning微调Flippingoutput翻转法Fluctuation震荡Forwards tagewisealgorithm前向分步算法Frequentist频率主义学派Full-rankmatrix满秩矩阵Func tionalneuron功能神经元LetterGGainratio增益率Gametheory博弈论Gaussianker nelfunction⾼斯核函数GaussianMixtureModel⾼斯混合模型GeneralProblemSolving通⽤问题求解Generalization泛化Generalizationerror泛化误差Generalizatione rrorbound泛化误差上界GeneralizedLagrangefunction⼴义拉格朗⽇函数Generalized linearmodel⼴义线性模型GeneralizedRayleighquotient⼴义瑞利商GenerativeAd versarialNetworks/GAN⽣成对抗⽹络GenerativeModel⽣成模型Generator⽣成器Genet icAlgorithm/GA遗传算法Gibbssampling吉布斯采样Giniindex基尼指数Globalminimum全局最⼩GlobalOptimization全局优化Gradientboosting梯度提升GradientDescent梯度下降Graphtheory图论Ground-truth真相/真实LetterHHardmargin硬间隔Hardvoting硬投票Harmonicmean调和平均Hessematrix海塞矩阵Hiddendynamicmodel隐动态模型H iddenlayer隐藏层HiddenMarkovModel/HMM隐马尔可夫模型Hierarchicalclustering层次聚类Hilbertspace希尔伯特空间Hingelossfunction合页损失函数Hold-out留出法Homo geneous同质Hybridcomputing混合计算Hyperparameter超参数Hypothesis假设Hypothe sistest假设验证LetterIICML国际机器学习会议Improvediterativescaling/IIS改进的迭代尺度法Incrementallearning增量学习Independentandidenticallydistributed/i.i.d.独⽴同分布IndependentComponentAnalysis/ICA独⽴成分分析Indicatorfunction指⽰函数Individuallearner个体学习器Induction归纳Inductivebias归纳偏好I nductivelearning归纳学习InductiveLogicProgramming/ILP归纳逻辑程序设计Infor mationentropy信息熵Informationgain信息增益Inputlayer输⼊层Insensitiveloss不敏感损失Inter-clustersimilarity簇间相似度InternationalConferencefor MachineLearning/ICML国际机器学习⼤会Intra-clustersimilarity簇内相似度Intrinsicvalue固有值IsometricMapping/Isomap等度量映射Isotonicregression等分回归It erativeDichotomiser迭代⼆分器LetterKKernelmethod核⽅法Kerneltrick核技巧K ernelizedLinearDiscriminantAnalysis/KLDA核线性判别分析K-foldcrossvalidationk折交叉验证/k倍交叉验证K-MeansClusteringK–均值聚类K-NearestNeighb oursAlgorithm/KNNK近邻算法Knowledgebase知识库KnowledgeRepresentation知识表征LetterLLabelspace标记空间Lagrangeduality拉格朗⽇对偶性Lagrangemultiplier拉格朗⽇乘⼦Laplacesmoothing拉普拉斯平滑Laplaciancorrection拉普拉斯修正Latent DirichletAllocation隐狄利克雷分布Latentsemanticanalysis潜在语义分析Latentvariable隐变量Lazylearning懒惰学习Learner学习器Learningbyanalogy类⽐学习Learn ingrate学习率LearningVectorQuantization/LVQ学习向量量化Leastsquaresre gressiontree最⼩⼆乘回归树Leave-One-Out/LOO留⼀法linearchainconditional randomfield线性链条件随机场LinearDiscriminantAnalysis/LDA线性判别分析Linearmodel线性模型LinearRegression线性回归Linkfunction联系函数LocalMarkovproperty局部马尔可夫性Localminimum局部最⼩Loglikelihood对数似然Logodds/logit对数⼏率Lo gisticRegressionLogistic回归Log-likelihood对数似然Log-linearregression对数线性回归Long-ShortTermMemory/LSTM长短期记忆Lossfunction损失函数LetterM Machinetranslation/MT机器翻译Macron-P宏查准率Macron-R宏查全率Majorityvoting绝对多数投票法Manifoldassumption流形假设Manifoldlearning流形学习Margintheory间隔理论Marginaldistribution边际分布Marginalindependence边际独⽴性Marginalization边际化MarkovChainMonteCarlo/MCMC马尔可夫链蒙特卡罗⽅法MarkovRandomField马尔可夫随机场Maximalclique最⼤团MaximumLikelihoodEstimation/MLE极⼤似然估计/极⼤似然法Maximummargin最⼤间隔Maximumweightedspanningtree最⼤带权⽣成树Max-P ooling最⼤池化Meansquarederror均⽅误差Meta-learner元学习器Metriclearning度量学习Micro-P微查准率Micro-R微查全率MinimalDescriptionLength/MDL最⼩描述长度Minim axgame极⼩极⼤博弈Misclassificationcost误分类成本Mixtureofexperts混合专家Momentum动量Moralgraph道德图/端正图Multi-classclassification多分类Multi-docum entsummarization多⽂档摘要Multi-layerfeedforwardneuralnetworks多层前馈神经⽹络MultilayerPerceptron/MLP多层感知器Multimodallearning多模态学习Multipl eDimensionalScaling多维缩放Multiplelinearregression多元线性回归Multi-re sponseLinearRegression/MLR多响应线性回归Mutualinformation互信息LetterN Naivebayes朴素贝叶斯NaiveBayesClassifier朴素贝叶斯分类器Namedentityrecognition命名实体识别Nashequilibrium纳什均衡Naturallanguagegeneration/NLG⾃然语⾔⽣成Naturallanguageprocessing⾃然语⾔处理Negativeclass负类Negativecorrelation负相关法NegativeLogLikelihood负对数似然NeighbourhoodComponentAnalysis/NCA近邻成分分析NeuralMachineTranslation神经机器翻译NeuralTuringMachine神经图灵机Newtonmethod⽜顿法NIPS国际神经信息处理系统会议NoFreeLunchTheorem /NFL没有免费的午餐定理Noise-contrastiveestimation噪⾳对⽐估计Nominalattribute列名属性Non-convexoptimization⾮凸优化Nonlinearmodel⾮线性模型Non-metricdistance⾮度量距离Non-negativematrixfactorization⾮负矩阵分解Non-ordinalattribute⽆序属性Non-SaturatingGame⾮饱和博弈Norm范数Normalization归⼀化Nuclearnorm核范数Numericalattribute数值属性LetterOObjectivefunction⽬标函数Obliquedecisiontree斜决策树Occam’srazor奥卡姆剃⼑Odds⼏率Off-Policy离策略Oneshotlearning⼀次性学习One-DependentEstimator/ODE独依赖估计On-Policy在策略Ordinalattribute有序属性Out-of-bagestimate包外估计Outputlayer输出层Outputsmearing输出调制法Overfitting过拟合/过配Oversampling过采样LetterPPairedt-test成对t检验Pairwise成对型PairwiseMarkovproperty成对马尔可夫性Parameter参数Parameterestimation参数估计Parametertuning调参Parsetree解析树ParticleSwarmOptimization/PSO粒⼦群优化算法Part-of-speechtagging词性标注Perceptron感知机Performanceme asure性能度量PlugandPlayGenerativeNetwork即插即⽤⽣成⽹络Pluralityvoting相对多数投票法Polaritydetection极性检测Polynomialkernelfunction多项式核函数Pooling池化Positiveclass正类Positivedefinitematrix正定矩阵Post-hoctest后续检验Post-pruning后剪枝potentialfunction势函数Precision查准率/准确率Prepruning预剪枝Principalcomponentanalysis/PCA主成分分析Principleofmultipleexplanations多释原则Prior先验ProbabilityGraphicalModel概率图模型ProximalGradientDescent/PGD近端梯度下降Pruning剪枝Pseudo-label伪标记LetterQQuantizedNeu ralNetwork量⼦化神经⽹络Quantumcomputer量⼦计算机QuantumComputing量⼦计算Quasi Newtonmethod拟⽜顿法LetterRRadialBasisFunction/RBF径向基函数RandomFo restAlgorithm随机森林算法Randomwalk随机漫步Recall查全率/召回率ReceiverOperatin gCharacteristic/ROC受试者⼯作特征RectifiedLinearUnit/ReLU线性修正单元Recurr entNeuralNetwork循环神经⽹络Recursiveneuralnetwork递归神经⽹络Referencemodel参考模型Regression回归Regularization正则化Reinforcementlearning/RL强化学习Representationlearning表征学习Representertheorem表⽰定理reproducingke rnelHilbertspace/RKHS再⽣核希尔伯特空间Re-sampling重采样法Rescaling再缩放Residu alMapping残差映射ResidualNetwork残差⽹络RestrictedBoltzmannMachine/RBM受限玻尔兹曼机RestrictedIsometryProperty/RIP限定等距性Re-weighting重赋权法Robu stness稳健性/鲁棒性Rootnode根结点RuleEngine规则引擎Rulelearning规则学习LetterS Saddlepoint鞍点Samplespace样本空间Sampling采样Scorefunction评分函数Self-Driving⾃动驾驶Self-OrganizingMap/SOM⾃组织映射Semi-naiveBayesclassifiers半朴素贝叶斯分类器Semi-SupervisedLearning半监督学习semi-SupervisedSupportVec torMachine半监督⽀持向量机Sentimentanalysis情感分析Separatinghyperplane分离超平⾯SigmoidfunctionSigmoid函数Similaritymeasure相似度度量Simulatedannealing模拟退⽕Simultaneouslocalizationandmapping同步定位与地图构建SingularV alueDecomposition奇异值分解Slackvariables松弛变量Smoothing平滑Softmargin软间隔Softmarginmaximization软间隔最⼤化Softvoting软投票Sparserepresentation稀疏表征Sparsity稀疏性Specialization特化SpectralClustering谱聚类SpeechRecognition语⾳识别Splittingvariable切分变量Squashingfunction挤压函数Stability-plasticitydilemma可塑性-稳定性困境Statisticallearning统计学习Statusfeaturefunction状态特征函Stochasticgradientdescent随机梯度下降Stratifiedsampling分层采样Structuralrisk结构风险Structuralriskminimization/SRM结构风险最⼩化S ubspace⼦空间Supervisedlearning监督学习/有导师学习supportvectorexpansion⽀持向量展式SupportVectorMachine/SVM⽀持向量机Surrogatloss替代损失Surrogatefunction替代函数Symboliclearning符号学习Symbolism符号主义Synset同义词集LetterTT-Di stributionStochasticNeighbourEmbedding/t-SNET–分布随机近邻嵌⼊Tensor张量TensorProcessingUnits/TPU张量处理单元Theleastsquaremethod最⼩⼆乘法Th reshold阈值Thresholdlogicunit阈值逻辑单元Threshold-moving阈值移动TimeStep时间步骤Tokenization标记化Trainingerror训练误差Traininginstance训练⽰例/训练例Tran sductivelearning直推学习Transferlearning迁移学习Treebank树库Tria-by-error试错法Truenegative真负类Truepositive真正类TruePositiveRate/TPR真正例率TuringMachine图灵机Twice-learning⼆次学习LetterUUnderfitting⽋拟合/⽋配Undersampling⽋采样Understandability可理解性Unequalcost⾮均等代价Unit-stepfunction单位阶跃函数Univariatedecisiontree单变量决策树Unsupervisedlearning⽆监督学习/⽆导师学习Unsupervisedlayer-wisetraining⽆监督逐层训练Upsampling上采样LetterVVanishingGradientProblem梯度消失问题Variationalinference变分推断VCTheoryVC维理论Versionspace版本空间Viterbialgorithm维特⽐算法VonNeumannarchitecture冯·诺伊曼架构LetterWWassersteinGAN/WGANWasserstein⽣成对抗⽹络Weaklearner弱学习器Weight权重Weightsharing权共享Weightedvoting加权投票法Within-classscattermatrix类内散度矩阵Wordembedding词嵌⼊Wordsensedisambiguation词义消歧LetterZZero-datalearning零数据学习Zero-shotlearning零次学习。

放射治疗相关英语缩写

放射治疗相关英语缩写

放射治疗相关英语缩写SAD Source to Axis Distance源轴距放射源到机架旋转或机器等中心的距离。

SSD Source to Surface Distance源皮距放射源到模体表面照射野中心的距离。

3DCRT、X刀、IMRT等技术都采用SAD技术,国内常规放疗正在普及SAD 等中心照射技术,希望大家能尽早放弃SSD技术,只在某些特定情况下采用SSD 技术。

PDD Percentage Depth Dose百分深度剂量定义为射野中心轴上某一深度处的吸收剂量率与参考点深度处剂量率的百分比。

对于高能X(γ)射线,参考深度一般取在射野中心轴上最大剂量点深度处。

TMR Tissue Maximum Ratio组织最大剂量比定义为模体中射野中心轴上任意一点的剂量率与空间同一点模体中射野中心轴上最大剂量点深度处同一射野的剂量率之比。

两者书写格式不同,如:PDD为92%,TMR为0.87。

两者的转换关系请参见胡逸民主编《肿瘤放射物理学》p171。

一般来说,PDD用于SSD技术剂量计算,TMR用于SAD技术剂量计算。

而一般输入TPS的加速器数据是PDD,TMR由PDD转换而得。

DVH Dose Volume Histogram剂量体积直方图三维治疗计划系统中用DVH表示某感兴趣区域如靶区或OAR的体积内有多少体积受到多高剂量的照射。

DVH是评估计划设计方案的最有力的工具,根据DVH图可以直接评估高剂量区与靶区的适合度。

但是,考虑到串型器官的耐受剂量特性,DVH应该与相应计划的等剂量分布图结合来综合评估。

DVH又包括积分DVH和微分DVH,一般常说和常用的DVH指积分DVH。

可参考胡逸民主编《肿瘤放射物理学》p451。

SRS Stereotactic RadioSugery立体定向放射手术X(γ)-刀的最初定义,其特征是小野三维集束单次大剂量照射。

SRT Stereotactic RadioTherapy立体定向放射治疗X(γ)-刀的扩展定义,其特征是小野三维集束分次大剂量照射,平时常说的X (γ)-刀多指此SRT。

医学名词缩写一览表

医学名词缩写一览表

医学名词归12mn午夜12点12n 中午12点A abdomen 腹部A arteries动脉a.c.-before meals[饭前]A/G ratio.-albumin-globulin ratio[白-球蛋白比]AA 再障aa.-of each[各]AB 实际碳酸氢盐Ab.-antibody[抗体]abd.-abdomen[腹部]abdominocentesis 腹腔穿刺术ABG-arterial blood gas[动脉血气]abn.-abnormal[异常]ABp-arterial blood pressure[动脉压]Abs.-absent[无]abstinence syndrome 戒断综合征abstr.-abstract[摘要]ac 饭前ACEI 降血压类药物ACEI 血管紧张素转换酶抑制剂Ach.-actylcholine[乙酰胆碱]ACH.-adrenal cortical hormone[肾上腺皮质激素]ACLS advanced cardiovascular life support 高级心血管生命支持ACS acute coronary syndrome 急性冠脉综合征ACT.-active coagulative time[活化凝血时间] 激活凝血时间ACTH.-adrenocorticotripic[促肾上腺皮质激素]acute heart failure 急性心力衰竭acute pulmonary embolus 急性肺栓塞acute stress mental disorders 急性应激性精神障碍acute urinary retention 急性尿潴留A-CV 控制/辅助通气AD aortic dissection 主动脉夹层ad effect.-ad effectum [直到有效]ad lib-at liesure[随意]ad us est.-for external use[外用]AD 阿尔海默茨病ad.(add.)-adde[加]ADH.-antidiuretic hormone[抗利尿激素]adm.(admin)-adminstration[给药]af.-atrial fibrillation[房颤]aF.-atrial flutter[房扑]AG 离子间隙AGN 急性肾炎AI 主闭AIDS.-acquired immune deficiency syndrome[爱滋病]AIH 自身免疫性肝炎AIHA 自身免疫性溶血性贫血AIN 急性间质性肾炎al.-left ear[左耳]alb.-albumin[白蛋白]alcohol poisoning 酒精中毒allergic shock 过敏性休克ALT U/L 谷丙转氨酶ALT 成人T细胞白血病AM.-before noon[上午]amb.-ambulance[救护车]AMI 急性心梗amp.(ampul)-ampoule[安瓿]ANA 抗核抗体ANA.-anesthesia[麻醉]anal.-analgesic[镇痛药]anuria 无尿ANVUGIB acute non-variceal upper gastrointestinal bleeding急性非静脉曲张性上消化道出血anxiety disorders 焦虑障碍AP 急性胰腺炎AP 心绞痛ap.-before dinner[饭前]APB 房早appr.(approx.)-approximately [大约]AR.-aortic regurgitation[主闭]ARDS acute respiratory distress syndrome 急性呼吸窘迫综合征ARF acute renal failure 急性肾功能衰竭artificial airway 人工气道AS.-aortic stenosis[主狭]ASA.-aspirin[阿斯匹林]ASD.-atrial septal defect[房缺]ASO 闭塞性动脉硬化ASO 抗链球菌溶血素“0”AST.-aspartate transaminase[谷草转氨酶] U/LAT 房速atm.(atmos.)-atomsphere[大气压]ATP 三磷酸腺苷ATS.-antitetanic serum[抗破伤风血清]automatic external defibrillation 自动体外除颤器AV assist ventilation 辅助通气av.-average[平均]AVB atrioventricular block 严重房室阻滞 房室传导阻滞AVNRT 房室结折返性心动过速AVRT 房室折返性心动过速b.m.-basal metabolism[基础代谢]Ba.-Barium[钡]BB 缓冲碱BBB blood-brain barrier 血脑屏障BBB 束支传导阻滞CHD冠心病BBT.-basal body temperature[基础体温]BCG.-bacille Calmette- Guerin[卡介苗]BEE 基础能量消耗biblio.-biliography[参考文献]bid 每日两次bid.-twice a day[每日二次]BiPAP Bi-level positive airway pressure 气道双水平正压通气biw 每周两次BLS basic life support 基本生命支持BP 血压缩写 格式:收缩压(mmHg)/舒张压(mmHg)Bp.-blood pressure[血压]bpm-baets per minute[次/分]bronchial asthma支气管哮喘bronchiectasis 支气管扩张BS.-blood sugar[血糖]BT 出血时间BTLS basic trauma life support 创伤基本生命支持BuN 尿素氮BW.-body weight[体重]C.- centigrade[摄氏温度计]C.B.C-complete blood count[血常规]C.V-curriculum vitae[简历]C3 补体C3CA.-carcinoma[癌]CAD CHV 冠心病Cal. – calorie[卡]Cal.-cancer[癌]CAP 社区获得性肺炎Cap. – capsule[囊]cardiac C 心脏cardiac insufficiency 心功能不全cardiac output CO 4-8L/min 心排出量CARS compensatory anti-inflammatory response syndrome 代偿性抗炎反应综合征 cataplexy 猝倒CBC 血常规CBP cerebral blood flow 脑血流量CC. list.-critical condition list[病危通知单]CC.-chief complaint[主诉]CCU 心血管监护室CCU.- Coronary care unit[冠心病监护室]CD.-caesarean delivered[剖腹产]CDC.-calculated date of confinement[预产期]CEA.-carcinoembryonic antigen[癌胚抗原]cerebral embolism 脑栓塞cerebral resuscitation 脑复苏CF 心衰CG.-control group[对照组]CGN 慢粒CGN 慢性肾炎CHE 胆碱酯酶check pulse 检查脉搏chest compressions 胸外按压chest pain 胸痛CHF 充血性心衰cholinergic crisis 胆碱能危象CI cerebral infarction 脑梗死CI cardiac index 2.5-4.1L/(min*m2) 心脏指数CIN 慢性间质性肾炎CK 肌酸磷酸激酶CK.-creatine kinase[肌酸激酶]Cl.-centilitre[毫开]CLL 慢淋cm.-centimetre[毫米]CNS.-central nervous system[中枢神经系统]Co.-compound[复方]cold injury 冷损伤coma 昏迷combined trauma injuries 复合伤compartment syndrome 间歇综合征compression-ventrilation ratio 按压/通气比congestive heart failure 充血性心力衰竭contra.-contraindicated[禁忌]COPD 慢性阻塞性肺气肿CPAP 持续正压通气CPR cardio-pulmonary resuscitation 心肺复苏CRF 慢性肾功能不全crisis intervention 危机干预critical care medicine 危重病医学critical care 危重病监护crush injury 挤压伤CT 凝血时间CT.- computerized tomography[计算机断层扫描]CU control ventilation 控制通气CVP central venous pressure 中心静脉压D.O.A-dead on arrival[到达时已死亡]D-5-W,-5% dextrose in water[5%葡萄糖液]DBP 舒张压DBp-diastolic blood pressure[舒张压]DC 停止DCT 双氢克尿噻DD.- differential diagnosis[鉴别诊断]delayed polyneuropathy 迟发性多发性神经病delirious state or mania 急性谵妄或狂躁状态dependence syndrome 依赖综合症dept.-department[科]diag.-diagonsis[诊断]DIC-disseminate intravascular coagulation[弥漫性血管内凝血] disaster rescue 灾害救援disaster 灾害distortions 视听失真DIW.-dextrose in water[葡萄糖液]DKA 糖尿病酮症酸中毒 diabetic ketoacidosisdl.-deciliter[分升]DLE 盘状红斑狼疮DM 舒张期杂音DM 糖尿病DM.-diabetic mellitus[糖尿病]DM.-diastolic murmur[舒张期杂音]DN 糖尿病肾病DOB.-date of birth[出生日期]DR 糖尿病视网膜病变Dr.-doctor[医生]drop attack 跌倒发作drowning 淹溺DU-duodenal ulcer[十二指肠溃疡]dyspnea 呼吸困难ECG.(EKG.)- electrocardiograph[心电图]ECHO .-echogram[超声]ECU emergency care unit 急诊监护病房EDD.(EDC)-expected date of delivery (confinement)[预产期]EF 射血分数EGVB 食管胃静脉曲张出血 esophageal and gastric variceal bleedingEICU emergency intensive care unit 急诊危重病监护病房electric shock 电击electrical injury 电击伤emergency endoscopy 急诊内镜检查emergency medicine 急诊医学EMG. – electromyogram[肌电图]EMS emergency medicine service 急诊医疗服务EMSS emergency medicine service system 急诊医疗服务体系endgonous pyrogen 内源性致热原endotoxin 细菌内毒素ENT. – ears, nose and throat[五官科] 耳鼻喉科epilepsy 癫痫epileptic seizure痫性发作epinephrine 肾上腺素ER. – emergency room[急诊室]ERCP endoscopic retrograde cholangiopancreatography 内镜逆行胰胆管造影 EST endoscopic sphincterotomy 内镜乳头括约肌切开术et al.-and elsewhere[等等]etc. – and so forth[等等]exogonous pyrogen 外源性致热原F- Female[女性]F.(Fahr.)-Fahrenheit [华氏]F.B.S.- fasting blood sugar[空腹血糖]F3 法三F4 法四FBAO foreign body airway obstruction 气道异物阻塞FD 功能性消化不良FDP.-fibrinogen degradation products[纤维蛋白原降解产物]fever 发热fever of undetermined 不明原因发热FFA. – free fatty acid[游离脂肪酸]first aid 现场急救fluid resuscitation 液体复苏frostbite 冻伤frozen stiff 冻僵FS febrile seizures 高热抽搐FUO. – fever of unknown origin[不明原因发热]FX. – fracture [骨折]gastric lavage 洗胃术gastrointestinal hemorrhage 消化道出血GD 甲亢 GravesGERD胃食管反流病GH. – growth hormone[生长素]GI.- gastrointestinal[消化]GITS. – gastrointestinal therapy system[胃肠治疗系统]GLU +——++++ 尿糖GLU mmol/L 血糖GNS 葡萄糖生理氯化钠溶液gtt. – drops[滴]GU.- gastric ulcer[胃溃疡]H head 头部HAP 医院获得性肺炎Hb 血红蛋白Hb. – hemoglobin[血红蛋白]HBp.-high blood pressure[高血压]HCG. – human choroionic gonadotropic hormone[人绒毛膜促性腺激素] HCO3- 碳酸氢根HCT 红细胞比容HD 霍奇金病HDL 高密度胆固醇HDL.- high density lipoprotein[高密度脂蛋白]HE 肝性脑病heat illness 中暑heat stroke 热射病heat syncope 热昏厥hematemesis 呕血hematochezia 便血hematuria 血尿hemoptysis咯血HHS hyperosmolar hyperglycemic state 高渗性高血糖状态HIE 新生儿缺血缺氧性脑病HIV 人类免疫缺陷病毒HNKHC 高渗性非酮症糖尿病昏迷Holter 24h动态心电图hospital emergency 医院急诊HP hemoperfusion 血液灌流HR.-heart rate[心率]hs 临睡前ht.-height[身高]HTN.-hypertension[高血压]Hx.-history [病历]hyperosmolar nonketotic diabetic coma 高渗性非酮症糖尿病昏迷hypertensive crisis 高血压危象hyperthermia syndromes 高温综合征hyperventilation syndrome 过度换气综合征Hypo.-hypodermic injection[皮下注射]hypoglycemia unawareness syndrome 未察觉低血糖综合征hypoglycemia 低血糖症hypoglycemic coma 低血糖昏迷hypothermia 低体温hypovolemic shock 低血容量性休克I/O.-intake and output [进出量]IABP 主动脉内气囊反搏术IABP.-intra – aortic balloon pacing[主动脉内囊反搏]IBD 炎症性肠病IBS 肠易激综合症ICP intracranial pressure 颅内压ICU. – intensive care unit[重症监护病房]IDA 缺铁贫IDD 胰岛素依赖性糖尿病ie. – that is [即]Ig. – immunoglobulin[免疫球蛋白]IGT 糖耐量减低IGT 糖耐量减低IHD 缺血性心脏病IHSS 特发性肥厚型主动脉瓣下狭窄IIM 特发性炎症性肌病Im. – iutramuscular[肌内的]INH.- inhalation[吸入]INH.- isoniazid[异烟肼]Inj.- injection[注射]INR 国际标准比率Int.- intern[实习生]intermediate syndrome IMS 中间型综合征intracerebral hemorrhage 脑出血IP.- in-patient[住院病入]IPF 特发性肺纤维化ischemic stroke 缺血性卒中islands of lucidity 思维固定ITP过敏性紫殿IU 国际单位Iu.- international unit[国防单位]IV.-intravenously[静脉内]J.- joule[焦耳]K.U.B- Kidney,ureter and bladder[肾、输尿管和膀胱]KPTT 部分凝血活酶时间KUB 腹部平片L 四肢 limblay rescuer 急救人员LBp.-low blood pressure [低血压]LC. – laparoscopic cholecystectomy[腹腔镜胆囊切除术]LDH 乳酸脱氢酶LDL.-Low density lipoprotein[低密度脂蛋白]lethargy 昏睡lightening strikes 雷击Liq. – liquid[液体]LMP.- last menstrual period[未次月经]LoCaS low calcium seizures 低钙性抽搐LP. –lumbar puncture[腰穿]M. –male[男性]man-made disaster 人为灾害MAS或POED 多发性骨纤维结构不良MCD.-mean corpuscular diameter[平均红细胞直径]MCH.-mean corpuscular hemoglobin[平均红细胞血红蛋白量]MCHC.-mean corpuscular hemoglobin concentration[平均红细胞血红蛋白浓度]MCV.-mean corpuscular volume[平均红细胞体积]MDS 骨髓增生异常综合症mechanical ventilation 机械通气mental disorders due to use of psychoactive substances精神活性物质所致的精神障碍MG 重症肌无力MI.-myocardial infarction[心梗]min.-minute[分]mixt。

PKS系统FANOUT功能块

PKS系统FANOUT功能块
index当前不再发出初始化请求的次块的对应输出通道编号1若一个以上次块同时停止发出初始化请求则index表示停止发出初始化请求的输出编号最小的相应次块
调节控制 FANOUT块
FANOUT 块
描述 FANOUT块有1路输入和最多8路可初始化的输出。同时,它还可能有最多8路二次输 出,因为每路可初始化输出就有一路二次输出。您可以分别指定每路输出的增益、 偏置和输出率。每个指定值可能是固定值或外部值。固定值依靠手动存储或程序存 储,而外部值来自另一个功能块。此块将分别计算,初始化或模式转换后的每路输 出的浮动偏置值。这为每路输出提供了“无扰”转换。其图形如下:

个别输出




R300.1 5/06
Experion Control Builder组件原理 Honeywell
378
பைடு நூலகம்
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
调节控制 FANOUT块 配置标签 告警 描述 — 类型——识别此块支持的告警类型。当然,此 类告警同时与其他块配置选项互相作用,如安 全 互 锁 选 项 ( SIOPT ) 和 故 障 控 制 选 项 (BADCTLOPT)。类型如下: 安全互锁(SIALM.FL) 故障控制(BADCTLALM.FL)
R300.1 5/06
Experion Control Builder组件原理 Honeywell
373
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建
调节控制 FANOUT块
每个FANOUT块均支持下面的用户可配置属性。下表列出了参数配置表中的“Tab”的 指定名称,并简要说明了Tab的关联属性。本资料仅作为文件快速参考提供,因为在 线上下文相关帮助中有相同的信息。

9、增强型脉冲捕获模块eCAP

9、增强型脉冲捕获模块eCAP

中断控制
捕捉事件的发生(CEVT1-CEVT4,CTROVF)或者APWM事件的发生(CTR=PRD,CTR=CMP)都将会产生中断请 求。 这些事件中的任一个事件都可以被选作中断源(从eCAPx模块中)连到PIE。 中断使能寄存器(ECEINT)用于使能/屏蔽中断源。中断标志寄存器(ECFLG)包含中断事件标志和全局 中断标志位(INT)。 如果相应的中断事件使能标志位为1,INT标志位为0,那么一个中断脉冲就会告知PIE。 在其他的中断脉冲产生之前,在中断服务程序里必须通过中断清除寄存器(ECCLR)清除全局中断标志和 相应的中断事件。通过强制中断寄存器(ECFRC)可以强制发生某个中断事件,这个在测试的时候比较有用。 注意:CEVT1、CEVT2、CEVT3、CEVT4标志工作在捕捉模式(ECCTL2[CAP/APWM]==0);CTR=PRD,CTR=CMP 标志工作在APWM模式(ECCTL2[CAP/APWM]==1);CNTOVF标志在两种模式下都可工作。
GpioCtrlRegs.GPAPUD.bit.GPIO1 = 0; // Enable pull-up on GPIO1 (CAP6)
// GpioCtrlRegs.GPBPUD.bit.GPIO49 = 0; // Enable pull-up on GPIO49 (CAP6) // Inputs are synchronized to SYSCLKOUT by default. // Comment out other unwanted lines. GpioCtrlRegs.GPAQSEL1.bit.GPIO1 = 0; // Synch to SYSCLKOUT GPIO1 (CAP6)
1.电机测速;
2.测量脉冲电平宽度; 3.测量一系列脉冲占空比和周期; 4.电流/电压传感器的PWM编码信号的解码。

polkit 介绍2

polkit 介绍2

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Polkit 包含了两个库文件(libpolkit-gobject-1, libpolkit-agent-1), 和一个守护进程(polkitd) libpolkit-gobject-1为特权进程提供api用来检测权限验证 libpolkit-agent-1 为Authentication Agent提供api用来让用户输 入口令认证 Polkit 提供的常用命令: pkaction 查询当前系统实现的action pkcheck 查询一个进程是否已经授权
四、Polkit 的应用
1. 用polkit来设计我们的特权进程 首先, 定义自己的action, 其次利用polkit提供api实现对这些action权限检 测
PolkitUnixProcess: PolkitSubject * polkit_unix_process_new_for_owner (gint guint64 start_time, gint uid); PolkitAuthority * polkit_authority_get_sync (GCancellable GError **error);
下一页上一页polkit下一页上一页返回流程图下一页上一页应用请求流程图下一页上一页1为应用请求开始以次为请求顺序agentappusrsharepolkit1actionsetcpolkit1localauthorityvarlibpolkit1localauthoritysubjectmechanismlibpolkitgobject1polkitdauthenticationagentsystembuslibpolkitagent1polkit授权是通过服务进程polkitd来完成当非特权进程访问特权进程服务时特权进程会通过systemmessagebus向polkitd请求权限认证polkitd根据特权进程提供的信息和权限配置文件进行认证认证完成后将认证结果返回给特权进程特权进程根据认证结果决定是否给非特权进程提供服务

AI FOCUS 和AI SERVO

AI FOCUS 和AI SERVO

《转帖》关于AI FOCUS 和AI SERVO1楼偶然看的一篇,感觉有点意思,转过来给大家参考一下数码单反时代,‖跑焦‖成为热门话题,无论是C还是N,或多或少的都存在不同程度的‖跑焦‖现象,给我们带来了不少烦恼,即便是20D,也有‖跑焦‖ 的反映。

‖跑焦‖的原因有些是人为因数造成的,有些是硬件造成的,但不少DX(如‖象素‖兄、‖慎之‖兄)总结出了许多切实可行的方法,不同程度地解决了跑焦问题,并拿出来于大家分享,不辞辛苦,令人佩服。

–本贴以20D为例,讨论克服数码单反―跑焦‖的方法,使广大的数码单反用户不再忍受―跑焦‖之苦,请大家多多支持,提供宝贵的经验。

–我们先看看‖象素‖DX给我们带来的经验,我觉得非常不错:我们都有体会的,第一次半按快门对焦的时候,内对焦标尺内都是大幅度的左右旋转,而第2次,第2次半按快门对焦的时候,左右旋转的幅度就小了很多,第3 次,第4次再半按快门的时候,几乎就察觉不到对焦标尺的偏移了,这个时候就是自动对焦完全精确了,这时就可以完全按下快门了。

呵呵,简单罢?把相机右上角的曝光锁定钮通过自定义方法改成对焦按纽(不用半按快门对焦)就会使对焦达到精确的(99/%)目的—-这是北京佳能专家菊峰老师几年前就提出来的办法,实践证明, 解决跑焦非常有效.简单!用AI servo,任何时刻都非常准确!跑焦其实就是一次性到位问题,起始点和终到点不同,很难刚好卡死在终到点的,用智能追踪,有任何偏离都在0.1秒内纠正,怎会有跑焦的可能?注意点:1,AI servo档如果自动选择焦点的话,可能不知道焦点在哪里,不闪亮,可是追焦最为精确。

2,AI servo指定焦点,相当精确,可是辅助对焦灯不会点亮。

3,AI focus能够点亮辅助对焦灯,自动选择对焦点的时候会点亮告诉你机器选择的是哪个点。

可是自动追踪的启动比较迟钝,轻微跑焦不一定会自动调整,AI人工智能的意思就是开始的时候作为one shot,如果机器发现目标距离有变化就自动进入AI servo追焦状态,问题是轻微不准追焦不启动。

MFC定时器使用

MFC定时器使用

返回
步骤3 添加WM_TIMER的消息响应函数(略)
步骤4 添加定时器消息响应代码。 void CTimerSampleDlg::OnTimer(UINT nIDEvent) {
m_Edit1=m_Edit1+1;
UpdateData(FALSE);//将变量的值送给控件显示。 CDialog::OnTimer(nIDEvent);
且仅供Windows 95及其后续版本使用,其精度与CPU的时钟频率有关,
它们要求计算机从硬件上支持精确定时器。 QueryPerformanceFrequency()函数和QueryPerformanceCounter()函数
的原型如下:
BOOL QueryPerformanceFrequency (LARGE_INTEGER *lpFrequency); BOOL QueryPerformanceCounter (LARGE_INTEGER *lpCount);
}
返回

4)编写回调函数代码 void CALLBACK CTimerSampleDlg::TimeProc(UINT uID,UINT uMsg,
DWORD dwUser,DWORD dw1,DWORD dw2)
{ m_Cal=m_Cal+1;
}
回调函数参数说明: uID——定时器标识,其值和TimerID一致。 uMsg,dw1,dw2保留参数,目前不起作用 dWUser——存放用户的回调数据。
返回
返回
4.1
3、使用QueryPerformanceFrequency()和QueryPerformanceCounter
()函数
对于更精确的定时操作,使用QueryPerformanceFrequency()和 QueryPerformanceCounter()函数。这两个函数是Visual C++提供并

FEKO7.0各类求解器的介绍

FEKO7.0各类求解器的介绍

FEKO各类求解器的介绍FEKO中的求救器有矩量比(MOM八多层快速多圾子方法(MLFMM人杨理光学法(POJ. 一致性统射理怡(UTD人有限元(FEM丿等计算方法,FEKO SUite 7.0&其原有算法基础上,新增肘城有限差分(FQg求解器,同肘增加了多层快速多圾子(MLFMM)与杨理光竽(PO)的混合算法。

1.矩量法矩量冻是一种基于积分方程的严格的数值方空,其赫度主要取决于目标儿何建栈新度和正确的基权函数的选择及阻抗元素的计算。

其思想主要是将儿何n标剖分富散,雀其上定义合适的基函数,然后建立积分方程,用权函数检验从而产生一个矩阵方程,求解该矩阵方程,即可得列几何目标上的电流分布,从而其它近迄场信息可从该电浇分布求得。

下面以电场积分方程求解理想导体的电该散射问題为例,简要介绍矩量法的一般方出。

由麦丸斯维方程纽和理想导体的边界条件可以推导出,表面电场积分方程(EFlEJ 如下:(jcvA+ VΨ)tnn = E霊,T On S.(1)其中,A为矢量该伐,¥为标量电住,在达形式分别如下:_ -Λ∣∕r-^∣初诃0)⑵田㈢=丄∫σ(r ) r^l--√∕5£()Js 4^lr-r I定义基函数糸J n ,将电流展开为j ≈∑I ll J n⑷π-l 其中人为匀第"个基函IUfI 关的的电流展开糸数。

为了将积分方程富我成为 矩阵方程,采用伽略金匹配方法,选取与基函数和同的函数糸刃作为权函数,哀 示Λ g •对式(3-1)求积得j3 <Λ,J m > + < VΨ, J m >=< E inC , J m > ⑸(3-4)代入式(45),得列包令N 个未知量的N 个线性方程,可以写成I2a jl∕ J = I V ;]其中,[Z mπ]^jN×N 的矩阵,[人]和[匕:]均为NXI 的向量,[人]为电流糸妳 [V ; ] 7⅛激励向量,N 为未知量数目。

心肺复苏

心肺复苏

2010 (未更改2005 版本的内容):ILCOR提出两项新的研究,对使用1次电击方案与3次电击方案治疗心室颤动导致的
心脏骤停进行了比较。

证据表明:与3次电击方案相比,单次
电击除颤方案可显著提高存活率。

动物研究表明:中断胸外按压会产生有害影响,且人体研究证明与3次电击方案相比,包括1次电击的心肺复苏技术能够提高存活率。

支持进行单次电击之后立即进行心肺复苏而不是连续电击任何施救者目睹发生院外心脏骤停且现场有AED,施救者应从胸外按压开始心肺复苏,并尽快使用AED。

(2)在医院和其他机构使用现场的AED 或除颤器治疗心脏骤停的医务人员应立即进行心肺复苏,并且尽可使用准备好的AED/除颤器。

心肺复苏,同时使用AED 或通过心电图检查节律并准备进行除颤。

在上述情况下,可以考虑进行1½至 3 分钟的心肺复苏,然后再尝试除颤。

如果有两名或三名施救者在场,应进行心肺复苏,同时拿到除颤器。

(3)对于院内心脏骤停,有心电监护的患者,从心室颤动到给予电击的时间不应超过3分钟,并且应在等待除颤器就绪时进行心肺复苏。

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单次ONESHOT、人工智能AI FOCUS、智能伺服AI SERVO的区别
单次自动对焦(ONE SHOT)、人工智能自动对焦(AI FOCUS)、人工智能伺服自动对焦(AI SERVO)的区别单次自动对焦(one shot)是最为常用的。

这种模式的工作过程通过半按快门来启动,在焦点未对准确前,对焦过程一直在继续。

一旦处理器认为焦点准确以后,只要将快门完全按下就完成了一次拍摄过程,同时自动对焦系统停止工作。

这种对焦完毕后焦点会自动锁定,只要半按快门不放开,就可以不改变焦点重新构图,操作非常简便。

单次自动对焦适合拍摄静止不动的物体,如静物、风景、微距、静态人像等。

人工智能自动对焦(AI FOCUS)、如果在单次对焦完成,出现合焦提示之后,按下快门之前被摄物体又发生了移动,用单次对焦方式就很可能得到一张焦点不实的图片。

由于单次自动对焦方式不能很好地“跟踪”运动中的物体,因此也就产生了连续自动对焦方式。

与单次自动对焦不同的是,连续自动对焦在处理器判断对焦准确后,自动对焦系统仍会继续工作,焦点也没有被锁定。

目的在于当被摄体移动时,自动对焦系统能够实时根据焦点的变化驱动镜头马达持续对焦,从而使被摄物一直保持清晰状态。

当然,相机的对焦框也要持续对准被摄体,这样在完全按下快门的时候,就不用担心被摄物对焦不准确的问题了。

连续自动对焦多用在处于运动中的物体拍摄,比如体育比赛中拍摄运动员、玩耍中的儿童年、新闻发布会中拍摄发言人以及捕捉运动中的动物精彩瞬间等。

并且,结合高速的连拍功能就可以轻松地拍摄出一组动态照片。

连续自动对焦可连续跟踪运动主体人工智能伺服主动对焦(AI SERVO)从理论上说,既然有了单次自动对焦和连续自动对焦两种方式,就应该能够满足各种不同拍摄场景的需要了。

但是在实拍过程中还是会发现一些问题,比如长时间连续自动对焦的耗电量比较大。

另外,在拍摄一个可能随时从静止状态转换为运动状态的物体时,或者反之,以上两种模式看来都不适合。

智能自动对焦是一种可根据被摄主体的状态(静止或运动),相机自动选择对焦模式,这种将单次自动对焦和连续自动对焦结合起来的方式,折中地解决了上面提到的问题,因此更适合在被摄物体动静状态不定的情况下使用。

如果你对自己的对焦把控能力不自信,建议选第三种。

只要你对准焦点半按快门不放,镜头就始终在自动追踪你选择的焦点对焦。

哪怕焦点有一点点移动,你就会感觉到镜头在转动,那是在自动追焦。

如果你的镜头使用的是超声波马达,这种对焦速度还是相当快的。

人工智能伺服自动对焦也可以称之为焦点预测自动对焦。

适用于运动物体。

需要注意的是,前两种提到的自动对焦方式是最普遍、最常用的,相机厂商基本上都按照上述名称命名。

而第三种提到的方式无论各家起什么样的名字,工作原理基本上是相同的。

佳能称为“人工智能伺服对焦”,尼康称为“最近主体先决的动态自动对焦”,索尼和美能达称为“自动切换对焦”,叫法五花八门,其实都是一回事。

其实伺服对焦和单次对焦是为动体和静体而准备的对焦方式,用法一样都是半按快门中心单点对焦,只不过伺服对焦在你按下快门之前不停的在对焦,他不像单次对焦后锁定焦点(手不抬的情况下),而且伺服对焦没有响声,根据我个人拍鸟的体会,横向伺服对焦比较牢靠,纵向高速迎面飞来的鸟伺服会有反应迟钝的问题。

单次自动,必须把画面中心的对焦点对准你想拍摄的东西,比如人,或者你想要的焦点所在的位置,半按快门对焦,然后不松开,进行画面构图。

多用于你想自己决定焦点,适用于相机难以确定焦点的情况或者你自己习惯于自己选择焦点。

但是不太适合拍摄运动。

人工智能自动对焦则无需先对焦在构图,只需构图,对焦,再拍摄而已。

可以自动判断何处应该是焦点,加以对焦。

最傻瓜的用法。

人工智能伺服自动对焦。

针对移动主体持续进行自动对焦的自动对焦模式。

该模式能够判断主体接下来的运动,使您在拍照时能够正确对焦。

也可以称之为焦点预测自动对焦。

适用于运动物体。

自动对焦模式:“单次自动对焦”、“人工智能伺服自动对焦”和“人工智能自动对焦”之间的差异选择自动对焦模式[单次自动对焦]适合拍摄静止主体[人工智能伺服自动对焦]适合拍摄运动主体可自动切换自动对焦模式的[人工智能自动对焦] 该相机具
有三种自动对焦模式供选择,以适应不同的拍摄条件和主体。

在全自动模式< > (全自动)、< > (创意自动)下,自动设定“人工智能自动对焦”。

选择自动对焦模式 1. 将镜头上的对焦模式开关置于< AF >。

2. 按下< AF?DRIVE > 按钮。

3. 注视液晶显示屏的同时,转动< 主拨盘> 选择自动对焦模式。

ONE SHOT : 单次自动对焦AI FOCUS : 人工智能自动对焦AI SERVO : 人工智能伺服自动对焦有关自动对焦模式的详细信息,请参考以下说明。

[单次自动对焦]适合拍摄静止主体适于拍摄静止主体。

半按快门按钮时,相机会实现一次合焦。

合焦时,将显示合焦的自动对焦点,取景器中的合焦确认指示灯[ ] 也将亮起。

评价测光时,会在合焦的同时完成曝光设置。

只要保持半按快门按钮,对焦将会锁定,然后可以根据需要重新构图。

在/ / / / 拍摄模式下,还可以通过按下< AF-ON >按钮进行自动对焦。

注释如果无法合焦,取景器中的合焦确认指示灯[ ] 将会闪烁。

如果发生这种情况,即使完全按下快门按钮也不能拍摄。

重新构图并再次尝试对焦。

或参阅“AF (自动对焦)困难的主体”。

如果将[提示音]菜单设为[关],合焦时将不会发出提示音。

[人工智能伺服自动对焦]适合拍摄运动主体该自动对焦模式适合对焦距离不断变化的运动主体。

只要保持半按快门按钮,将会对主体进行持续对焦。

曝光参数在照片拍摄瞬间设置。

在/ / / / 拍摄模式下,还可以通过按下< AF-ON > 按钮进行自动对焦。

注释对于人工智能伺服自动对焦,即使合焦时也不会发出提示音。

另外,取景器中的合焦确认指示灯[ ] 也不会亮起。

可自动切换自动对焦模式的[人工智能自动对焦] 如果静止主体开始移动,[人工智能自动对焦] 将自动把自动对焦模式从[单次自动对焦] 切换到[人工智能伺服自动对焦]。

在[单次自动对焦] 模式下对主体对焦后,如果主体开始移动,相机将检测移动并自动将自动对焦模式变更为[人工智能伺服自动对焦]。

注释在切换到伺服模式下的[人工智能自动对焦] 模式下合焦时,会发出轻微的提示音。

然而,取景器中的合焦确认指示灯[ ] 不会亮起。

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