背景与目的:鼻咽癌颅底骨侵犯的常规评估依赖CT,但CT的电离辐射存在潜在危害。零回波时间磁共振成像(zero echo time magnetic resonance imaging,ZTE-MRI)可在无辐射条件下获得高分辨率骨结构信息。本研究旨在系统评价ZTE-MRI对鼻咽癌...背景与目的:鼻咽癌颅底骨侵犯的常规评估依赖CT,但CT的电离辐射存在潜在危害。零回波时间磁共振成像(zero echo time magnetic resonance imaging,ZTE-MRI)可在无辐射条件下获得高分辨率骨结构信息。本研究旨在系统评价ZTE-MRI对鼻咽癌颅底骨侵犯的诊断效能,并探讨其临床替代CT的可行性。方法:本前瞻性研究收集2020年4月—2022年12月在福建省肿瘤医院诊治的鼻咽癌患者95例为起始对象,并根据排除标准进行剔除。运用GE Discovery 750w 3.0T MR扫描仪,获取常规平扫、增强扫描,利用ZTE-MRI技术获取ZTEMRI和CT图像。影像检查结果由两位放射科医师分别独立阅片评估颅底骨侵犯情况。本研究经福建省肿瘤医院伦理委员会批准(K2025-314-01)并获得患者知情同意。结果:共计80例鼻咽癌患者纳入最终分析。CT诊断鼻咽癌颅底骨侵犯与参比标准有高度一致性,差异有统计学意义(κ=0.645,P<0.001)。ZTE-MRI诊断鼻咽癌颅底骨侵犯与参比标准亦有高度一致性,差异有统计学意义(κ=0.774,P<0.001)。ZTE-MRI联合常规MRI诊断鼻咽癌颅底骨侵犯与参比标准具有极强一致性,差异有统计学意义(κ=0.912,P<0.001)。结论:ZTE-MRI技术为鼻咽癌颅底骨侵犯提供“类CT”图像,在临床上ZTE-MRI技术可以替代CT检查。展开更多
为降低现有列车网络控制系统(train control and management system,TCMS)端到端时延、抖动不确定性对列车控制功能时间确定性的影响,提高列车控制功能迭代效率,基于下一代列车网络控制系统(next generation TCMS,NG-TCMS),提出通信与...为降低现有列车网络控制系统(train control and management system,TCMS)端到端时延、抖动不确定性对列车控制功能时间确定性的影响,提高列车控制功能迭代效率,基于下一代列车网络控制系统(next generation TCMS,NG-TCMS),提出通信与计算资源联合调度模型,将端到端确定性从网络层延伸至列车控制功能。首先,结合NG-TCMS中时间敏感网络提供的全局统一时间基准,将列车控制功能拆分为具有依赖关系的状态采集、逻辑计算、数据转发、命令执行任务,并通过有向无环图进行形式化。以最小化执行时间为调度目标,分别通过一阶逻辑约束转化为可满足性模理论(satisfiability modulo theories,SMT)问题进行最优求解,以及抽象为整数线性规划(integer linear programming,ILP)问题进行最优求解。同时,提出基于任务松弛度和抖动继承值的快速求解方法,将一次性求解所有任务的大规模调度转化为迭代求解单任务或双任务的小规模调度,以解决控制功能数量陡增导致调度问题复杂度激增,SMT方法和ILP方法难以快速求解的问题。最后,参考CR450动车组列车控制功能设计算例,以30 min为求解时间上限,分析SMT方法、ILP方法、快速求解方法在求解时间与所得调度方案资源利用率方面的性能差异。结果表明,快速求解方法能在20 min内完成1000个含零抖动和抖动约束的控制功能调度,高效调度系统资源,满足NG-TCMS快速迭代需求。研究结果可为基于NG-TCMS构建具有端到端时间确定性的列车网络控制功能及任务调度方法提供参考。展开更多
针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩...针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩阵呈块对角稀疏特性提出一种逐块迭代的对称逐次超松弛(Symmetric Successive over Relaxation, SSOR)迭代算法,在降低系统复杂度的同时获得与LMMSE检测近似的性能。仿真结果表明,与逐次超松弛(Successive over Relaxation, SOR)算法相比,所提算法对松弛参数不敏感且具有更快的收敛速度,在迭代次数为10次时误码性能几乎达到LMMSE误码性能,显著降低了检测器的复杂度。展开更多
日前光伏出力预测在实际应用中精度有待提升,且存在新建光伏电站数据缺乏难以预测的问题。为此,充分利用大语言模型(large language model,LLM)的推理优势和序列各维相关性信息,提出一种气象协变量注意力增强Time-LLM模型用于日前光伏...日前光伏出力预测在实际应用中精度有待提升,且存在新建光伏电站数据缺乏难以预测的问题。为此,充分利用大语言模型(large language model,LLM)的推理优势和序列各维相关性信息,提出一种气象协变量注意力增强Time-LLM模型用于日前光伏出力预测。首先,通过填充和拼接构建融合气象协变量信息和光伏出力历史信息的模型输入序列。然后,通过所提协变量注意力模块融合气象协变量序列与光伏出力序列之间的相关性信息。最后,通过Time-LLM架构实现时间序列与文本序列的模态对齐,有效利用LLM的文本分析能力进行光伏出力时间序列的准确预测。在光伏出力公开数据集上进行算例分析,结果表明:所提模型不仅在测试集上预测准确率最高,还具有最低的零样本预测误差。所提方法既提高了日前光伏出力预测任务的准确率,也为解决新建光伏电站因历史数据匮乏而难以应用传统深度模型预测的问题提供了新思路。展开更多
文摘背景与目的:鼻咽癌颅底骨侵犯的常规评估依赖CT,但CT的电离辐射存在潜在危害。零回波时间磁共振成像(zero echo time magnetic resonance imaging,ZTE-MRI)可在无辐射条件下获得高分辨率骨结构信息。本研究旨在系统评价ZTE-MRI对鼻咽癌颅底骨侵犯的诊断效能,并探讨其临床替代CT的可行性。方法:本前瞻性研究收集2020年4月—2022年12月在福建省肿瘤医院诊治的鼻咽癌患者95例为起始对象,并根据排除标准进行剔除。运用GE Discovery 750w 3.0T MR扫描仪,获取常规平扫、增强扫描,利用ZTE-MRI技术获取ZTEMRI和CT图像。影像检查结果由两位放射科医师分别独立阅片评估颅底骨侵犯情况。本研究经福建省肿瘤医院伦理委员会批准(K2025-314-01)并获得患者知情同意。结果:共计80例鼻咽癌患者纳入最终分析。CT诊断鼻咽癌颅底骨侵犯与参比标准有高度一致性,差异有统计学意义(κ=0.645,P<0.001)。ZTE-MRI诊断鼻咽癌颅底骨侵犯与参比标准亦有高度一致性,差异有统计学意义(κ=0.774,P<0.001)。ZTE-MRI联合常规MRI诊断鼻咽癌颅底骨侵犯与参比标准具有极强一致性,差异有统计学意义(κ=0.912,P<0.001)。结论:ZTE-MRI技术为鼻咽癌颅底骨侵犯提供“类CT”图像,在临床上ZTE-MRI技术可以替代CT检查。
文摘为降低现有列车网络控制系统(train control and management system,TCMS)端到端时延、抖动不确定性对列车控制功能时间确定性的影响,提高列车控制功能迭代效率,基于下一代列车网络控制系统(next generation TCMS,NG-TCMS),提出通信与计算资源联合调度模型,将端到端确定性从网络层延伸至列车控制功能。首先,结合NG-TCMS中时间敏感网络提供的全局统一时间基准,将列车控制功能拆分为具有依赖关系的状态采集、逻辑计算、数据转发、命令执行任务,并通过有向无环图进行形式化。以最小化执行时间为调度目标,分别通过一阶逻辑约束转化为可满足性模理论(satisfiability modulo theories,SMT)问题进行最优求解,以及抽象为整数线性规划(integer linear programming,ILP)问题进行最优求解。同时,提出基于任务松弛度和抖动继承值的快速求解方法,将一次性求解所有任务的大规模调度转化为迭代求解单任务或双任务的小规模调度,以解决控制功能数量陡增导致调度问题复杂度激增,SMT方法和ILP方法难以快速求解的问题。最后,参考CR450动车组列车控制功能设计算例,以30 min为求解时间上限,分析SMT方法、ILP方法、快速求解方法在求解时间与所得调度方案资源利用率方面的性能差异。结果表明,快速求解方法能在20 min内完成1000个含零抖动和抖动约束的控制功能调度,高效调度系统资源,满足NG-TCMS快速迭代需求。研究结果可为基于NG-TCMS构建具有端到端时间确定性的列车网络控制功能及任务调度方法提供参考。
文摘针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩阵呈块对角稀疏特性提出一种逐块迭代的对称逐次超松弛(Symmetric Successive over Relaxation, SSOR)迭代算法,在降低系统复杂度的同时获得与LMMSE检测近似的性能。仿真结果表明,与逐次超松弛(Successive over Relaxation, SOR)算法相比,所提算法对松弛参数不敏感且具有更快的收敛速度,在迭代次数为10次时误码性能几乎达到LMMSE误码性能,显著降低了检测器的复杂度。
文摘日前光伏出力预测在实际应用中精度有待提升,且存在新建光伏电站数据缺乏难以预测的问题。为此,充分利用大语言模型(large language model,LLM)的推理优势和序列各维相关性信息,提出一种气象协变量注意力增强Time-LLM模型用于日前光伏出力预测。首先,通过填充和拼接构建融合气象协变量信息和光伏出力历史信息的模型输入序列。然后,通过所提协变量注意力模块融合气象协变量序列与光伏出力序列之间的相关性信息。最后,通过Time-LLM架构实现时间序列与文本序列的模态对齐,有效利用LLM的文本分析能力进行光伏出力时间序列的准确预测。在光伏出力公开数据集上进行算例分析,结果表明:所提模型不仅在测试集上预测准确率最高,还具有最低的零样本预测误差。所提方法既提高了日前光伏出力预测任务的准确率,也为解决新建光伏电站因历史数据匮乏而难以应用传统深度模型预测的问题提供了新思路。
