逆极限与σ-积的Lindelf度
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[Professor Tang Han-Jun's experience in treating postoperative fistulas].
窦道和瘘管在中医学中属于“漏”的范畴。窦道 是指深部组织通向体表的病理性盲管 ; 瘘管是指体 表与脏腔之间的病理性管道 , 具有内口和外口。胸 腹、臀腿术后遗留窦瘘一般邻近重要脏器或骨骼 , 或 与脏器相通 ,而且管道或弯曲、或分支较多、或外口 狭窄内口膨大成腔、或长度长而不宜手术扩创 , 导致 病情复杂。随着各种外科手术的广泛开展 , 本病在 数量上有明显增加趋势 , 对其采用普通的抗生素换 药 ,由于耐药菌的迅速产生 , 治疗常难以奏效 , 而扩 创或手术切除因损伤较大、后遗症较多、扩大的创面 本身又需要一定的时间修复 ,使病程延长 , 患者难以 接受 ; 且手术适应症局限 , 对邻近脑、心、肝、肺等重 要脏器或颅骨、胸骨、髋骨等骨骼而不宜手术者 , 也 缺乏积极有效的措施。 全国名老中医 ,著名中医外科专家唐汉钧教授 , 积累四十余载治疗外科病症经验 , 在运用中医药内 服外用...
متن کاملAn Improved Neural Segmentation Method Based on U-NET
摘要:局部麻醉技术作为现代社会最为常见的麻醉技 术,具有安全性高,副作用小等优势。通过分析超声 图像,分割图像中的神经区域,有助于提升局部麻醉 手术的成功率。卷积神经网络作为目前最为高效的图 像处理方法之一,具有准确性高,预处理少等优势。 通过卷积神经网络来对超声图像中的神经区域进行分 割,速度更快,准确性更高。目前已有的图像分割网 络结构主要有U-NET[1],SegNet[2]。U-NET网络训练 时间短,训练参数较少,但深度略有不足。SegNet 网 络层次较深,训练时间过长,但对训练样本需求较多 由于医学样本数量有限,会对模型训练产生一定影响。 本文我们将采用一种改进后的 U-NET 网络结构来对超 声图像中的神经区域进行分割,改进后的 U-NET 网络 结构加入的残差网络(residual network)[3],并对每一层 结果进行规范化(batch normalizat...
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【摘要】 研究背景 细胞在新陈代谢和完成各种生理功能过程中,不断面临着细胞内外渗透活性分子在细胞内外的流动,从而不断产生细胞内外渗 透压的变化,使细胞处于不断变化的渗透梯度中。由于细胞对水的自由通透性,水分会依据渗透梯度通过渗透或水通道流入或流出细胞,从而产生 细胞容积的变化。可见既使在正常生理条件下,细胞的容积也处于不断的变化中,与此相适应,许多细胞进化了自身的细胞容积调节功能,即当细 胞受到非等渗刺激而产生容积增大或缩小时,细胞自身会通过调节机制使变化了的细胞容积向正常体积恢复。细胞的容积调节功能在细胞的免疫应 答、细胞的迁移、细胞的增殖与分化过程中具有十分重要的意义。 细胞的容积调节功能主要包括两种:一种为调节性细胞容积增大(regulatory vol ume increase,RVI),指当细胞受到高渗透压的刺激而皱缩后,细胞能够调节性的使已经皱缩的细胞体积向正常体积恢复;...
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Recently, supplier satisfaction has gainedmore attention both in practice and in academic research. However, the knowledge accumulation process is still in an embryonic and explorative phase. Likewise, supplier satisfaction measuring in practice may still benefit from an impetus from academia to be more widely used. This paper aims at considerably expanding understanding of supplier satisfactio...
متن کامل以二維共振峰分布建立語者音色模型及其在語者驗證上之應用 (Using 2D Formant Distribution to Build Speaker Models and Its Application in Speaker Verification) [In Chinese]
語音是人類彼此間溝通最方便也最首要的方式。語音不但是用於傳播信息,也是一項重要的生物特徵 (biometrics),可以用來做身份識別之用。對於利用電腦來分析語音這方面的研究,大致可分為兩個領域: 一是語詞識別(speech recognition),一是語者識別(speaker recognition)[1-4]。若是要分辨某一個語音 樣本是否來自某一個特定的語者,則又稱為語者驗證(speaker verification 或 speaker authentication)。 語者驗證又可細分為限定語詞(text dependent)與非限定語詞(text independent)兩種方式[5,6]。在限 定語詞的方式中,用來比對的兩段語音樣本,其語音之內容須為相同或相似。而在非限定語詞的方式下, 其語句之內容可為不同。後者之處理難度較高,但在取樣上較不受限,其應用也較為廣泛。本研...
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ژورنال
عنوان ژورنال: Chinese Science Bulletin
سال: 1993
ISSN: 0023-074X
DOI: 10.1360/csb1993-38-1-8