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[2025 Multidisciplinary International Working Group Consensus Practice Guidelines: Sacroiliac joint complex pain interpretation]. [PDF]
Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za ZhiChen S +5 more
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[Best evidence summary for management of sleep disorders in children with attention deficit hyperactivity disorder]. [PDF]
Zhongguo Dang Dai Er Ke Za ZhiLin YT, Luo LH, Peng TQ, Tan CW, Lei H.
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[Modified <i>Gandou</i> Decoction improves cognitive function of TX mice with Wilson's disease by inhibiting the PKR/eIF2α pathway]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoXu C, Han Y, Cheng N, Dong J.
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[Effect of phenytoin and levetiracetam on busulfan blood concentration in children undergoing hematopoietic stem cell transplantation]. [PDF]
Zhongguo Dang Dai Er Ke Za ZhiXu SX +8 more
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[The diagnostic strategy, procedure and pathway for acute vestibular syndrome SCD]. [PDF]
Lin Chuang Er Bi Yan Hou Tou Jing Wai Ke Za ZhiKong W.
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建筑监督检测与造价
高压电气设备是电力系统安全稳定运行的核心载体,其绝缘性能直接决定电力系统的运行可靠性,绝缘故障更是引发电力事故、造成供电中断的主要诱因。当前,高压电气设备绝缘故障检测精度不足、预警机制不完善、技术应用不规范等问题突出,难以实现故障的早期识别与及时处置。本文立足高压电气设备运行实际,梳理绝缘故障检测与预警中的核心问题,明确检测技术要点与预警体系构建方向,提出针对性的优化路径,为高压电气设备绝缘故障检测与预警实践提供理论支撑和实践参考,保障电力系统安全、稳定、高效运行。
国强 杨
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高压电气设备是电力系统安全稳定运行的核心载体,其绝缘性能直接决定电力系统的运行可靠性,绝缘故障更是引发电力事故、造成供电中断的主要诱因。当前,高压电气设备绝缘故障检测精度不足、预警机制不完善、技术应用不规范等问题突出,难以实现故障的早期识别与及时处置。本文立足高压电气设备运行实际,梳理绝缘故障检测与预警中的核心问题,明确检测技术要点与预警体系构建方向,提出针对性的优化路径,为高压电气设备绝缘故障检测与预警实践提供理论支撑和实践参考,保障电力系统安全、稳定、高效运行。
国强 杨
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环球科学
电力变压器是电网输配电核心设备,关乎系统安全稳定与供电质量。电力系统逐步高压化、大容量化,变压器长期高负荷运行,易出现绝缘老化、绕组及铁芯故障,进而造成供电中断与经济损失。当前变压器故障诊断与运维存在精度不足、定位不准、维护粗放、测评体系缺失等问题。本文结合实际运行场景,研究故障诊断、维护策略与测评技术,量化评估诊断与维护成效,搭建诊断、维护、测评一体化体系,并以油浸式变压器为案例验证方案实用性。数据表明,优化后的技术搭配精准测评,可大幅提高诊断准确率、降低故障频次、延长设备寿命 ...
更明 张
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电力变压器是电网输配电核心设备,关乎系统安全稳定与供电质量。电力系统逐步高压化、大容量化,变压器长期高负荷运行,易出现绝缘老化、绕组及铁芯故障,进而造成供电中断与经济损失。当前变压器故障诊断与运维存在精度不足、定位不准、维护粗放、测评体系缺失等问题。本文结合实际运行场景,研究故障诊断、维护策略与测评技术,量化评估诊断与维护成效,搭建诊断、维护、测评一体化体系,并以油浸式变压器为案例验证方案实用性。数据表明,优化后的技术搭配精准测评,可大幅提高诊断准确率、降低故障频次、延长设备寿命 ...
更明 张
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工程与技术创新
基于深度学习的滚动轴承智能故障诊断方法，虽然能够获得较高高的诊断精度，却很难对其分类结果的确定程度进行评估。针对这个缺陷，提出了一种基于证据深度神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先使用1维卷积神经网络结构，直接从滚动轴承振动信号中提取故障特征。然后结合主观逻辑理论以及证据理论，将网络提取的滚动轴承故障特征转化为主观观点的证据。最后，采用Dirichlet分布作为激活函数，并输出故障诊断结果以及相应的不确定度。实验结果表明，本文提出的方法在获得较高的精度的同时，能够给出分类的不确定度 ...
Wei-Xi Yang +4 more
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基于深度学习的滚动轴承智能故障诊断方法，虽然能够获得较高高的诊断精度，却很难对其分类结果的确定程度进行评估。针对这个缺陷，提出了一种基于证据深度神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先使用1维卷积神经网络结构，直接从滚动轴承振动信号中提取故障特征。然后结合主观逻辑理论以及证据理论，将网络提取的滚动轴承故障特征转化为主观观点的证据。最后，采用Dirichlet分布作为激活函数，并输出故障诊断结果以及相应的不确定度。实验结果表明，本文提出的方法在获得较高的精度的同时，能够给出分类的不确定度 ...
Wei-Xi Yang +4 more
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环球科学
针对传统故障诊断方法依赖专家经验、抗干扰能力弱、难以适配复杂设备故障模式的问题,本文开展基于神经网络的故障诊断方法研究。首先梳理故障诊断与神经网络的核心关联,分析传统诊断方法的局限性,随后介绍常用神经网络模型的原理及在故障诊断中的应用逻辑,设计基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断流程,通过实验验证方法的有效性,最后总结研究不足与未来发展方向。
Xue Yang
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针对传统故障诊断方法依赖专家经验、抗干扰能力弱、难以适配复杂设备故障模式的问题,本文开展基于神经网络的故障诊断方法研究。首先梳理故障诊断与神经网络的核心关联,分析传统诊断方法的局限性,随后介绍常用神经网络模型的原理及在故障诊断中的应用逻辑,设计基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断流程,通过实验验证方法的有效性,最后总结研究不足与未来发展方向。
Xue Yang
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