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生酮饮食疗法对孤独症患儿症状及ATEC和CARS评分的改善效果: 2024年; 目的探讨生酮饮食疗法对孤独症患儿症状及孤独症治疗评估量表(ATEC)和及儿童孤独症评定量表(CARS)评分的改善效果。方法回顾性选取2021年7月至2022年7月收治的78例ASD患儿为研究对象,根据不同治疗方案将其分为对照组和治疗组,每组39例,对照组接受ASD特殊教育及日常训练+普通饮食,治疗组接受ASD特殊教育及日常训练+生酮饮食,均连续治疗6个月,比较2组《自闭症儿童心理教育评核(第三版)》(C-PEP-3)评分、孤独症治疗评估量表(ATEC)评分、儿童孤独症评定量表(CARS)评分及孤独症行为量表(ABC)评分。结果治疗后,2组C-PEP-3各维度评分及总分均显著上升,且治疗组高于对照组(P<0.05);治疗后,2组ATEC各维度(表达/语言沟通、社交能力、感知/认知能力及健康/生理/行为)评分均显著下降,且治疗组低于对照组(P<0.05);治疗后,2组CARS和ABC评分均显著下降,且治疗组低于对照组(P<0.05);治疗后,研究组就寝习惯不良、睡眠焦虑、睡眠持续时间不规律、白天嗜睡、夜醒、入睡潜伏期延长及CSHQ总分均显著低于对照组(P<0.05)。结论生酮饮食疗法可有效控制孤独症患儿临床症状,改善其认知及异常行为,降低其疾病程度,提高其睡眠质量,值得临床推广。; 张欠李晨旭马守君刘文博于若琳朱长森王晓东; 关键词：生酮饮食孤独症 CARS

香蕉枯萎病菌内源报告基因Foc4carS的鉴定及其应用: 2024年; 香蕉枯萎病是由尖孢镰刀菌古巴转化型(Fusarium oxysporum f. sp. cubense, Foc)引起的香蕉毁灭性土传病害,其中4号生理小种(Foc4)能感染几乎所有的香蕉品系,危害最严重。carS基因通过调控下游car结构基因参与调控镰刀菌类胡萝卜素的生物合成,本研究克隆鉴定了Foc4carS基因(FOIG_05085),Foc4carS蛋白具有典型的RING-finger蛋白结构域。利用分割标记法(Split-marker PCR)获得Foc4carS基因的融合片段,同时构建含有Foc4carS基因sgRNA591序列的pUC-fFuCas9-HTBNLS-hph-Foc4carS基因编辑载体,通过PEG介导的原生质体转化获得该基因的敲除突变体、回补突变体以及基因编辑敲除体,并对敲除和回补突变体的生物学特性和致病力进行分析。结果显示:ΔFoc4carS突变体的菌落直径、产孢量和致病力等生物学表型与野生菌株Foc4无显著差异,而ΔFoc4carS突变体菌落颜色呈深橙色,Foc4carS基因的缺失影响了次生代谢产物类胡萝卜素的生物合成;基因编辑的ΔFoc4carS(HDR)突变体不论是再生筛选板还是继代后的PDA平板,其菌落均出现典型的深橙色,表明Foc4carS可作为内源报告基因,在香蕉枯萎菌Foc4中进行基因质粒型CRISPR/Cas9编辑可行。; 彭军曾凡云曾凡云漆艳香丁兆建漆艳香谢艺贤张欣; 关键词：类胡萝卜素基因敲除

中国市场乘用车质量和动力性能参数特征: 2024年; 为掌握我国乘用车质量和动力性能参数的分布特征,对3 791辆乘用车的5种细分车型和能源形式进行了质量和动力性能差异性分析,确定了小客车专用公路设计车辆的质量和性能参数建议值。结果表明:我国乘用车的整备质量、满载质量、功率、扭矩的第85%分位值分别为2 040 kg、2 600 kg、180 kW、370 N·m。纯电动车整备质量和满载质量的平均值均大于燃油汽车的平均值。纯电动车中SUV比功率最大、面包车比功率最小,燃油汽车中SUV比功率最大、轻客比功率最小。小客车专用公路中,用于公路结构设计的设计车辆可确定为整备质量为2 700 kg、满载质量为4 200 kg的纯电动轻客和整备质量为2 200 kg、满载质量为3 300 kg的燃油轻客;用于公路几何设计的设计车辆为比功率为20 W/kg的纯电动面包车和比功率为30 W/kg的燃油轻客。; 张诗刘涛王雯徐进; 关键词：交通工程乘用车车辆质量动力性能

基于CARS和1D-CNN联合的XRF土壤重金属超标分析方法研究: 2024年; 随着社会现代化进程的迈进,愈加频繁的人类活动加剧了土壤重金属污染。当土壤中重金属元素含量超过风险筛选值时,会经过食物链摄入人体,过量的重金属累积对人体健康造成损害。筛选出具有重金属污染风险的土壤是治理土壤污染的重要环节。采用X射线荧光(XRF)光谱仪获取了59份国家标准土壤样品的光谱数据,然后对其进行小波阈值去噪和迭代离散小波变换本底扣除等预处理;运用基于竞争性自适应重加权采样(CARS)算法对土壤中的重金属元素进行谱线筛选;将筛选后的结果作为模型的输入,通过建立1D-CNN模型预测土壤样本是否具有重金属污染的风险。实验结果显示,通过CARS算法采样后的特征通道数大幅度减少,Ni、Cu、As、Pb元素从原来的2048个特征点分别减少为37、53、37、45个,为原来通道数的1.81%~2.59%。相较于不筛选和连续投影(SPA)筛选方法,结合CARS算法的1D-CNN模型在判断土壤样品是否有Ni、Cu、As、Pb元素污染风险时的准确率分别可以达到96.67%,93.22%,91.67%,88.33%。经CARS筛选,1D-CNN比偏最小二乘回归(PLSR)方法在预测准确性方面有明显优势。提出的CARS-1D-CNN算法在提高模型预测准确率的同时减少了模型的计算量,对于XRF光谱土壤重金属元素污染风险筛选具有较好的理论指导和应用价值。; 杨婉琪李智琪李福生吕树彬樊佳婧; 关键词：X射线荧光光谱重金属

哮喘合并社交心理障碍患儿DSRSC、SCAS、CARS评分状况及相关影响因素研究: 2024年; 目的观察哮喘合并社交心理障碍患儿儿童抑郁障碍自我评估问卷(DSRSC)、Spence儿童焦虑量表(SCAS)、儿童孤独症评定量表(CARS)评分状况及一般临床资料,探讨相关影响因素,为临床干预提供参考。方法选取2023年1月—2024年1月在荣成市妇幼保健院就诊的300例哮喘患儿作为研究对象,采用儿童版社交恐怖和焦虑问卷(SASC)对入选患儿进行筛选并分组研究,将存在社交心理障碍的68例患儿纳入观察组,同时在正常哮喘患儿中随机抽取80例纳入对照组。分析两组患儿的一般资料并进行单因素及多因素回归分析,了解哮喘患儿罹患社交心理障碍的相关风险因素,同时对两组患儿进行焦虑相关量表(DSRSC、SCAS、CARS)评分,比较差异并分析。结果哮喘合并社交心理障碍的患病率为22.67%。单因素分析发现:两组家庭收入情况、家庭结构、精神疾病家族史、病程及哮喘发作时病情比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示:单亲家庭、病程>2年、哮喘发作时病情重、DSRSC评分、SCAS评分、CARS评分均与哮喘合并社交心理障碍的发生关系密切(P<0.05)。结论哮喘合并社交心理障碍的发生率较高,其发生与单亲家庭、病程>2年、哮喘发作时病情重、DSRSC评分、SCAS评分、CARS评分关系密切,临床上对于存在上述风险因素的哮喘患儿应予以格外重视。; 龙萍张文旻蔡冰王婷婷赵佳楠; 关键词：哮喘

基于大规模用户数据的中国燃油私家车出行碳排放测算方法: 2024年; 【目的】私家车行驶碳排放是中国居民日常出行碳排放的主要来源,现有测算方法局限于宏观层面研究,本文以车主大数据和机器学习方法为基础,旨在构建燃油私家车出行碳排放量测算方法,可为道路交通碳排放量核算提供科学依据,助力实现碳达峰、碳中和。【方法】本文以2014—2023年中国13万余燃油车主披露的多维度数据为基础,运用线性回归、决策树、神经网络等方法,提出车辆(单辆车)累积出行碳排放量、相同行驶天数车辆群的平均累积出行碳排放量计算模型及预测模型,构建车辆年均出行碳排放量计算模型。【结果】①在车辆累积出行碳排放量预测方面,相比仅基于车龄的预测模型,由车型、制造商、区域、城市级别、价格区间等5个类别以及车龄构建的包含25个变量的模型可将预测精度(R2)由0.666提高到0.821,其中车龄对车辆累积出行碳排放量预测的影响程度仍然最高;②在相同行驶天数车辆群的平均累积出行碳排放量预测方面,基于神经网络方法的预测结果显示,全国层面的车辆平均累积出行碳排放量的预测精度达到0.915,车型、制造商、区域、城市级别、价格区间等5个类别的车辆平均累积出行碳排放量的预测精度处于0.875~0.925之间;③在车辆年均出行碳排放量测算方面,全国层面的车辆年均出行碳排放量为2.99 t,进口制造商、价格区间在(50,100]万、价格高于100万等3个类别下的车辆年均出行碳排放量高于4 t,MPV、SUV车型、华南区域、超大城市级别、价格区间在(20,30]万、价格区间在(30,50]万等6个类别下的车辆年均出行碳排放量处于3.00~3.99 t之间,其余15个子类别划分下车辆年均出行碳排放量均低于全国层面的平均水平,处于2.15~2.99 t之间。【结论】具有车龄、车型、制造商、区域、城市级别、价格区间等多维特征的大规模车主数据以及神经网络模型�; 陈晓红陈晓红杨艺胡东滨; 关键词：燃油车私家车

混合动力飞行汽车建模与性能仿真分析: 2024年; 飞行汽车作为未来立体交通的重要运载工具,具备垂直起降和巡航功率切换的能力,增程式混合动力飞行汽车结合了动力电池和燃气轮机的优点,能更好地满足城际交通的能源需求。目前研究主要涉及飞行汽车气动特性分析、交通网规划和推进系统建模等方面,但缺乏关于飞行任务参数对混合动力系统最优配置以及相应飞行任务经济性的定量描述的研究。本文选用1000~3000kg量级的混合动力飞行汽车作为研究对象,分析对比了上述飞行汽车在不同功率等级燃气轮机发电装置配置下,在60~360km航程下的任务经济性及有效载荷占比。结果表明,航程在120km以上的飞行任务飞行的平均成本有极小值,此时的燃气轮机功率在巡航功率附近;同时,飞行汽车的有效载荷占比与燃气轮机功率等级呈正相关。对于1000kg量级的飞行汽车,在航程为60km时,其任务平均成本与燃气轮机功率呈正相关。在航程大于120km时,其任务平均成本极小值约为0.004元/(km/kg)。对于2000~3000kg量级的飞行汽车,在航程大于120km时,其任务平均成本极小值稳定在0.004元/(km/kg)左右。本文定量分析了航程和载荷对纯电动和混合动力飞行汽车任务经济性的影响,说明了纯电动和混合动力飞行汽车分别适用的任务场景,从而为飞行汽车及部件生产商提供参考。; 强宣凯朱海涛李炜烽郑俊超钱煜平; 关键词：飞行汽车混合动力燃气轮机发电

新能源乘用车激光雷达概况及应用研究: 2024年; 随着新能源乘用车在全球范围内的快速发展,激光雷达作为高阶辅助驾驶的关键零部件越来越受到重视,其应用也越来越广泛。文章介绍了激光雷达的工作原理及分类,同时介绍了车用激光雷达的实际应用,分析了几种常用激光雷达的特点,列举了近年来激光雷达实际使用情况及发展趋势,提出了激光雷达整车应用的主要技术要求等,对于广大用户、专家学者、教师、学生、设计师等了解新能源乘用车激光雷达以及更好地应用激光雷达具有重要的参考意义。; 周侠吴雪珍谭鑫; 关键词：新能源乘用车激光雷达

基于用户体验的共享汽车HMI设计研究: 2024年; 为提升共享汽车人机界面(Human Machine Interface,HMI)的用户体验问题,本研究采用Kano模型与公理设计(Axiomatic Design,AD)理论相结合的方法,通过深度访谈及个案研究来获取用户需求,并参照HMI设计原则与规范进行关键设计需求以及用户需求最佳设计参数的获取,从功能层、交互层与视觉层三个维度提出了共享汽车HMI的设计方案。评价数据显示,设计方案可用性测试的SUS总分达到A-级的80.225分,对比目前市场主流的共享汽车,有较大的提升。研究结果表明,结合Kano-AD形成的设计方法与实践,可精准地获取用户需求并进行权重划分,形成设计参数,能够为设计师提供更深入、全面的需求分析和决策支持,使其能够更科学地制定设计方案,也为汽车HMI产品开发提供新思路。; 薛遥骆琼柴晶汪善平; 关键词：用户体验共享汽车人机界面公理设计

Small-scale self-driving cars:A systematic literature review: 2024年; The autonomous vehicle(AV)technology has the potential to significantly improve safety and efficiency of the transportation and logistics industry.Full-scale AV testing is limited by time,space,and cost,while simulation-based testing often lacks the necessary accuracy of AV and environmental modeling.In recent years,several initiatives have emerged to test autonomous software and hardware on scaled vehicles.This systematic literature review provides an overview of the literature surrounding small-scale self-driving cars,summarizing the current autonomous platforms deployed and focusing on the software and hardware developments in this field.The studies published in English-language journals or conference papers that present small-scale testing of self-driving cars were included.Web of Science,Scopus,Springer Link,Wiley,ACM Digital Library,and TRID databases were used for the literature search.The systematic literature search found 38 eligible studies.Research gaps in the reviewed papers were identified to provide guidance for future research.Some key takeaway emerging from this manuscript are:(i)there is a need to improve the models and neural network architectures used in autonomous driving systems,as most papers present only preliminary results;(ii)increasing datasets and sharing databases can help in developing more reliable control policies and reducing bias and variance in the training process;(iii)small-scaled vehicles to ensure safety is a major benefit,and incorporating data about unsafe driving behaviors and infrastructure problems can improve the accuracy of predictive models.; Felipe CaleffiLauren da Silva RodriguesJoice da Silva StamboroskiBrenda Medeiros Pereira

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