为22 5ml/min, 或者0.8ml/min/g心 肌。 当心肌工作负荷较大时, 如在锻 炼的时候, 与安静状态下相比,冠状 动脉的血供会增加4-10倍。 图 3. 1 6 显示的是一个心动周期里,冠状动脉 中的血流蜇。在收缩期, 当 心收缩 时,由于堵塞心肌中冠状动脉的分 支,冠状动脉中血流量很小 。 在舒张 期,心肌舒张,心肌中冠状动脉的内 腔完全张开, 流入大部分冠脉血流。 使用电磁流量计测量冠状动脉的流蜇 发现,在一个心动周期中, 收缩期中 o o 0 0 2 1 ( U 百 l T E ) A 莘 三「 泾 i 芯 三 喽 。 300 收缩期 舒张期 图3. 16 由狗的数据推断出的人左冠状动脉中 舒张期和收缩期的血流速度 [来源: Guyton, A. C. and H心,J.E.' A Textbook of Med比al Physiology , 10th edn. , W. B. Saunders Company, Philadelphia, PA, 2000] 的血流占总的冠状动脉血流的7%到45%(Rushmer, 1976)。 在安静状态下,65%的氧气来自于流经心的冠状动脉血。 心肌的氧需求会调 节冠脉血的流速。 在运动状态下,心输出量(CO)比安静状态下增加3 -6倍。 为了增加 co, 心肌的负荷会增加, 随之而来地,心肌的氧需求量也会增加,导 致冠状动脉血流也会增加几倍。 心肌的氧需求会调节冠脉血的流速这一结论可 以通过堵塞冠状动脉几秒钟然后释放 堵塞来证明。 在堵塞过程中,远离堵塞区 域的心肌血供减少。 因此,当堵塞被释放后, 通过血管的血流会明显增加,并根 据堵塞的长度,血流会滞留较长的时间。 这一现象称为反应性充血(reactive hy­ peremia) , 见图3. 17。 如果心肌氧供应不足就会导致胸痛,或心绞痛(angina pectoris)。 心绞痛最开始 可能起于过度疲劳或精神紧张,基本上通过休息或者服用亚硝酸盐(舒张血管的药 物)就可以缓解。 心肌梗死(myocardial infarction, MI) 则是冠状动脉急性堵塞的 结果。 冠状动脉堵塞是由千存在动脉粥样硬化斑块造成的,导致该段血管供血的心 肌部分缺乏血液供应,进而使该血管损伤或坏死。 对于该疾病的描述、 预测,以 及非正常流动切应力与 动脉粥样硬化发生的关系会在本章的后部分以及本书后 面的章节讨论。
2022-08-16 16:23:21 47.25MB 生物 流体力学 人体循环系统
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2022-08-15 17:05:33 466KB 深度学习
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2022-08-15 16:56:07 62KB ni 循环
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针对随机测量矩阵元素随机产生、不易于硬件实现的缺点,利用有限域上准循环低密度奇偶校验(QCLDPC)码奇偶校验矩阵的构造方法,设计了一种确定性的结构化稀疏测量矩阵。由于QC-LDPC码的信道编解码性能较好,故以此为基础构造压缩感知(CS)测量矩阵预计有较好的性能。分别用一维和二维信号的CS重建实验验证新矩阵的性能,结果表明,与常用的测量矩阵相比,在相同的重建算法和压缩比条件下,新矩阵对应的重建误差较低,在峰值信噪比(PSNR)的评价指标上有所提高(0.5~1 dB)。特别地,所提的确定性测量矩阵在结构上具有对称特性和准循环特性,如将其应用于硬件实现,可降低物理内存的需求量与硬件实现的复杂度。
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C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\扫描图像测试 比方说,这个路径下有10张图片,可以循环点击显示这10张图片 使用FileStream 解决文件被进程占用问题。使用一个计数变量,可以头尾循环
2022-08-12 13:53:01 58KB WPF 循环显示图片 遍历 解除进程占用
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太阳能资源储量丰富,清洁安全,地热资源发电稳定性、连续性较好。但单一太阳能发电不连续、成本偏高,单一地热能发电也有效率偏低的不足。近年来多能互补耦合发电的技术被广泛研究,太阳能-地热能耦合发电系统受到国内外关注。 地热能发电,耦合入太阳能,有机朗肯循环ORC发电。 程序1:全部有机工质先经地热水加热,后经太阳能加热,然后进入汽轮机。(串联) 程序2:部分有机工质先经地热水加热,剩余经太阳能加热,一起进入汽轮机。(并联) 计算过程中各种参数、效率等。
2022-08-07 21:03:36 9KB 太阳能发电 地热发电 orc ORC
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针对用电过程中的盗电窃电问题,基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。通过分析用户用电数据的特点,在循环神经网络(RNN)算法的基础上引入长短期记忆单元(LSTM),通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息,改善算法训练时的梯度消失现象。将RNN网路改进为并行化网络,将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理,克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。结果表明,在相同的时间复杂度下,相较于传统RNN网络,改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%,模型的交叉熵损失下降为0.253,AUC增长至0.871,算法的综合性能显著提升。
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