社会将这些患者分为低水平病毒血症(LLV)患者和极低水平病毒血症(VLLV)患者。对于LLV,国内外均有报道,而对于VLLV,国际上讨论较少。目的 确定常规PCR检测乙肝病毒感染阴性的VLLV患者比例,分析VLLV的临床特点及相关因素,为临床工作中VLLV的防治提供依据。方法 选取2020年10月至2021年3月解放军总医院第五医学中心确诊的998例HBV感染患者,其HBV DNA低于40 IU/mL,采用高敏HBV DNA技术检测患者血清病毒载量,根据检测结果将患者分为VLLV组(5~40 IU/mL)和HBV DNA阴性组(<5 IU/mL)。比较两组患者的血常规、生化、HBV标志物及影像学检查情况,采用logistic回归分析VLLV的影响因素,并将VLLV组又分为HBV DNA≥20 IU/mL组和HBV DNA<20 IU/mL组,分析两组患者临床资料的差异。 VLLV组HBsAg定量(M[IQR]:2 781.00[2 540.00~4 785.00]vs 604.00[67.51~870.00],P< 0.001)、AFP(2.68[1.74~3.80]vs 2.30[1.66~3.32],P=0.020)及HBeAg阳性率(39.13%vs 23.22%、P=0.001)均高于HBV DNA阴性组;VLLV组慢性肝损害比例高于HBV DNA阴性组(70.00%vs 59.51%、P=0.042)。 VLLV与病情分期、是否用药、HBsAg定量、AST、ALT等均有关(P<0.05),其中HBsAg定量(OR=7.684,95%CI:3.289~17.950)与VLLV独立相关。亚组分析显示,病毒载量与病情分期、是否用药、用药时间、HBsAg定量、AST、ALT等均无明显相关性(P>0.05)。结论 HBsAg定量高的患者发生VLLV的概率较大,临床应加强对此类患者的监测。
简介近年来,人们对外层空间领域的兴趣日益浓厚。这得益于技术进步和创新,以及民用、国防和商业等领域日益增多的太空应用。最重要的发展是对遥感数据和低地球轨道 (LEO) 通信的需求不断增长。这引起了更大的参与,导致这一空间带过于拥挤。在这一不断发展的格局中,极低地球轨道 (VLEO) 正在成为一种值得关注的替代轨道带。该空间带首次由美国的 Corona 侦察卫星在 1960 年代和 1970 年代初期使用,它们在 150 公里的高度运行,有趣的是,它们将相机胶片抛回地球,然后被飞机在半空中捕获,供情报分析员处理。
最近,人们重新燃起了对极低地球轨道 (VLEO) 的兴趣,以实现卫星的持续运行,并将其作为停泊轨道,然后再将卫星提升到其运行高度,例如 Starlink。随着低地球轨道 (LEO) 的拥挤程度不断增加及其相关的碰撞风险,VLEO 可以提供一个额外的轨道区域,卫星可以在该轨道区域内享受 LEO 区域的好处,从而减轻 LEO 区域的负担。利用 VLEO 进行卫星运行有多个优势。首先,是明显的环境优势——在如此低的高度,大气阻力的增加意味着更容易、更快地实现报废脱轨。例如,在 300 公里处,无论卫星的寿命如何,卫星的寿命都将不到一年
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I. 简介 深空通信系统在非常远的距离内运行,而机载能量发生器的容量非常有限,导致接收端的信噪比 (SNR) 非常低。这就是使用接近香农极限的纠错码的原因。然而,为了利用这种增益,必须进行相干解调,并且必须在更严格的 SNR(对于 Turbo 码 1/6,𝐸 𝑠 /𝑁 0 ≃ – 8 dB)下提供载波相位同步。分配给深空任务的频谱资源是有限的(X 波段 8 GHz),为了优化频谱效率,空间数据系统咨询委员会(CCSDS)建议 [1] 对于 B 类任务(深空任务)使用预编码 GMSK 调制(高斯最小频移键控),高斯滤波器带宽位周期积𝐵𝑇 𝑏 = 0.5,对于 A 类任务(低空任务)使用 GMSK 𝐵𝑇 𝑏 = 0.25。本文讨论了一种由最大后验(MAP)准则和洛朗展开式 [3] 衍生的用于 GMSK 调制的盲相位检测器 [2]。为了评估该相位检测器在非常低的 SNR 下在闭环结构中的性能,我们考虑了 [4] 和 [5] 中描述的另外两个简化版本。我们对线性和非线性域中的这三种不同结构进行了全面研究。我们还介绍了使用低速率纠错码(Turbo 1/6)进行计算机模拟所获得的结果。这项工作的目的是比较这三个相位检测器的性能,并评估为获得两个简化版本而进行的简化的影响。
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue,这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集:Minangkabau,Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题,由73位母语人士提供了注释。另外,我们使用中型印尼特异性语言模型(LMS)进行了精细调整,并对各种多语言大型语言模型(LLMS)进行了零和少数学习。结果表明,对于诸如Minangkabau,Balinese和Buginese之类的极低的资源语言,微调方法的性能与零射击提示相比,其性能明显更高,即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时,也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。
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