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新冠病毒感染与心血管系统的相关性研究
2020年3月6日，新疆医科大学第一附属医院谢翔、马依彤联合郑州大学第一附属医院张金盈等研究人员在《Nature Reviews Cardiology》上发表一篇研究成果，题为“COVID-19 and the cardiovascular system”，对新冠病毒感染与心血管系统的相关性进行了分析。 与2003年SARS-CoV相比，新冠病毒具有更强的传播能力。尽管COVID-19的临床表现以呼吸道症状为主，但一些患者有严重的心血管损害。此外，一些患有基础性心血管疾病（CVD）的患者可能会增加死亡风险。新冠病毒感染是由病毒的刺突蛋白与ACE2结合引起的，ACE2在心脏和肺中高度表达。伴CVD的患者病情更为严重，可能与这些患者中ACE2的分泌增加有关。MERS-CoV和SARS-CoV均会引发急性心肌炎和心力衰竭。 此前的一系列研究表明，COVID-19确诊患者中有一部分发生心肌损伤，且一旦发生心肌损伤，大多被送入ICU。经检测，ICU患者心肌损伤的生物标记物水平明显高于非ICU患者。 分析原因，ACE2相关的信号通路可能在心脏损伤中起作用。其他心肌损伤机制包括1型和2型辅助性T细胞反应不平衡引发的细胞因子风暴，以及由COVID-19引起的呼吸功能障碍和低氧血症，导致心肌细胞受损。代谢组学分析显示，具有SARS-CoV感染史的患者脂质代谢失调。但SARS-CoV感染导致脂质和葡萄糖代谢紊乱的机制仍不确定。鉴于新冠病毒与SARS-CoV具有相似的结构，这种新型病毒也可能对心血管系统造成慢性损害。患有合并症的老年人更容易感染新冠病毒，特别是患有高血压、冠心病或糖尿病的老年人。此外，如果感染新冠病毒，则CVD患者更有可能出现严重症状。因此，CVD患者占COVID-19死亡的大部分。感染新冠病毒的急性冠状动脉综合征（ACS）患者的预后通常较差。当ACS患者感染新冠病毒时，更容易发生心脏供血不足，导致这些患者的病情突然恶化甚至死亡。COVID-19治疗期间与药物相关的心脏损害亦值得关注。许多抗病毒药物会导致心脏功能不全，心律不齐或其他心血管疾病。 总之，新冠病毒被认为可通过ACE2感染宿主细胞，从而导致COVID-19，同时也导致心肌损伤，尽管具体机制尚不确定。CVD患者感染新冠病毒后预后不良。因此在治疗COVID-19时应特别注意心血管保护。
新疆医科大学
2021-04-10
一种基于移动终端的答题卡识别分析方法及系统
本发明公开了一种基于移动终端的答题卡识别分析方法及系统，属于图像识别技术领域。本发明包括数据通讯模块、图像处理模块、记分统计模块、数据存储模块和数据输出模块。通过采用二阶图像势能原理进行赋值运算，每一个选项赋值为2的n‑1次幂，n代表选项的顺序号，每一题中任意选项的组合求其所有选项值的算术和即为该题的选项值，确保任意一个选项组合都不会出现重复值，得出该答题信息的成绩。本发明使用已广泛普及的智能移动终端设备，具有操作简单、便于携带、硬件成本低、耗材廉价、无专业印刷技术要求等特点。本发明不仅可用于教学、培训、心理测量还可用于调查统计分析领域具有明显的经济效益和应用价值。
华中科技大学
2021-04-10
碳化硅提纯工艺信息化管理子系统的设计和研制
碳化硅微粉的提纯工艺要求实时在线监测提纯罐中微粉溶液的温度、液位、搅拌机时间等参量；如果分别选购市场上已有的数字化测温仪、液位计和搅拌机运动监测（如转速）仪表分别监测相关参量，还需另外选购工业控制计算机（车间环境温度夏季高达50℃以上，普通PC机无法胜任），以便把测温仪、液位计和（搅拌机）运动监测的信号实时采集和存储。此方案不仅成本高，而且占用车间生产、物流空间较多，将对车间正常生产带来严重影响；为此（受连云港乐园磨料磨具有限公司委托）我们以增强型嵌入式微控制器AT89S52为核心，自行设计研制了集提纯罐溶液温度、液位、搅拌机监测与提纯工艺管理于一体的智能化多参量监测仪。该仪器支持时下流行的在系统编程（In-SystemProgramming）下载技术，便于今后的程序升级；采用液晶显示器和键盘作为人机接口；采用Flash存储器AT29C010A作数据备份之用；采用一主多从的方式通过RS-485总线协议实现分布式结点与上位机的通信，具有良好的抗干扰能力。
东南大学
2021-04-10
基于航空惯性稳定平台的远距离无线监控系统及设计方法
本发明公开的一种基于航空惯性稳定平台的远距离无线监控系统及设计方法，满足航空稳定平台系统动态运行时数据传输距离不受限制且实时准确监控的要求。
北京航空航天大学
2021-04-10
建筑工程结构裂纹状态监测方法及应用该方法的检测系统
本发明涉及一种园林滤池污水处理设施构建方法，主要结构包括池体、浅水槽、深水槽。池体内自下而上包括填料层、隔离层、透水砖步道层和树木层，并布有穿孔透气竖管。依据污水水质、水量和处理工艺要求，利用浅水槽、深水槽设计特点形成上向或下向流式的潜流流态。树木为耐水湿乡土园林乔、灌木，其根系位于填料层。本发明利用土地规划的绿地，结合园林树木的净化作用而构建，不另占或少占用土地，受气候影响小，持续性效果好，无二次污染，易维护且费用低。能广泛应用于村镇、小区、企事业单位、单体建筑的生活污水，以及畜禽养殖场等废水的分散达标处理，减轻市政污水处理压力，实现污水处理与资源化利用、环境美化和木材生产为一体的功能目标。
天津城建大学
2021-04-11
全天候太阳能槽式集热及电加热耦合系统
本发明提供一种全天候太阳能槽式集热及电加热耦合系统，它包括太阳能槽式集热区、电加热区、高温反应区、系统控制区。通过风机驱动将净化后冷空气抽入到太阳能真空集热管中，在太阳能槽式聚热板的作用下，空气被迅速加热，如加热后的空气温度达到高温反应区所需温度,则直接用于高温反应，如加热后空气温度低于高温反应区所需温度，则需空气加热机补足温差，以此在高温反应区形成一个恒定的中高温温度场。本发明的效果是此中高温热场可用于盐水介观分离和剩余污泥介观干化等应用。本系统在太阳能槽式集热区和电加热区的耦合控制下能全天候提供高温反应区所需温度的100℃-400℃范围的热空气，流量为50m3/h-600m3/h空气热场。
天津城建大学
2021-04-11
基于离子选择性电极的农田硝态氮检测方法和系统
本发明涉及一种基于离子选择性电极的农田硝态氮检测方法和系统，该方法包括：检测不同浓度的标准样本溶液在不同温度下的第一响应电势和第二响应电势；根据各个浓度的标准样本溶液在各个温度下的第一响应电势和第二响应电势，建立检测模型；检测所述待检测土壤浸提液在农田环境温度下的第一响应电势和第二响应电势；利用所述检测模型计算所述土壤浸提液的硝酸根离子浓度；根据土壤浸提液的硝酸根离子浓度确定待检测土壤的硝态氮含量。本发明所建立的检测模型不仅考虑了共存离子氯离子对硝酸根离子电极的影响，而且还考虑了温度对离子选择性电极的影响，因此相对于传统的检测方法，可以大大提高土壤硝态氮的检测准确率。
中国农业大学
2021-04-11
永磁同步电机无差拍直接转矩控制系统及控制方法
本发明公开了一种永磁同步电机无差拍直接转矩控制系统及控制方法，解决了永磁同步电机采用传统矢量控制或直接转矩控制分别带来的转矩响应较慢和转矩纹波较大的问题。本发明方法根据永磁同步电机电压、电流、磁链、电磁转矩的关系，在离散状态下利用数值积分原理构造了一种状态观测器，同时引入ＰＩ调节器消除观测误差，实现了对下一控制周期系统状态的准确预测，基于该观测器建立永磁同步电机无差拍直接转矩控制系统，在保持转矩响应快的同时减小了转矩纹波，提高了永磁同步电机运行性能。
东南大学
2021-04-11
一种基于大规模 MU-MIMO 系统的到达角估计方法
本发明公开了一种基于大规模多用户多输入多输出(MU-MIMO) 系统的到达角估计方法，属于大规模 MU-MIMO 系统信号处理技术领 域。本发明包括以下步骤：(1)设计正交导频，避免用户间的干扰；(2) 在不同时刻采样，并根据样本值得到均值信号，降低噪声对接收信号 的影响；(3)利用正交导频的正交性，在接收端分离出各用户对应的接 收信号；(4)计算各用户在接收端相邻的接收天线上信号的相位差；(5) 利用各用户接收信号之间的相位差包含的信息，实现到达角的估计。 采用本发明计算到达角，方法简单，具有计算复杂度低、估计精度高 的优势，可应用于具有相关关系的各种系统参数的估计中。
华中科技大学
2021-04-11
利用自学习系统实现逼近理论极限的光学手性材料设计
随着纳米光子学的发展，具有超颖性质的人工微结构吸引了众多研究。针对日益增长的研究和设计需求，北京大学物理学院方哲宇及其研究团队实现了一种自洽的框架——BoNet，其结合了贝叶斯优化（Bayesian optimization）和卷积神经网络（convolutional neural network），实现了纳米结构对于超强光学手性的自学习。基于此框架，他们将纳米结构设计表示为图形，并输入卷积神经网络进行电场分布和反射光谱的学习，此过程不需要将纳米结构参数化为向量，因此最大化的保留了其几何信息和边界条件。同时，利用贝叶斯优化以实现对纳米结构远场光学手性的优化，并运用其采样样本反复训练神经网络实现自学习。利用BoNet，他们针对远场反射光谱的圆二色性进行优化并逼近了其理论极限(CD = 1)，同时利用神经网络匹配预测的近场电场分布，对获得的强光学手性进行分析解释。 此框架能够被直接推广用于其他光学性质的自学习优化，例如实现反常透射，偏振态调制和相位调制。更进一步的，此方法论能够帮助设计更多的，具有良好光学性质和运用价值的纳米光子学器件，比如消色差超透镜，超灵敏的微传感器以及智能超表面等。此研究同时能够启发更多数据驱动的研究，通过利用人工神经网络和其他机器学习的方法，实现对传统科学研究的新探索，在制药，引物设计，固体结构分析上启发新突破。 该工作于2019年11月19日在线发表于学术期刊《PHYSICAL REVIEW LETTERS》上，题为“Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network”(DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.213902)。北京大学物理学院方哲宇研究员是本文的通讯作者，李瑜，徐优俊，姜美玲为该文的共同第一作者，北京大学定量生物学中心来鲁华教授为合作者，北京大学为唯一通讯作者单位。该工作得到得到了科技部、教育部、国家自然科学基金委、北京大学人工微结构和介观物理国家重点实验室、北京大学纳光电子前沿科学中心、量子物质科学协同创新中心、北京大学高性能校级计算平台、北京大学生命科学中心高性能计算平台等单位的支持。用于近远场计算的神经网络结构表征实现了逼近理论极限的高手性，并利用神经网络对近场分布进行分析
北京大学
2021-04-11