如何下载tp|ert
作者： 如何下载tp
2024-03-07 18:32:56
揭开安全行业的神秘面纱——ERT & ERC - 知乎
揭开安全行业的神秘面纱——ERT & ERC - 知乎首发于揭开安全行业的神秘面纱切换模式写文章登录/注册揭开安全行业的神秘面纱——ERT & ERCEdward遇见四十岁的自己题记——专业的知识通常很枯燥，但是如何将它写的有趣、有灵魂就是作者的本事了，所以借这个话题，我们顺便聊聊足球那些事。ERC & ERT 是安全行业的紧急应变的分支学问，也是一个老生常谈的话题了，但我发现，没有多少人能够将其深入浅出的讲的有趣而又有灵魂。下面，我从管理学的五大要素来阐述何谓ERT和ERC。首先，管理学的五大要素为：计划，组织，领导，控制，激励。计划：ERP (emergency response plan)组织：ERT (emergency response team)领导：Leader （指挥官）控制：ERC (emergency response center/ emergency control center)激励：Empowerment （奖惩机制的建立）先从宏观层面谈一下ERT,凡是一个公司的安全部门有足够的power，其部门通常是CEO直属部门，直接向CEO汇报及尽责，对所有其他部门形成安全上的制衡，其安全部门具有一票否决权，举例：凡是有违反公司安全政策的员工，可以直接根据安全条例，上报CEO，并要求HR 部门做出直接处罚，当然，做的好的员工，也会被奖励到。凡是有违反公司安全政策的承揽商，直接通报CEO，并要求采购部门将其拉入黑名单，不得参与下次竞标；反之，做的好承揽商，也可以在季度或年度大会上，给与其奖励。ERT是指紧急应变组织(Emergency Response Team)，包括抢救组、后勤支援组、通报管制组、医疗组。它是一个团队组织，不是单一的个人或简单的拼凑，其成员必须具备相当的专业知识或技能。太复杂，看不懂，很无趣？喜欢足球吗？知道足球队的组织架构吗？还是不能理解？好的，我解释给您看：ERT组织和足球队组织的一一对应的关系：ERT指挥官（CEO）=足球队队长，场上的灵魂人物，组织、指挥现场作战。ERT 指挥官助理（安全部）= 足球队的教练，负责给出专业的指导意见和专业参谋，制定作战任务和目标。ERT之抢救组=足球队前锋（负责捕捉战机和进攻）：抢救组任务：组长之任务：1.掌握灾害情况；2.清点人员，指示抢救要领；3.确认灾区状况及组员情形；4.汇报指挥官最新状况；5.火灾时确认切断电源/有无有毒有害危险物品，楼内承重情况等。组员之任务：1.穿戴防护衣及通讯设施；2.协助组员器材检查；3.听取救灾指示及动线；4.进入灾区实施团体作战抢救,不可分开行动；5.随时汇报位置及现场状况,如灾害扩大请求支援或紧急撤离；6.回报灾区组员进出时间;7协助消防人员救灾处理。ERT 之通报管制组=足球队之中锋（做好助攻）组长之任务：1.掌握灾害情况；2.召集人员，分派任务；记录抢救成员进入时间及气瓶压力，必要时紧急呼叫回相关人员；3.汇报指挥官人员清点结果；4.依照指挥官指示通报上级主管及相关人员。组员之任务：1.引导人员疏散并告知集结地点后，清点人员并及时汇报2.安抚人员情绪；3.灾区隔离及人员管制；4.灾区车辆进出管制；5.引导非救灾人员至指定地点;6.灾区秩序管理；7.必要时餐饮支援；8.协助6S管理恢复。ERT 之后勤支援组=足球队之后卫（做好防守）组长之任务1.掌握灾害情况；2.召集人员；3.掌握救灾器材供应/使用情况；4.安排作战任务。组员之任务1.紧急应变器材的搬运；2.协助抢救组着装及器材测试；3.管制灾区人员进出；4.应变器材的补充及整理记录；5.协助医疗组伤患搬运；6.支援器材的查收及搬运厂务部分：1.第一时间应变处理；2.厂务系统监控（电/气/水/空调）及监测系统（气/火/地震）状态回报；3.协助废气/废水/废液的紧急处理；4.依照指挥官指示关闭/开启相应系统；5.负责抢救人员的除污工作。ERT医疗组=足球队的守门员（最后一道屏障）组长(医生、护士)之任务1. 掌握灾害情况；2.人员清点及任务分配；3.汇报指挥官伤患处理状况；4.联络医院/救护车，安排伤患处理。组员之任务1.搬运急救医疗设备；2.协助搬运伤患；3.伤患人员检伤及初步救护；4.询问员工伤害程度，督促互相排查5.安抚伤患及送医。最后，说一下安全文化，好的公司都有其特有的安全文化，行业内比较知名的如：杜邦的企业安全文化，杜邦的财务管理系统模式也不错。比如，可以组织员工参与《消防运动会》，可以考虑如下竞赛项目：100米灭火器灭油桶火100米麻袋灭油桶火100米SCBA穿着50米担架救人50米物资疏散60米消火栓出水综合项/油桶灭火、SCBA、担架救人、消防栓出水联合消防系统知识有奖竞答通过比赛，让员工掌握相关的安全知识，进行激励管理。说到安全文化，顺便强调下安全的policy如下：救人第一原则注重防止环境污染原则努力减少财产损失原则好了，先写到这，我很懒，所以，有机会，再慢慢写写吧。孙子兵法·计篇【作者】孙武 【朝代】春秋末年孙子曰:兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。祝各位看官安康，国庆假期快乐。发布于 2020-10-06 20:08安全应急管理足球赞同 810 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录揭开安全行业的神秘面纱分享自己在安全行业的学习
基因的时间开关——CreERT系统 - 知乎
基因的时间开关——CreERT系统 - 知乎首发于生物流切换模式写文章登录/注册基因的时间开关——CreERT系统生物流为了研究某个基因的作用，或者其他目的（如标记特定时段的印记神经元），科学家需要在某一特定时间打开或关闭某个基因的表达。这就需要一个灵敏基因开关。常用的开关有两个，其一是基于四环素的TetTag系统，四环素的存在可启动或阻止位于四环素操纵子后的基因表达。而另一个常见的基因开关是CreERT系统。CreERT由三个关键字Cre、ER、T组合而成，分别对应于CreERT系统中的三个关键物质：Cre重组酶、雌激素受体（ER，estrogen receptor）和药物他莫昔芬（T，Tamoxifen）。CreERT系统可被药物他莫昔芬诱导开启。我们一一来拆解CreERT名字里的关键因素。Cre-Loxp重组酶系统Cre是一种识别特异位点的基因重组酶，Cre酶的基因序列来源于P1噬菌体的环化重组酶（cyclization recombinase），Cre的名字也源于此。Cre酶可识别一段名为Loxp的特定基因序列。 Loxp序列长34个碱基，包括中间8碱基的不对称序列，以及两侧反向回文的13碱基序列。Loxp序列由不对称的中间8bp和回文对称的两侧13bp组成，N碱基表示该位置可以是任何碱基中间的8碱基决定了Loxp序列的方向，而Loxp序列的方向决定了Cre酶的剪切方式。通常，Loxp序列会成对出现。如果两个Loxp的方向相同，那么，当Cre酶结合两个Loxp位点后，会删除两个Loxp之间的基因序列，以及一个Loxp序列。如果两个Loxp序列方向相同，则Cre重组酶删除两个loxp之间的基因序列利用这一特性，科学家设计了一个基因开关。在目标基因（如下图中的绿色荧光蛋白GFP）之前，构建一段包含两个同向的Loxp的基因序列，两个Loxp之间是一个阻止基因转录的STOP序列。由于STOP序列的存在，绿色荧光蛋白是无法被转录翻译的。当Cre酶出现时，Cre酶会切除同向Loxp之间的STOP序列。之后，绿色荧光蛋白便会顺利表达。这一过程是可逆的。Cre酶切除同向Loxp之间的STOP序列，使GFP能够转录翻译如果两个Loxp序列方向相反，Cre重组酶则会将两个Loxp之间的基因序列反转、左右颠倒。如果两个Loxp序列方向相反，则Cre重组酶会使两个loxp之间的基因序列反转但这种Cre酶的重组反应也是处于动态平衡中的，因为反转后两个loxp仍然是反向的，Cre酶可以接着将之反转回去。为了克服Cre酶重组过程可逆的弱点，科学家设计了另外一种常用的基因开关序列，DIO序列（double-floxed inverted open reading frame）。DIO序列中包含两种类型的Cre酶识别位点，一种是Loxp，野生型的。另一种是基因突变后的Loxp，如Lox2722。Cre酶的重组反应只发生在同种Loxp位点之间，即只重组两个Loxp之间的基因序列，或只重组两个Lox2722之间的基因序列。重组不会在一个Loxp和Lox2722之间发生。两个Loxp和两个Lox2722的方向都相反，并间隔分布（如下图）。两种loxp之间的序列是目标基因，目标基因的序列是反向的，无法表达出有意义的蛋白质。当Cre酶出现时，Cre酶的连续重组作用最终会将反向目标基因变为正向，之后目标基因便可正常表达。Cre酶的重组过程分为两步。第一步是反转。在Cre酶作用下，两个方向相反的LoxP之间的序列，会被反转。反转可能发生在两个LoxP之间，也可能发生在两个Lox2722之间。这两个反转无论谁发生，都不会影响最后结果。这一步的重组反应是可逆回去的。第一步，Loxp对之间或Lox2272对之间基因的反转，过程可逆反转发生后，下一步是Cre酶引发的重组删除。LoxP引发的反转会让两个原本反向的Lox2722变为同向，反之亦然。同向的两个LoxP或Lox2722位点会引发Cre酶的剪切功能。Cre酶会剪切掉一个Lox2722和一个LoxP。最后剩下的一个LoxP和Lox2722之间不会再发生Cre酶的重组，也不会再逆反回去。它是稳定的状态。第二步，Cre酶将基因片段剪切成稳定状态，这一反应过程不可逆以上两种方法是常用的依赖于Cre酶的基因开启方式。但要想实现特定时间的基因启动，科学家还需借助其他基因工具。这一工具是雌激素受体。雌激素受体ER和Cre酶的融合，实现了目标基因的定时开启雌激素受体（ER，estrogen receptor）是雌酮、雌二醇等女性荷尔蒙的细胞内蛋白受体，分为核雌激素受体和膜雌激素受体。雌激素受体蛋白结构在没有雌激素的情况下，核雌激素受体跟热休克蛋白90（HSP90，heat shock protein 90）结合在一起。由于热休克蛋白的阻挡，雌激素受体无法进入细胞核，只能游荡于细胞质内。雌激素出现后，雌激素会跟核雌激素受体结合，并将热休克蛋白90从雌激素受体上排挤走。热休克蛋白90消失后，雌激素受体便可大摇大摆进入细胞核，调控位于核内的基因的表达。雌激素受体跟雌激素结合后，可进入细胞核调控基因表达科学家通过基因编辑，将雌激素受体的配体结合域和Cre酶融合在一起。这样一来，没有雌激素时，Cre酶、雌激素受体配体结合域和热休克蛋白绑定在一起，在细胞质内飘散。Cre酶无法进入细胞核启动目标基因表达。当雌激素出现时，热休克蛋白被排挤掉，Cre酶和雌激素受体的结合体蛋白便可进入细胞核，Cre酶也就可以发挥作用。他莫昔芬（Tamoxifen）的出现可使Cre酶进入细胞核，调控基因表达。ER：雌激素受体。Hsp90：热休克蛋白90科学家为了排除内源雌激素的影响，突变了雌激素受体。突变后的雌激素受体不再结合体内的雌激素，只对他莫昔芬这种外源药物有亲和力。也就是说，只有当他莫昔芬出现时，Cre酶才能入核调控基因表达。同时，由于与Cre酶融合的只是雌激素受体的配体结合域，因此不会触发雌激素受体相应的基因调控。总结当科学家需要开启Cre酶介导的目标基因表达时，只需将外源药物他莫昔芬可通过口服或注射进入动物体内即可。CreERT系统实现了基因表达的时间控制，在时间要求精准的科学研究中大放异彩。例如，在记忆的研究中，CreERT系统（或TetTag系统），和即刻早期基因一起，经常作为基因表达的时间开关，特异地标记出只参与某一段记忆的神经元。欢迎关注我的微信公众号：生物流BioStream（生物流系头条号签约作者）编辑于 2020-05-13 08:18生物学神经科学脑科学赞同 24727 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录生物流拒绝高深莫测，让前沿生命科学落入千
ERT（应急反应小组(ERT)）_百度百科
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决策树、随机森林、极端随机树（ERT）
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--吉择--
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决策树
通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：
女儿：多大年纪了？
母亲：26。
女儿：长的帅不帅？
母亲：挺帅的。
女儿：收入高不？
母亲：不算很高，中等情况。
女儿：是公务员不？
母亲：是，在税务局上班呢。
女儿：那好，我去见见。
这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，下图表示了女孩的决策逻辑。
如果你作为一个女生，你会优先考虑哪个条件：长相？收入？还是年龄。在考虑年龄条件时使用25岁为划分点，还是35岁为划分点。有这么多条件，用哪个条件特征先做if，哪个条件特征后做if比较优呢？还有怎么确定用特征中的哪个数值作为划分的标准。这就是决策树机器学习算法的关键了。
集成学习
假设我们现在提出了一个复杂的问题，并抛给几千个随机的人，然后汇总他们的回答。在很多情况下，我们可以看到这种汇总后的答案会比一个专家的答案要更好。这个称为“群众的智慧”。同理，如果我们汇总一组的预测器（例如分类器与回归器）的预测结果，我们可以经常获取到比最优的单个预测器要更好的预测结果。这一组预测器称为一个集成，所以这种技术称为集成学习，一个集成学习算法称为一个集成方法。
随机森林
假如训练一组决策树分类器，每个都在训练集的一组不同的随机子集上进行训练。在做决策时，我们可以获取所有单个决策树的预测结果，然后根据各个结果对每个类别的投票数，最多票的类别获胜。这种集成决策树称为随机森林。尽管它非常简单，不过它是当前最强大的机器学习算法之一。
一个树和1000个树
假如有一个弱学习者（weak learner，也就是说它的预测能力仅比随机猜稍微高一点），分类正确的概率是51%。本来不应该考虑这种弱分类器（分类能力强的还有很多种方法），但是，假如我们考虑把1000个这样的树放在一起（一个集合），预测结果如何呢？ ·每个决策树都使用所有数据作为训练集 ·节点的选择是通过在所有特征中进行搜索选出最好的划分方式得到的 ·每个决策树的最大深度都是1
import pandas as pd
import numpy as np
# 导入鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris
# 从样本中随机按比例选取训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
# To measure performance
from sklearn import metrics
# 该数据集一共包含4个特征变量，1个类别变量。共有150个样本。
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data[:, :], columns = iris.feature_names[:])
# print(X)
y = pd.DataFrame(iris.target, columns =["Species"])
# 划分数据集
# 随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。
# 随便填一个大于0的数据就能保证，其他参数一样的情况下得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 20, random_state = 100)
# 定义决策树
stump = DecisionTreeClassifier(max_depth = 1)
# bagging集成方法
ensemble = BaggingClassifier(estimator = stump, n_estimators = 1000,
bootstrap = False)
# 训练分类器
stump.fit(X_train, np.ravel(y_train))
ensemble.fit(X_train, np.ravel(y_train))
# 预测
y_pred_stump = stump.predict(X_test)
y_pred_ensemble = ensemble.predict(X_test)
# 决策表现
stump_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_stump)
ensemble_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_ensemble)
print(f"The accuracy of the stump is {stump_accuracy*100:.1f} %")
print(f"The accuracy of the ensemble is {ensemble_accuracy*100:.1f} %")
可以看到无论是一棵树还是1000棵树，预测准确率都一样。
随机森林-RandomForest
上面1000棵树虽然构成了一片森林，但是每棵树都一样，相当于你问一只兔子爱吃青菜还是爱吃肉，问1000遍，结果都是一样的，这不叫群众的智慧！ 如果我们： ·每个决策树都使用随机采样得到的子集作为训练集，采样方式为bootstrap(一种有放回抽样) ·节点的选择是通过在子集中随机选择特征（不是所有特征）中进行搜索选出最好的划分方式得到的 ·每个决策树的最大深度都是1
# max_features：寻找最佳切分时考虑的最大特征数，默认是所有特征都用
# splitter：用于在每个节点上选择拆分的策略。可选“best”, “random”，默认“best”。
stump = DecisionTreeClassifier(max_depth = 1, splitter = "best", max_features = "sqrt")
# 随机森林
# n_estimators基分类器的个数
ensemble = BaggingClassifier(estimator = stump, n_estimators = 1000,
bootstrap = True)
stump.fit(X_train, np.ravel(y_train))
ensemble.fit(X_train, np.ravel(y_train))
y_pred_tree = stump.predict(X_test)
y_pred_ensemble = ensemble.predict(X_test)
stump_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_stump)
ensemble_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_ensemble)
print(f"The accuracy of the stump is {stump_accuracy*100:.1f} %")
print(f"The accuracy of the Random Forest is {ensemble_accuracy*100:.1f} %")
群众的智慧这不就体现出来了吗！ 在不同的训练集随机子集上进行训练（也就是将训练集上的数据随机抽样为若干个子集，然后用这些不同子集在同一种模型上训练，这样就形成了不一样的预测器）
极度随机树-Extremely randomized trees，Extra tree
在选定了划分特征后，RF的决策树会基于信息增益，基尼系数，均方差之类的原则，选择一个最优的特征值划分点，这和传统的决策树相同。但是Extra tree比较的激进，会随机的选择一个特征值来划分决策树。 由于随机选择了特征值的划分点位，而不是最优点位，这样会导致生成的决策树的规模一般会大于RF所生成的决策树。也就是说，模型的方差相对于RF进一步减少，但是bias相对于RF进一步增大。在某些时候，Extra tree的泛化能力比RF更好.
stump = DecisionTreeClassifier(max_depth=1, splitter="random", max_features="sqrt")
ensemble = BaggingClassifier(estimator=stump, n_estimators=1000, bootstrap=False)
stump.fit(X_train, np.ravel(y_train))
ensemble.fit(X_train, np.ravel(y_train))
y_pred_tree = stump.predict(X_test)
y_pred_ensemble = ensemble.predict(X_test)
stump_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_stump)
ensemble_accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_ensemble)
print(f"The accuracy of the stump is {stump_accuracy * 100:.1f} %")
print(f"The accuracy of the Extra Trees is {ensemble_accuracy * 100:.1f} %")
补充 hard voting soft voting
补充 Bootstrap
Bootstrap又称自展法、自举法、自助法、靴带法 , 是统计学习中一种重采样(Resampling)技术，用来估计标准误差、置信区间和偏差 子样本之于样本，可以类比样本之于总体 举例 栗子：我要统计鱼塘里面的鱼的条数，怎么统计呢？ 假设鱼塘总共有鱼N，不知道N是多少条 步骤： 承包鱼塘，不让别人捞鱼(规定总体分布不变)。 自己捞鱼，捞100条，都打上标签(构造样本) 把鱼放回鱼塘，休息一晚(使之混入整个鱼群，确保之后抽样随机) 开始捞鱼，每次捞100条，数一下，自己昨天标记的鱼有多少条，占比多少(一次重采样取分布)。 然后把这100条又放回去 重复3，4步骤n次。建立分布。 （原理是中心极限定理）
假设一下，第一次重新捕鱼100条，发现里面有标记的鱼12条，记下为12%， 放回去，再捕鱼100条，发现标记的为9条，记下9%， 重复重复好多次之后，假设取置信区间95%， 你会发现，每次捕鱼平均在10条左右有标记，
它怎么来的呢？ 10/N=10%
所以，我们可以大致推测出鱼塘有1000条左右。
其实是一个很简单的类似于一个比例问题。这也是因为提出者Efron给统计学顶级期刊投稿的时候被拒绝的理由–“太简单”。这也就解释了，为什么在小样本的时候，bootstrap效果较好，
你这样想，如果我想统计大海里有多少鱼，你标记100000条也没用啊，因为实际数量太过庞大， 你取的样本相比于太过渺小，最实际的就是，你下次再捕100000的时候，发现一条都没有标记，就尴尬了。。。
参考文献
[1] 决策树（Decision Tree） [2] 集成学习与随机森林（一）投票分类器 [3] Hard Voting 与 Soft Voting 的对比 [4] 统计学中的Bootstrap方法（Bootstrap抽样）用来训练bagging算法，如果随机森林Random Forests [5] An Intuitive Explanation of Random Forest and Extra Trees Classifiers
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基本概念：从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示形式的分类规则。
1.1 ID3
具体方法是:从根节点开始，对节点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；再对子节点递归调用以上方法，构建决策树。
基础概念：
- 熵：
熵越大，随机变量的不确定性越大。
- 条件熵：
H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下...
python实现随机梯度下降法
12-25
看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法：
一、为什么要提出随机梯度下降算法
注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有）
也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集（注意那个求和符号），当数据量小的时候，我们还能够接受这种算法，一旦数据量过大，那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢，并且当存在多个局部极小值时，无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题，引入了梯度下降法的进阶形式：随机梯度下降法。
二、核心思想
对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集，而是选择其中的一个样本即可（对于程序员来说你的第一反应一定是：在这里需要一个随机函数来选择一个样本，不是吗？
YUAUODUVH_ERT3_源码
10-03
DKFVJNFDKJVNEDKVJNEDVKJNVFDVKFM
EWIURFHWIVGUHNIUWFHN_ERT5_
09-29
LVKJNEAROMGO;EIRUHTNVEOIHJGT
KDBEKJGVELGVEKAJKN_ERT4_
10-01
DKVJNSVLKEJKVNEVJNVLKEVJNKEJNV
决策树、随机森林和极度随机森林的交叉验证评分的python代码
05-01
决策树、随机森林和极度随机森林的交叉验证评分的python代码
ert.rar_ERT
09-20
this is another example to erettt..
youxianyuan.zip_ERT
09-20
该程序实现了ERT电阻层析图像重建中的有限元剖分问题，把一个大圆按照圈数分为若干三角形
支持在线学习的增量式极端随机森林分类器
05-15
文档，讲述了关于支持在线学习的增量式极端随机森林分类器
机器学习-面经(part4、决策树)
最新发布
qq_40102160的博客
03-03
1005
决策树作为机器学习模型中的重要分支，应用非常广泛，同时也是面试询问的重要方向，本篇文章从ID算法、C4.5算法、CART算法、决策树的构建过程、优缺点、剪枝策略、方式、步骤、决策树的分类、回归等内容，希望能帮助到大家！
MATLAB ERT如何配置
03-06
MATLAB ERT 的配置可以通过以下步骤完成：
1. 打开 MATLAB，点击 "Simulink" 菜单，选择 "Simulink Coder"，再选择 "Options"。
2. 在 "Code Generation" 选项卡中，选择 "ERT" 作为 "System Target File"。
3. 在 "Code Generation" 选项卡中，选择 "Custom Code"，然后在 "Header File" 和 "Source File" 中添加需要的头文件和源文件。
4. 在 "Code Generation" 选项卡中，选择 "Interface"，然后选择需要生成的接口类型。
5. 在 "Code Generation" 选项卡中，选择 "Templates"，然后选择需要使用的代码模板。
6. 在 "Code Generation" 选项卡中，选择 "Report"，然后选择需要生成的报告类型。
7. 点击 "Apply" 和 "OK" 按钮，完成配置。
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什么是子宫内膜容受性检测（ERT)，哪些情况...需要移植前做下它？ - 知乎
什么是子宫内膜容受性检测（ERT)，哪些情况...需要移植前做下它？ - 知乎切换模式写文章登录/注册什么是子宫内膜容受性检测（ERT)，哪些情况...需要移植前做下它？猫姐基因说遗传学博士，解答各类遗传咨询在临床上，“好”的胚胎移植后，也可能以连续失败告终。反复移植失败的患者常有的一个疑问，问题出在哪里?为什么移植“好”胚胎仍会失败其实，试管婴儿技术的成功与三个条件密不可分，一是必须要有一个优质“种子”—胚胎，二是要有良好的“土壤”—子宫内膜环境，三是胚胎与内膜同步发育。胚胎质量决定"种子"质量好不好，而子宫内膜容受性(土壤）决定种子能不能扎根。若是移植一个“好”胚胎仍发生胚胎着床失败或胚胎反复移植失败的情况，那很有可能是没能在子宫内膜最佳容受期进行胚胎移植。研究表明，临床上反复种植失败约有2/3是子宫内膜容受性欠佳引起的。因此，找到合适的移植时间，从而指导个体化胚胎移植，对于提高试管婴儿临床妊娠结局至关重要。什么是子宫内膜容受性子宫内膜容受性（endometrial receptivity）是指子宫内膜允许胚胎着床的状态，这种状态的持续时间成为”种植窗“，胚胎只有48小时的种植窗才能被内膜接受，顺利着床。然而种植窗并非再所有患者种都是恒定不变的，30%可能存在种植窗提前、退后、缩短。从而出现着床失败，妊娠丢失。因此，正确的识别和预测子宫内膜容受性是最大限度地提高辅助生殖治疗效果的关键。一般认为种植窗可能存在于正常月经周期的第 19-24天，或自然周期黄体生成素峰后第 7 天（LH+7）/激素替代周期添加孕激素第5天（P+5）。在“种植窗”移植同步发育的胚胎，是移植成功的前提。然而，每个女性的“种植窗”其实并不完全一致，约有25.9%至40%女性的种植窗与常规时间相比发生提前或推后，按照常规的移植方案，无法准确在种植窗植入胚胎，从而导致植入失败。此外，种植窗时间长短也存在个体化差异，即每位女性的种植窗在一定程度上都存在着特异性，精准定位女性种植窗口则显得更加必要。什么是子宫内膜容受性检测子宫内膜容受性检测（ERT）是一种基于RNA-seq的子宫内膜容受性检测方法，通过分析子宫内膜组织中百余个相关基因的表达量，精确度高、重复性更好，能准确判断子宫内膜容受性情况，而不依赖于形态学变化。ERT适用于自然周期和激素替代治疗周期。在LH+7或P+5活检子宫内膜组织，ERT检测结果若为窗口期，则在下一相同周期的同一时间进行囊胚移植，或者提前2天进行卵裂胚移植；若检测结果为非容受期，则在下一相同周期提前或延后重新活检检测。行ERT vs 未行ERT成功率据统计，反复移植失败的患者，若未接受ERT，再次移植的成功率约为20%~30%；而接受了ERT以后，成功率高达69.2%，较前者大幅提高了近四成！翻了一倍多！为什么要做ERT解决痛点：找不到胚胎种植失败的原因、无法改善临床结局、胚胎珍贵患者，不敢轻易尝试移植ERT价值：约30%的RIF患者的WOI发生改变、ERT能够准确检测WOI，指导胚胎移植、提高RIF患者的种植率、解释反复种植失败的原因、避免胚胎浪费适用人群：IVF-ET人群，尤其是反复移植失败等人群子宫内膜容受性检测流程1.周期类型选择（激素替代周期or自然周期） 根据病人情况选择自然周期或者激素替代周期2.内膜组织活检在理论窗口期或者胚胎移植时间活检内膜组织，如,在激素替代周期中,可以在P+5活检。在自然周期中，可以在LH+7活检。或者,排卵后5天或D5胚胎形成时期活3.活检样本收集将活检样本放入所提供的样本保存液，上下颠倒保存管10次，确保活检样本浸入保存液中,在采集管.上标记样本信息，填写相应的送检单及知情同意书4.活检样本保存放入保存液的样本在-80°C~-20°C可以长期保存5.活检样本寄送活检样本使用冰袋运输,寄送样本附带填写完全的送检单及知情同意书6.检测报告接收样本组在接收到样本后7个自然日内出具检测报告发布于 2021-11-11 16:25子宫内膜子宫内膜薄女性生理科赞同 141 条评论分享喜欢收藏申请
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ERT电动方程式车队正式成立 以中国车队身份参赛
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2023年10月24日 14:35
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作为ABB国际汽联电动方程式世界锦标赛（以下简称FE）中备受瞩目的参赛队伍之一——333 Racing车队，今日宣布进行战略升级，正式更名为ERT Formula E Team（Electric Racing Technologies）。随着新一轮资本注入和股权结构的变更，这一重要决策不仅标志着车队驶入更高的发展阶段，也意味着与汽车制造商蔚来的长期合作关系正式画上句号。ERT电动方程式车队现启动全新篇章，以更高的战略视野，致力于将电动化领域的专业技术扩展并应用至更广泛的市场。
作为FE仅有的六家制造商之一，ERT Formula E车队拥有不可多得的专业技术、实战经验以及知识产权优势。作为这次全面改革的一部分，车队计划将这些优势转化为商业机会。未来车队的焦点将不仅局限于把赛车中的电动化前沿技术和整车底盘动力学应用于民用汽车领域，还将积极推动电动化技术在更广泛的行业中的应用，以提供更环保、更可持续的城市交通解决方案。
在即将到来的FE第十赛季中，ERT Formula E车队将继续2023年第九赛季的强劲表现，勇往直前。过去一年，车队在赛车性能方面取得了显著提升，包括十次成功跻身排位赛前十名，并在九场比赛中获得积分，总成绩在车队积分榜上位列第九。自FE第六赛季以来，车队始终以独立制造商的角色参加比赛，并在英国银石设有研发中心，车队每个赛季的表现都有稳定的提升。如今，多年的积累和进步已经引领车队进入了更高的发展阶段。
面对新征程，ERT Formula E车队领队许家泰满怀期待地表示：“我们非常自豪地以ERT Formula E车队的新身份站在全球观众面前，这标志着我们踏入了一个崭新的发展阶段。作为唯一一支未与任何原始设备制造商（OEM）结盟的FE制造商车队，我们拥有自主研发的动力系统和软件，这赋予了我们独一无二的市场地位。通过在赛场上积累的深厚经验，我们不仅在动力系统方面，还在提供整车工程的全方位支持和解决方案上有着显著优势。这些优势已在汽车和赛车产业内引起广泛关注。随着电动汽车在全球普及的大趋势，以及身处FE这一对OEMs极具吸引力的平台，都让我们看到了将这些专业知识商业化的巨大潜力。目前，我们已与该领域的潜在合作伙伴展开了积极的项目讨论。”
（新浪赛车）
声明：新浪网独家稿件，未经授权禁止转载！
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电阻层析成像(ERT)技术及其在两相流检测中的应用
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763
作者：
王湃
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摘要：
电阻层析成像技术(Electrical Resistance Tomography)是电学过程层析成像技术的一种,其理论基础为电磁场的似稳场理论.ERT技术具有低成本,无放射性,非侵入,可视化等特点.近年来,随着ERT技术在医疗,地质勘探,工业过程,多相流检测等领域的迅猛发展,它已经成为可视化检测领域的代表技术和研究热点. 在众多检测领域中,ERT技术在两相流检测中的应用,是最具前景的研究课题.但是,ERT技术发展至今,仍有一些理论难点和技术瓶颈制约着ERT技术在两相流检测中的发展和工程应用.例如:(1)对ERT敏感场的研究大多集中在二维模型,对三维模型的研究甚少.(2)对ERT传感器的频率特性研究,大多停留在理论分析层面,特别是"连接阻抗"对电阻/电导测量结果的影响,很少有量化的实验研究.(3)针对ERT系统的非线性特点,提出有效的传感器优化方法.在优化方法中急需解决在复杂流型中各优化指标之间的不可比性与矛盾性.(4)开发快速高精度的图像重建算法,特别是对人工智能算法的开发.(5)如何提高ERT系统的信噪比与实时性.针对上述问题,本文在前人研究的基础上,以ERT技术在气/液两相流检测中的应用为工程背景,以有限元仿真结果与实际测试数据为依据,对ERT技术进行了一系列的研究.本文的主要工作和贡献如下: 1.针对二维敏感场的局限性,通过Comsol软件建立三维模型,深入地探讨了改变电极尺寸对三维敏感场分布的影响,并对"边缘效应"作了量化的分析.另外,利用作者开发的ERT系统仿真软件,从灵敏度的角度对ERT敏感场的"软场"特性进行详细研究. 2.对电极的等效电路进行频率分析,设计了点电极阵列和矩形电极阵列两种ERT传感器,并借助于英国Manchester大学的"基于阻抗分析仪的ERT测试平台"在牛奶流中进行了频率特性测试.测试结果表明:改变电极面积,将直接改变电极的电池常数,从而影响对电阻/电导测量的结果.另外增加电极面积可以减小"连接阻抗"的影响,获得更稳定的频率特性.上述研究,为传感器的优化设计和图像重建的解释提供了依据和便利,更为电阻层析成像技术在食品检测领域的应用进行了有益的探索. 3.提出一种将正交设计与模糊分析相结合的ERT传感器的多指标优化方法.该方法运用模糊数学的思想通过定义ERT指标满意度(ERTIS)和ERT指标综合满意度(ERTIOS)的概念及构造它们的满意度函数,建立一种新的科学合理的模糊评价方法.它把量纲,物理意义完全不同的ERT传感器的各项指标,统一为对ERT指标的满意度,并在满意程度上具有可比性.通过ERTIOS对多指标正交实验中ERT传感器各性能指标进行模糊分析,将多指标正交实验问题转化为单指标的正交实验问题.选择ERT传感器的均匀性指标和相关系数指标作为优化目标,采用多指标正交设计安排实验.实验因素包括三维ERT传感器结构的三个主要参数,即:电极的高度,宽度以及电极数目.利用ERT指标综合满意度(ERTIOS)对实验结果进行模糊分析,从而得出优化的ERT传感器结构参数.实验结果表明:经过优化的ERT传感器可以同时获得分布较为均匀的敏感场和更高质量的图像,使ERT传感器的ERTIOS提高13.75%以上.与全面搭配法相比,实验次数减少66%.该方法实验因素主次顺序可知,实验结果直观可靠,具有很强的实用性. 4.为提高图像重建算法的精度,提出一种改进的粒子群算法用于ERT图像重建.该算法使用最小二乘支持向量机对若干典型流型的图像样本进行训练,进而预测由灵敏度矩阵产生的测量电压误差.基于该电压误差构建粒子群优化的适应度函数,为避免粒子群陷入局部最优,采用惯性因子的非线性动态调整方法和粒子速度的变异操作对标准粒子群优化进行改进.利用这个改进的粒子群优化算法搜索重建图像的最优解.仿真实验结果表明,本算法与Landweber算法相比,图像精度可提高近50%,对于一些典型流型,图像误差可降至20%以下. 5.为了提高ERT系统的信噪比和实时性,提出了一个基于双极性脉冲电流激励下的ERT传感器测量模型,用于电极化表面的暂态过程分析.分析发现由于电极化效应,在激励电极对之间产生大量积累电荷.这部分残留电势在高频激励时将产生巨大的测量噪声,它的衰减速度大大影响了ERT系统的实时性.因此设计了一种新的高速放电电路,用于消除这部分残留电势所产生的测量噪声.该电路具有放电速度快,放电门限可调,自动判别电荷极性等优点.最后,对该电路的去噪效果进行了理论推导和仿真实验.实验结果表明:该电路可以有效地消除激励电极间的残留电势,提高了ERT系统的信噪比.更重要的,该技术的应用显著的提高了ERT系统的实时性,对ERT技术实现工业在线检测具有重大意义. 6.设计并研发了一套基于双极性脉冲激励下的ERT实验系统.该实验系统采用16电极ERT传感器构成传感器单元,以单片机为核心构造测量与数据采集单元.在每个单元中,给出了各电路模块设计的指导性原则和需注意的问题,并提供了各电路模块的调试程序.最后采用乒乓球模拟气泡,给出了该实验系统在气/液两相流检测中的静态实验结果.
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电阻层析成像
有限元法
ERT敏感场
模糊数学
多指标优化
粒子群算法
双极性脉冲
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