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5G组网演进策略及优化研究

5G组网演进策略及优化 组网技术的分析与技术可行性

  • 2021-06-16
  • 阅读57
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改良数字化再定位导板和咬合导板辅助Le Fort Ⅰ型截骨上颌骨精准定位

背景：上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨是矫正上颌骨畸形及与颅骨位置关系异常最常见的手术方法，以往采用传统模型外科进行手术设计及手工制作咬合板的方法，人为操作误差大，难以精准地实施手术设计方案。近年来3D打印数字化定位导板在正颌外科中的应用显著提高了手术操作的精准度。目的：探讨改良数字化定位导板在上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨中的应用效果。方法：选择20例因上颌骨发育异常行上颌骨LeFort Ⅰ型截骨的患者，术前行薄层颅颌面CT扫描，将CT数据导入Mimics 20.0软件建立数字化模型，并进行虚拟手术设计。同时设计打印出改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板和咬合定位导板，术中联合应用3种导板行上颌骨的截骨及再定位。术后1周复查颅颌面CT并进行设计方案的术后验证。结果与结论：①上颌骨模拟位置和术后实际位置距离偏差中位数的绝对值小于 1 mm，牙合平面角度偏差中位数的绝对值小于1°；②图像融合偏差分析中，均方根值=（0.789±0.275） mm，其均数小于1 mm；③提示应用改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板及咬合定位导板能够安全、便捷、精准地完成上颌骨Le FortⅠ截骨。

  • 2021-06-16
  • 阅读315
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电网企业_大后台 强前端__工程数字化审计应用研究

本文对电网企业工程数字化审计进行了探索，在“后台”通过多个系统数据库支撑构建的多维审计模型监测电网工程建设情况，在“前端”通过可视化辅助分析工具形成数字化 审计分析场景，以丰富的数据和图形化方式直观展示和分析电网工程建设领域存在的问题和风险，以提高电网建设水平。

  • 2021-06-16
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工程数字化建造技术在隧道机械化快速施工中的应用探索

以“BIM+隧道机械化施X-”为切入点，以攻克隧道钻爆法机械化快速修建技术难题为目标，以郑万高铁苏家岩隧道“加强I型”机械化配套施_Y-隧道实践为依托，总结隧道快速施工修建关键技术：，探索BIM技术在隧道机械化配套施工管理过程中发挥优化施工工艺、降低安全风险和提质增效等重要作用。针对隧道机械化施工_y-艺参数、X-效指标、配置标准及成本测算等方面，以数字化手段进行总结并形成系统性成果，为川藏铁路建设“开山铺路”。

  • 2021-06-16
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数字化技术在踇外翻治疗中的应用

背景：踇外翻的手术治疗包括骨性手术及软组织的平衡手术，目前多凭借术者的经验制定手术方案。踇外翻的手术方式众多，病理变化复杂多样，没有一种手术能彻底解决踇外翻所有的问题，且手术疗效不确切，学习曲线也较长。目的：探讨数字化技术在踇外翻治疗中的应用。方法：检索 PubMed 数据库、万方数据库、CNKI 中国期刊全文数据库收录的相关文献，英文检索词为“hallux valgus，digital technology，biomechanics，finite element，digital orthopedics，osteotomy”，中文检索词为“踇外翻，数字化技术，生物力学，有限元，数字骨科，截骨术”，检索时间为2000年1月至2020年5月，总计英文文献571篇，中文文献350篇，根据纳入标准选择其中的42篇进行综述。结果与结论：①临床上治疗踇外翻时，利用软件进行三维仿真模型重建，在不同工况下模拟手术操作，分析矫形效果，这对于术前规划有着明确的指导意义，有利于降低踇外翻术后并发症的发生率，优化矫形效果；②利用计算机软件行三维建模及有限元足底应力分析，对于生物力学机制研究及术后临床疗效评估优势明显；③3D打印踇外翻截骨导板及骨骼模型的临床应用能够使踇外翻患者得到更精确、更个体化的治疗。

  • 2021-06-16
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智能家居语音交互体验的设计方法探析_田钰彬

通过分析阻碍智能家居行业发展步伐的主要原因,发现控制技术不成熟导致智能家居产品存在交互体验不佳和缺乏刚需使用场景等问题。根据用户与设备接触程度划分,不同控制方式的交互体验感存在差异。以语音交互为例,对智能家居产品特性进行分析,并结合用户体验五要素分析框架,构建了语音交互控制智能家居的体验设计架构模型。最后,展望了智能家居语音交互体验设计对行业的潜在影响,为改进智能家居行业整体人机交互体验优化提供可参考的设计流程和方法。

  • 2021-06-16
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互联网 煤矿开采大数据技术研究与实践-张科利

将大数据引用到煤矿行业，行业发展更健康，安全可控，降低成本。

  • 2021-06-16
  • 阅读86
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基于GA-PSO融合算法的开采沉陷Richards预计模型参数优化

在矿区开采地表沉降动态预计模型建立过程中，针对 Richards 时间函数模型参数在地质采矿条件复杂情况下难以一次性准确求取的问题，采用遗传粒子群（Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization，GA-PSO）融合算法对 Richards 模型参数进行动态修正，建立了一种基于 GA-PSO 融合算法的 Richards 时间函数参数优化模型。通过与传统 GA 算法和变步长果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization，FOA）进行比较，结果表明：GA-PSO 算法对Richards 模型参数优化效果良好。通过单点举例和选取部分特征点验证的方法，得出 GA-PSO 算法模型在各个时期的预计中误差最大为 14.43 mm，最小中误差为 1.48 mm，最大平均误差为 11.16 mm，最小平均误差为 1.23 mm，且GA-PSO 算法模型精度高于拟合模型和变步长 FOA 模型。研究表明：经过 GA-PSO 算法优化参数后的 Richards 模型能够更加高效，有助于精确构建矿区地表移动动态预计模型。

  • 2021-06-16
  • 阅读620
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