DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 我们将研究 ℝ N 中的拟线性椭圆型方程 − Δ Φ u + V ( x ) ϕ ( | u | ) u = f ( x ， u ) ， u ∈ W 1 ， Φ ( ℝ N ) (1) 非平凡解的存在性，其中 Δ Φ u = div ( ϕ ( | ∇ u | ) ∇ u ) 是 Φ -Laplace算子，并且 Φ ( t ) = ∫ 0 t s ϕ ( s ) d s ， t ∈ ℝ ， f : ℝ N × ℝ → ℝ 是Carathéodory函数。 拟线性椭圆型方程具有较强的物理背景，是非牛顿流体、等离子物理、图像处理等领域研究相关物理现象的重要模型，见 [ 1 ] 和 [ 2 ]。近些年来，在有界区域上讨论拟线性椭圆型方程的文章已有很多，如文献 [ 3 ] 和 [ 4 ]，研究了非线性项在不满足(AR)条件下，方程解的存在性和多重性问题。在文献 [ 5 ] 中，Carvalho等利用Nehari方法和形变引理研究了下列问题的正负解和变号解的存在性。 { − d i v ( ϕ ( | ∇ u | ) ∇ u ) = f ( x ， u ) ， x ∈ Ω ， u = 0 ， x ∈ ∂ Ω     . (2) 本文的结果是对前人研究成果的推广和完善。 对函数 ϕ ( x ) 、 V ( x ) 和 f ( x ， t ) 做如下假设。函数 ϕ ∈ C 2 ( [ 0 ， + ∞ ) ， [ 0 ， + ∞ ) ) ，并且满足下列条件： ( ϕ 1 ) t ↦ t ϕ ( t ) 在 ( 0 ， + ∞ ) 是增函数； ( ϕ 2 ) lim t → 0 t ϕ ( t ) = 0 ， lim t → ∞ t ϕ ( t ) = ∞ ； ( ϕ 3 ) 对任意 t > 0 ，存在常数 l ， m ∈ ( 1 ， N ) ，使得 − 1 < l − 2 : = inf t > 0 ( t ϕ ( t ) ) ′ ​ ′ t ( t ϕ ( t ) ) ′ ≤ sup t > 0 ( t ϕ ( t ) ) ′ ​ ′ t ( t ϕ ( t ) ) ′ = : m − 2 < N − 2 ； ( ϕ 4 ) 存在N-函数 Ψ ( t ) = ∫ 0 t ψ ( s ) d s ， 其中 ψ : [ 0 ， ∞ ) → [ 0 ， ∞ ) 是连续函数，且满足 ( a 1 ) 1 < l ≤ m < l Ψ : = inf t > 0 ψ ( t ) t Ψ ( t ) ≤ sup t > 0 ψ ( t ) t Ψ ( t ) = : m Ψ < l * = l N N − l ； ( V 1 ) V ∈ C ( ℝ N ) ， V 0 = inf ℝ N V > 0 ； ( V 2 ) 对所有的 M > 0 ， μ ( V − 1 ( − ∞ ， M ] ) < ∞ ，其中 μ 为 ℝ N 中的Lebesgue测度。 假设 f : ℝ N × ℝ → ℝ 是Carathéodory函数， F ( x ， t ) = ∫ 0 t f ( x ， s ) d s ， t ∈ ℝ ，此外，f还满足以下条件： ( f 1 ) 存在常数 C > 0 ，使得 | f ( x ， t ) | ≤ C ( 1 + ψ ( t ) ) ， t ∈ ℝ ， x ∈ ℝ N ； ( f 2 ) lim t → 0 f ( x ， t ) ψ ( t ) < λ 对几乎所有的 x ∈ ℝ N 一致成立； ( f 3 ) t ↦ f ( x ， t ) | t | m − 2 t 在 ℝ \ { 0 } 上单调递增； ( f 4 ) lim | t | → ∞ f ( x ， t ) | t | m − 2 t = + ∞ 对几乎所有的 x ∈ ℝ N 一致成立。 注1.1在条件 ( ϕ 3 ) 下，可以推出下面的不等式： l − 2 ≤ inf t > 0 ϕ ′ ( t ) t ϕ ( t ) ≤ sup t > 0 ϕ ′ ( t ) t ϕ ( t ) ≤ m − 2 ， 1 < l : = inf t > 0 ϕ ( t ) t 2 Φ ( t ) ≤ sup t > 0 ϕ ( t ) t 2 Φ ( t ) = : m < N 。 注1.2经验证，下列函数满足条件 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 4 ) 和 ( f 1 ) - ( f 4 ) ： Φ ( t ) = | t | a log ( 1 + | t | ) ， ψ 1 ( t ) = q t q − 1 log ( 1 + t ) + t q t + 1 ， f ( x ， t ) = { ψ 2 ( t ) ， 0 < t < 1 ， d ψ 1 ( t ) ， 1 < t < ∞ . 与文献 [ 5 ] 相比，本文是在全空间中进行研究的，不满足Orlicz-Sobolev空间中的Poincaré不等式，另外，本文中的非线性项不满足(AR)条件(见文献 [ 6 ] )，为了克服这些困难，采用Nehari方法，需要证明Nehari流形是C 1 的，再利用极小化方法得到解的存在性。 本文的主要结果如下： 定理1.1假设 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 3 ) 、 ( V 1 ) - ( V 2 ) 和 ( f 1 ) - ( f 4 ) 成立，则问题(1)在 W V 1 ， Φ ( ℝ N ) 中存在非零基态解。 定理1.2设 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 4 ) 、 ( V 1 ) - ( V 2 ) 和 ( f 1 ) - ( f 4 ) 成立，则问题(1)至少有两个非平凡解 u 1 和 u 2 ，且 u 1 ≥ 0 ， u 2 ≤ 0 。
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user: 2. 预备知识和基本引理 记 L Φ ( Ω ) = { u : Ω → ℝ 是 可 测 的 ， ∫ Ω Φ ( | u ( x ) | ) d x < ∞ } ，在Luxemburg范数 ‖ u ‖ Φ = inf { k > 0 | ∫ Ω Φ ( | u ( x ) | k ) d x ≤ 1 } 的意义下， L Φ ( Ω ) 是一个Banach空间，通常称为Orlicz空间。Orlicz-Sobolev空间 W 1 ， Φ ( ℝ N ) 是 C 0 ∞ ( ℝ N ) 在范数 ‖ u ‖ 1 = ‖ ∇ u ‖ Φ + ‖ u ‖ Φ 下的完备化。 为了研究问题(1)，在假设 ( V 1 ) ， ( ϕ 1 ) 和 ( ϕ 3 ) 成立的前提下，记 W V 1 ， Φ ( ℝ N ) 为 W 1 ， Φ ( ℝ N ) 的子空间： W V 1 ， Φ ( ℝ N ) = { u ∈ W 1 ， Φ ( ℝ N ) | ∫ ℝ N V ( x ) Φ ( | u ( x ) | ) < ∞ } ， 在 W V 1 ， Φ ( ℝ N ) 上定义范数 ‖ u ‖ = ‖ ∇ u ‖ Φ + ‖ u ‖ Φ ， V ，其中 ‖ u ‖ Φ ， V = inf { k > 0 | ∫ ℝ N V ( x ) Φ ( | u ( x ) | k ) d x ≤ 1 } 。 易知 ( W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ， ‖ ⋅ ‖ ) 是可分的、自反的Banach空间(见 [ 7 ] )。 首先给出本文需要的几个基本引理。 引理2.1 [ 8 ] 假设 ϕ 满足 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 3 ) ，对 t ≥ 0 ，令 ξ 1 ( t ) = min { t l ， t m } ， ξ 2 ( t ) = max { t l ， t m } ， 则对于任意 ρ ， t > 0 ， u ∈ L Φ ( ℝ N ) ，成立 ξ 1 ( t ) Φ ( ρ ) ≤ Φ ( ρ t ) ≤ ξ 2 ( t ) Φ ( ρ ) ， ξ 1 ( ‖ u ‖ Φ ) ≤ ∫ ℝ N Φ ( | u ( x ) | ) d x ≤ ξ 2 ( ‖ u ‖ Φ ) 。 引理2.2 [ 9 ] 假设 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 3 ) 和 ( V 1 ) 条件成立，则对任意 u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ，有 ξ 1 ( ‖ u ‖ Φ ， V ) ≤ ∫ ℝ N V ( x ) Φ ( | u ( x ) | ) d x ≤ ξ 2 ( ‖ u ‖ Φ ， V ) ， 其中 ξ 1 ( t ) 和 ξ 2 ( t ) 由引理2.1中给出。 引理2.3 [ 8 ] 假设 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 3 ) 条件成立，对任意 ρ ， t > 0 ， u ∈ L Ψ ( ℝ N ) ， ξ 1 ( t ) Ψ ( ρ ) ≤ Ψ ( ρ t ) ≤ ξ 2 ( t ) Ψ ( ρ ) ， ξ 1 ( ‖ u ‖ Ψ ) ≤ ∫ ℝ N Ψ ( | u ( x ) | ) d x ≤ ξ 2 ( ‖ u ‖ Ψ ) ， 其中 ξ 1 ( t ) 和 ξ 2 ( t ) 由引理2.1中给出。 引理2.4 [ 9 ] 假设 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 2 ) 、 ( V 1 ) 和 ( V 2 ) 条件成立， Ψ 满足 lim t → 0 ¯ Ψ ( t ) Φ ( t ) < + ∞ ， lim | t | → + ∞ ¯ Ψ ( t ) Φ * ( t ) = 0 ， 那么 W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ↪↪ L Ψ ( ℝ N ) ，其中 Φ * ( t ) 满足：当 t ≥ 0 时， Φ ∗ − 1 ( t ) = ∫ 0 t Φ − 1 ( s ) s ( N +1 ) / N d s ， t < 0 时， Φ * ( t ) = Φ * ( − t ) 。特别地， W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ↪↪ L Φ ( ℝ N ) 。 问题(1)所对应的能量泛函为 I ( u ) = ∫ ℝ N ( Φ ( | ∇ u | ) + V ( x ) Φ ( | u | ) ) d x − ∫ ℝ N F ( x ， u ) d x ， u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ， (3) 其中 F ( x ， t ) = ∫ 0 t f ( x ， s ) d s ， s ∈ ℝ 。易知 I ( u ) ∈ C 1 ，且对任意 φ ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ，成立 〈 I ′ ( u ) ， φ 〉 = ∫ ℝ N ( ϕ ( | ∇ u | ) ∇ u ∇ φ + V ( x ) ϕ ( | u | ) u φ ) d x − ∫ ℝ N f ( x ， u ) φ d x 。 因此，寻找问题(1)的弱解等价于找泛函I的临界点。 如果问题(1)的弱解存在，那么它一定属于Nehari流形 M ： M = { u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) \ { 0 } : 〈 I ′ ( u ) ， u 〉 = 0 } 。 为探索泛函I在Nehari流形上的行为，我们将借助纤维映射进行分析。对 u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ，定义纤 维映射 h u ( t ) : t → I ( t u )   ( t > 0 ) ： h u ( t ) = ∫ ℝ N ( Φ ( t | ∇ u | ) + V ( x ) Φ ( t | u | ) ) d x − ∫ ℝ N F ( x ， t u ) d x 。 由 ( ϕ 1 ) - ( ϕ 3 ) 条件可得纤维映射 h u ( t ) ∈ C 2 ，且 h ′ u ( t ) = ∫ ℝ N t ( ϕ ( t | ∇ u | ) | ∇ u | 2 + V ( x ) ϕ ( t | u | ) u 2 ) d x − ∫ ℝ N f ( x ， t u ) u d x ， h ″ u ( t ) = ∫ ℝ N ( t ϕ ′ ( t | ∇ u | ) | ∇ u | 3 + ϕ ( t | ∇ u | ) | ∇ u | 2 ) d x   + ∫ ℝ N ( t V ( x ) ϕ ′ ( t | u | ) | u | 3 + V ( x ) ϕ ( t | u | ) u 2 ) d x − ∫ ℝ N f ′ ( x ， t u ) u 2 d x 。 容易看出， M = { u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) \ { 0 } : h ′ u ( 1 ) = 0 } ；若u是泛函I的局部极小(大)值，则 h u ( t ) 在 t = 1 处取得局部极小(大)值；对 t > 0 ， t u ∈ M 当且仅当 h ′ u ( t ) = 0 。
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user: 4. 定理1.2的证明 考虑截断函数 f ± : ℝ N × ℝ → ℝ ， f + ( x ， t ) = { f ( x ， t ) ， t ≥ 0 ， 0 ， t < 0 ， f − ( x ， t ) = { f ( x ， t ) ， t ≤ 0 ， 0 ， t > 0 ， 显然 f ± 都是连续的，那么对应的能量泛函为 I ± : W V 1 ， Φ ( ℝ N ) → ℝ ， I ± ( u ) = ∫ ℝ N ( Φ ( | ∇ u | ) + V ( x ) Φ ( | u | ) ) d x − ∫ ℝ N F ± ( x ， u ) d x ， u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) ， 其中 F ± ( x ， t ) = ∫ 0 t f ± ( x ， s ) d s ， x ∈ ℝ N ， t ∈ ℝ 。与 f + 和 f − 相对应的Nehari流形分别为 M + = { u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) \ { 0 } : 〈 I ′ + ( u ) ， u 〉 = 0 } ； M − = { u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) \ { 0 } : 〈 I ′ − ( u ) ， u 〉 = 0 } 。 由引理3.7可知， M ± 是 C 1 的子流形，并且 M ± 中的元素的范数有正下界，此外 c ± = inf w ∈ M ± I ± ( w ) 是泛函 I ± 的临界值，故泛函I有两个临界点 u 1 ， u 2 ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) \ { 0 } ，使得 I + ( u 1 ) = c + > 0 ， I − ( u 2 ) = c − > 0 。 给定 u ∈ W V 1 ， Φ ( ℝ N ) \ { 0 } ，令 u + = max { u ， 0 } ， u − = min { u ， 0 } ，因此 u = u + + u − 。取 u 1 − 作为测试函数，则有 0 ≤ ∫ ℝ N ( Φ ( | ∇ u 1 − | ) + V ( x ) Φ ( | u 1 − | ) ) d x ≤ 1 l ∫ ℝ N ( ϕ ( | ∇ u 1 − | ) | ∇ u 1 − | 2 + V ( x ) ϕ ( | u 1 − | ) u 1 − 2 ) d x = 1 l ∫ ℝ N f ( x ， u 1 ) u 1 − d x = 0 (16) 由(16)知 u 1 − ≡ 0 ，故 u 1 ≥ 0 且 u 1 ≡ 0 ，同理可得 u 2 ≤ 0 且 u 2 ≡ 0 。证毕。
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user: 摘要 本文主要研究了一类带阻尼的波动方程模型的长时间行为。通过分析该模型并结合已有文献，在一定条件下给出了这类方程全局吸引子的存在性。
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user: 1. 引言 在过去的几十年里，耗散系统的定性性质及其演化过程的研究受到了极大的关注。在众多用于刻画解的渐近性态的概念中，吸引子是重要的概念之一，它包含了系统的解的所有可能的极限状态，极大地提高了动力系统解的定性性质的理解。对于由具体方程诱导的动力系统，特别是热传导方程、波动方程等，它们的解的长时间行为都已成功地用研究吸引子的方式得以刻画和描述。本文将概述一类波动方程模型的全局吸引子相关结果，这些结果及其证明来自于文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 以及其中的参考文献。
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user: 2. 预备知识 定理2.1 ( [ 4 ] )令X是一个Banach空间，其范数记为 ‖ ⋅ ‖ ， T = { T ( t ) ， t ≥ 0 } 是X上的半群。假定对于每个 t ≥ 0 ，存在分解 T ( t ) = S ( t ) + K ( t ) 且对于X中的有界子集B，存在 t B ≥ 0 使得： 1) K ( t ) B 是相对紧的对于所有的 t ≥ t B ； 2) s B ( t ) = sup x ∈ B ‖ S ( t ) x ‖ X < ∞ 对所有的 t ≥ t B 成立，且 s B ( t ) → 0 当 t → ∞ 。 那么 T 是渐近紧的。
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user: 摘要 针对一类线性多延时系统，提出一种基于梯度和最小二乘方法的参数辨识算法。该算法首先将系数矩阵和延时量的联合估计问题转化为仅关于延时量的优化问题，然后基于动量梯度法求出延时量的估计值，最后利用矩阵方程的最小二乘解得出系数矩阵的估计值，仿真结果表明，该算法有较好的辨识效果。
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user: 1. 引言 随着社会的发展和科技的进步，延时系统在生物、经济和自动化控制等诸多领域日益受到重视 [ 1 ] [ 2 ]。参数辨识是设计、分析与控制实际系统的重要前提 [ 3 ]。 时域方法 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 是延时系统参数辨识领域的重要方法。基于梯度的辨识算法近年来受到许多学者的关注。文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 应用变分方法计算梯度并提出一种参数辨识算法；文献 [ 10 ] 求得了准则函数对参数的梯度所满足的系统，并由此给出了一种辨识算法。 本文受文献 [ 11 ] 启发，研究了一类线性多延时系统的系数和延时量的辨识问题。本文的主要工作是设计了关于系数矩阵和延时量的准则函数，利用最小二乘原理给出了固定延时量时系数矩阵的最小二乘解，从而将系数矩阵和延时量的同时估计问题看作仅关于延时量的估计问题，利用梯度方法求解优化问题得出延时量，最终用估计出的延时量求解矩阵方程求得系数矩阵。
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user: 2. 问题描述 考虑以下线性延时系统： { d d t x ( t ) = ∑ i = 0 N     A i x ( t − τ i ) + ∑ i = 0 N     B i u ( t − τ i ) ， t ∈ [ 0 ， T ] ; x ( t ) = φ ( t ) ， − τ ≤ t ≤ 0. (1) 其中 x ( t ) ∈ ℝ n 表示状态向量； u ( t ) ∈ ℝ p 表示控制向量； A i ∈ ℝ n × n ， B i ∈ ℝ n × p ， ( i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) 是系统的参数矩阵；初始函数 φ ( t ) ∈ ℝ n ；这里假定系统的延时量满足 0 = τ 0 < τ 1 < ⋯ < τ N = τ 。 记 Θ = [ A 0 A 1 ⋯ B N ] ， τ ¯ = [ τ 1 ⋯ τ N ] T 。 定义2.1 设矩阵 Q ∈ ℝ n × m ，称 ‖ Q ‖ F = t r a c e ( Q T Q ) 为Q的Frobenius范数。 命题2.1 设 Q = [ q 1 ⋯ q m ] ∈ ℝ n × m ，则 ‖ Q ‖ F = t r a c e ( [ q 1 ⋯ q n ] T [ q 1 ⋯ q n ] ) = ∑ i = 1 m     q i T q i = ∑ i = 1 m ‖ q i ‖ 2 2 = ‖ [ q 1 T ⋯ q m T ] T ‖ 2 引理2.1 [ 12 ] 若A是列满秩矩阵，B是行满秩矩阵，矩阵 X ， F 满足 A X B = F ， 那么在最小二乘意义下上式有唯一解 X = ( A T A ) − 1 A T F B T ( B B T ) − 1 。 命题2.2 设矩阵函数 Q ( t ) 可逆且可导，则 d d t Q − 1 ( t ) = − Q − 1 ( t ) d d t Q ( t ) Q − 1 ( t ) 。 命题2.3 设矩阵函数 Q ( t ) ∈ ℝ n × m 可导，则 d d t ‖ Q ( t ) ‖ F 2 = d d t t r ( Q T ( t ) Q ( t ) ) = t r ( d d t ( Q T ( t ) Q ( t ) ) ) = 2 t r ( Q T ( t ) d d t Q ( t ) ) . 本文的目的是通过求解如下的优化问题辨识参数 Θ ， τ ¯ ， m i n τ ¯ ， Θ J ( τ ¯ ， Θ ) = ∑ l = 1 m ‖ x ( t l ) − x ( 0 ) − [ ∑ i = 0 N     A i ∫ 0 t l     x ( t − τ i ) d t + ∑ i = 0 N     B i ∫ 0 t l     u ( t − τ i ) d t ] ‖ 2 2 = ∑ l = 1 m ‖ x ( t l ) − x ( 0 ) − Θ ϕ ( τ ¯ ， l ) ‖ 2 2 . (2) 其中 ϕ ( τ ¯ ， l ) = [ ∫ 0 t l     x T ( t ) d t ⋯ ∫ 0 t l     x T ( t − τ N ) d t ∫ 0 t l     u T ( t ) d t ⋯ ∫ 0 t l     u T ( t − τ N ) d t ] T . (3)
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user: 3. 算法的推导 固定延时量 τ ¯ ，式(2)中 Θ 有唯一最小二乘解。从而对优化问题(2)的求解可转化为只与 τ ¯ 有关的优化问题。接下来，利用新目标函数关于 τ ¯ 的梯度采用动量梯度法估计延时量。最后，求系数矩阵关于式(2)的最小二乘解。 3.1. 梯度的计算 定理3.1 对于式(2)所述的优化问题，当 τ ¯ 固定时有唯一最小二乘解 Θ ^ ( τ ¯ ) = X ˜ Φ T ( τ ¯ ) ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 . (4) 其中 X ˜ = [ x ( t 1 ) − x ( 0 ) ⋯ x ( t m ) − x ( 0 ) ] ， (5) Φ ( τ ¯ ) = [ ϕ ( τ ¯ ，1 ) ⋯ ϕ ( τ ¯ ， m ) ] . (6) 证明。 J ( τ ¯ ， Θ ) = ∑ l = 1 m ‖ x ( t l ) − x ( 0 ) − Θ ϕ ( τ ¯ ， l ) ‖ 2 2 . 由命题2.1，上式可写为 J ( τ ¯ ， Θ ) = ‖ X ˜ − Θ Φ ( τ ¯ ) ‖ F 2 。 由引理2.1上式中 Θ 有唯一最小二乘解。 Θ * = Θ ^ ( τ ¯ ) = X ˜ Φ T ( τ ¯ ) ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 . (7) □ 根据定理3.1可知，优化问题(2)可以转化为 min τ ¯ J * ( τ ¯ ) = min τ ¯ ‖ X ˜ − Θ ^ ( τ ¯ ) Φ ( τ ¯ ) ‖ F 2 . (8) 接下来分三个定理求 ∂ ∂ τ ¯ J * ( τ ¯ ) 。 定理3.2 设 ϕ ( τ ¯ ， l ) ∈ ℝ ( N + 1 ) ( n + p ) ，则 ∂ ∂ τ j ϕ ( τ ¯ ， l ) = [ O − x ( t l − τ j ) + x ( − τ j ) O − u ( t l − τ j ) + u ( − τ j ) O ] . 证明。 ∂ ∂ τ j ϕ ( τ ¯ ， l ) = ∂ ∂ τ j [ ∫ 0 t l     x ( t ) d t ⋮ ∫ 0 t l     x ( t − τ N ) d t ∫ 0 t l     u ( t ) d t ⋮ ∫ 0 t l     u ( t − τ N ) d t ] = [ ∂ ∂ τ j ∫ 0 t l     x ( t ) d t ⋮ ∂ ∂ τ j ∫ 0 t l     x ( t − τ N ) d t ∂ ∂ τ j ∫ 0 t l     u ( t ) d t ⋮ ∂ ∂ τ j ∫ 0 t l     u ( t − τ N ) d t ] = [ O − x ( t l − τ j ) + x ( − τ j ) O − u ( t l − τ j ) + u ( − τ j ) O ] . □ 定理3.3 设 Θ ^ ( τ ¯ ) ∈ ℝ n × ( N + 1 ) ( n + p ) ，则 ∂ ∂ τ j Θ ^ ( τ ¯ ) = X ˜ ( ∂ ∂ τ j Φ ( τ ¯ ) ) T ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1   − X ˜ Φ T ( τ ¯ ) ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 [ ( ∂ ∂ τ j Φ ( τ ¯ ) ) Φ T ( τ ¯ )   + Φ ( τ ¯ ) ∂ ∂ τ j Φ T ( τ ¯ ) ] ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 . 其中 ∂ ∂ τ j Φ ( τ ¯ ) = [ ∂ ∂ τ j ϕ ( τ ¯ ，1 ) ⋯ ∂ ∂ τ j ϕ ( τ ¯ ， m ) ] 。 证明。 ∂ ∂ τ j X ˜ Φ T ( τ ¯ ) ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 = X ˜ ( ∂ ∂ τ j Φ T ( τ ¯ ) ) ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1                                                                                   + X ˜ Φ T ( τ ¯ ) ( ∂ ∂ τ j ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 ) ， 由命题2.2得 ∂ ∂ τ j ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 = − ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 [ ( ∂ ∂ τ j Φ ( τ ¯ ) ) Φ T ( τ ¯ ) + Φ ( τ ¯ ) ∂ ∂ τ j Φ T ( τ ¯ ) ] ( Φ ( τ ¯ ) Φ T ( τ ¯ ) ) − 1 . □ 定理3.4 式(8)对延时量 τ j 的偏导数如下 ∂ ∂ τ j ‖ X ˜ − Θ ^ ( τ ¯ ) Φ ( τ ¯ ) ‖ F 2 = − 2 t r ( ( X ˜ − Θ ^ ( τ ¯ ) Φ ( τ ¯ ) ) T ( ( ∂ ∂ τ j Θ ^ ( τ ¯ ) ) Φ ( τ ¯ ) + Θ ^ ( τ ¯ ) ( ∂ ∂ τ j Φ ( τ ¯ ) ) ) ) . (9) 证明。 ∂ ∂ τ j ‖ X ˜ − Θ ^ ( τ ¯ ) Φ ( τ ¯ ) ‖ F 2 = 2 t r ( ( X ˜ − Θ ^ ( τ ¯ ) Φ ( τ ¯ ) ) T ∂ ∂ τ j ( X ˜ − Θ ^ ( τ ¯ ) Φ ( τ ¯ ) ) ) = − 2 t r ( ( X ˜ − Θ ^ ( τ ¯ ) Φ ( τ ¯ ) ) T ( ( ∂ ∂ τ j Θ ^ ( τ ¯ ) ) Φ ( τ ¯ ) + Θ ^ ( τ ¯ ) ( ∂ ∂ τ j Φ ( τ ¯ ) ) ) ) . □ 3.2. 算法描述 本文采用动量梯度法进行联合估计(见算法1)。
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user: 4. 数值算例 本节给出两个数值算例来验证结果的有效性 例4.1 考虑不稳定的线性单延时系统(1)，系统参数如下 A 0 = [ − 0.2511 − 0.1511 − 0.3194 − 0.2511 ] ， A 1 = [ 0.3682 0.3682 0.1000 0.3682 ] ， B 0 = [ 2.2000 0.2000 ] ， B 1 = [ 3.1000 1.1000 ] ， τ ¯ = [ 0.8 ] ， 输入函数为 u ( t ) = 3 sin ( 3 t ) − cos ( t ) ，初始函数为 φ ( t ) = [ 0 0 ] T ， T = 5 。 初始点 τ ¯ 0 = 0.7 ，参数 α = 0.7 ， β = 0.2 ， t l = 1 + 0.02 ( l − 1 ) ， l = 1 ， ⋯ ， 201 。 利用算法1出参数 A 0 = [ − 0.2511 − 0.1505 − 0.3195 − 0.2511 ] ， A 1 = [ 0.3684 0.3672 0.1001 0.3682 ] ， B 0 = [ 2.2004 0.2000 ] ， B 1 = [ 3.0997 1.1000 ] ， τ ¯ = 0.8005 . 用算法1估计例4.1中延时量的迭代过程如图1所示。 图1. 延时量估计的迭代过程 例4.2 考虑线性多延时系统(1)，系统参数如下 A 0 = [ − 15.5000 − 15.5000 − 15.0000 − 15.5000 ] ， A 1 = [ − 10.4110 − 10.4110 − 1.0000 − 10.4110 ] ， A 2 = [ − 5.9110 − 5.9110 − 6.5000 − 5.9110 ] ， B 0 = [ 0.5000 1.0000 ] ， B 1 = [ 3.1000 1.1000 ] ， B 2 = [ 2.2000 0.2000 ] ， τ ¯ = [ 0.2 0.8 ] T ， 输入函数为 u ( t ) = 10 + sin ( 3 t ) − 5 cos ( t ) ，初始函数为 φ ( t ) = [ 0 0 ] T ， T = 10 . 初始点 τ ¯ 0 = [ 0.25 0.85 ] T ，参数 α = 0.9 ， β = 20 ， t l = 1 + 0.5 ( l − 1 ) ， l = 1 ， ⋯ ， 19 . 利用算法1出参数 A 0 = [ − 15.4998 − 15.4998 − 14.9999 − 15.4999 ] ， A 1 = [ − 10.4109 − 10.4109 − 1.0000 − 10.4109 ] ， A 2 = [ − 5.9109 − 5.9109 − 5.9109 − 5.9109 ] ， B 0 = [ 0.5000 1.0000 ] ， B 1 = [ 3.1000 1.1000 ] ， B 2 = [ 2.2000 0.2000 ] ， τ ¯ = [ 0.2001 0.7998 ] . 用算法1估计例4.2中两个延时量的迭代过程通过等高线图方式呈现如图2所示。将图2中目标函数和迭代过程用三维曲面呈现后如图3所示。 图2. 两个延时量估计的迭代过程 图3. 延时量的迭代过程及目标函数
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user: 5. 结论 针对线性多延时系统，给出了一种含积分的目标函数。通过最小二乘方法将联合参数的目标函数转化为仅依赖延时量的非线性函数。采用动量梯度方法求解关于延时量的优化问题。确定延时量后求矩阵方程的最小二乘解估计系数矩阵。通过数值仿真验证了算法的有效性。
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user: 摘要 随着奶牛产奶量的巨大提升，奶牛元素缺乏性代谢病发病率显著升高，给奶牛养殖造成了重大经济损失。在奶牛元素缺乏性代谢病诊断治疗方面，兽医对低血钙性奶牛产后瘫痪和低血磷性奶牛产后瘫痪较为熟悉。对低血钾性产后瘫痪、低血镁性产后瘫痪则较为陌生，在临床诊断和治疗方面的专业能力较为薄弱。笔者针对这两种疾病，从发病机理、临床症状特点、诊断、治疗等方面，开展了系统的临床鉴别诊治研究。在此将近年来针对奶牛低血钾性产后瘫痪与低血镁性产后瘫痪临床鉴别诊治结果，作以交流介绍。
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user: 1. 引言 从90年代初到2020年，我国奶牛养殖业从饲养模式和综合饲养水平等方面发生了巨大变化，奶牛单产从7000公斤，提升到目前的12，000公斤，单产提高了将近一倍。相对于奶牛消化系统容积和消化能力提升而言，产奶量提升显著高于消化系统容积和消化能力提升幅度。在消化系统容积提升有限的情况下，要让奶牛提高约一倍的产奶量，日粮中的常量元素和微量元素也应该增加一倍，否则就会导致奶牛日粮中常量元素和微量元素供给不足，此问题给奶牛日粮科学配比提出了重大挑战。近年来，奶牛元素缺乏性产后瘫痪发病率显著升高。笔者针对31个规模化牛场的初步临床统计表明，目前奶牛低血钾性产后瘫痪、低血镁性产后瘫痪发病率分别已达到2.5%~3%，接近低血钙性产后瘫痪和低血磷性产后瘫痪的发病率，这4种代谢性疾病的发病率累记为5%左右。由于这类奶牛产后瘫痪性疾病，临床症状相近，发病时间和发病过程相似，依据临床表现进行鉴别诊断难度较大，在诊治方面往往存在诊断不准、精准化治疗不精准的问题，从而导致治愈率较低。在这4种疾病中，尤其是针对奶牛低血钾性产后瘫痪与低血镁性产后瘫痪临床鉴别诊断最为薄弱。对于低血钾性产后瘫痪、低血镁性产后瘫痪，在及时准确诊断的基础上，及时精准治疗，有较高的治愈率，治愈率可达60%以上 [ 1 ]，治疗效益巨大，治愈一头奶牛就可挽回经济损失2~3万元人民币。笔者结合自己在临床一线的实践研究，在此将近年来针对奶牛低血钾性产后瘫痪与低血镁性产后瘫痪临床鉴别诊治临床研究结果作以总结梳理，在此作以交流。
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user: 2. 低血钾和低血镁导致奶牛产后瘫痪的机理鉴别与分析 2.1. 低血钾导致奶牛产后瘫痪的发病机理 钾是维持神经和肌肉细胞膜静息电位的重要物质，静息电位是影响和调节神经及肌肉组织兴奋性的重要因素，钾是维持神经和肌肉组织兴奋性不可缺少的元素。奶牛正常血钾值为3.9~5.3 mmol/L，患病牛血钾值多为3.7 mmol/L以下 [ 2 ]。低血钾时奶牛神经和肌肉兴奋性降低，尤其是四肢肌肉兴奋降低最为突出，从而导致奶牛站立困难，臥地不起、瘫痪。另外，钾还参与体内多种新陈代谢过程，不仅有维持细胞内液渗透压及酸碱平稀的作用，也影响细胞外液的渗透压及酸碱平衡。细胞内一些与糖代谢有关的酶(例如：磷酸化酶、含巯基一酶等)，必须在高浓度钾存在的环境下才有足够的活性。 2.2. 低血镁导致奶牛产后瘫痪发病机理 针对镁在反刍动物体内调节机制的研究表明，镁主要存在于细胞之中，具有抑制神经兴奋和肌肉兴奋的功能。当镁的摄入或吸收降低时奶牛就会发生低血镁症，使镁抑制神经兴奋和肌肉兴奋的功能降低，神经和肌肉兴奋性异常升高，引起四肢肌肉痉挛性抽搐，运动功能障碍、站立困难、臥地不起，从而发生低血镁性产后瘫痪。正常的血镁浓度为0.5~0.75 mmol/L，低血镁症奶牛，血镁低到0.4~0.5 mmol/L以下时表现临床症状 [ 3 ]。 另外，镁还是细胞代谢过程中许多酶系统的激活剂，镁离子也是维持心肌正常代谢和兴奋性的成分之一，缺镁也可导致心率异常。 2.3. 小结 低血钾性奶牛产后瘫痪，是由于机体缺钾，导致患病牛神经兴奋性下降，肌肉兴奋性降低，四肢肌肉松软无力，而不能站立的一种产后瘫痪。 低血镁性奶牛产后瘫痪是由于缺镁抑制神经兴奋和肌肉兴奋的功能下降，肌肉及神经兴奋性异常升高，肌肉(尤其是四肢肌肉)抽搐、痉挛，运动功能障碍，而臥地不起、不能站立的一种产后瘫痪。
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user: 3. 低血钾和低血镁性奶牛产后瘫痪的症状鉴别与分析 患病牛临床症状和行为方面的异常，是患病牛内在生理代谢功能异常变化的一种外在表现，内在决定外在。充分理解低血钾和低血镁性奶牛产后瘫痪的发病机理特点，对观察、分析及捕捉相应的特异性临床症状，做出临床鉴别诊断和治疗有重要参考价值 3.1. 低血钾性奶牛产后瘫痪的症状鉴别与分析 低血钾性奶牛产后瘫痪所呈现的临床症状，决定于低血钾引起的神经兴奋性下降，肌肉兴奋性降低所致的一系列生理代谢功能异常。 奶牛缺钾性产后瘫痪一般发生于产后1周内，产后2~3天多发，也有个别病例发生于产后30天左右。往往为突然发病，头胎牛、经产牛均可发生。发病初期病牛食欲不振、精神状态基本正常，四肢及后躯肌肉张力下降、松弛、变软，四肢无力、不能站立、瘫痪。患病牛有力图站立及向前爬行的欲望和行为表现(图1、图2)。 随着病程度进一步持续，患病牛神经系统兴奋性进一步降低，表现精神沉郁、神情淡漠、打盹、嗜睡，对外部刺激反射降低(图3)。心率不齐、心悸，伴随心悸，可引起病牛体壁皮肤出现短暂而过度的振动现象。后期病牛会出现肠蠕动减弱，食欲不振或废绝、便秘(图4)；严重低血钾可引起腹胀、麻痹性肠梗阻，这是由于低血钾导致肠兴奋性下降，肠蠕动无力或麻痹，粪便在肠内滞留置时间过而导致的一种病理现象。 随着病程度进一步持续，患病牛神经系统兴奋性进一步降低，表现精神沉郁、倦怠、神情淡漠、打盹、嗜睡、神志不清、反射降低。并出现心率不齐(可用听诊器听到)、心悸，伴随心悸，可引起病牛体壁出现短暂而过度的振动现象。后期病牛肠兴性降低、肠蠕动减弱，轻者食欲不振、便秘(图4)；重者可引起腹胀、鼓气及麻痹性肠梗阻。 图1. 低血钾性奶牛产后瘫痪临床表现 图2. 低血钾性奶牛产后瘫痪牛的试图站立及前爬行为 图3. 低血钾性奶牛产后瘫痪牛精神沉郁、打盹、嗜睡表现 图4. 低血钾性奶牛产后瘫痪牛的便秘表现 3.2. 低血镁性奶牛产后瘫痪的症状鉴别与分析 低血镁性奶牛产后瘫痪所呈现的临床症状，主要决定于低血镁引起的神经兴奋性升高及肌肉兴奋性升高导致的一系列生理代谢功能障碍。缺镁性产后瘫痪一般发生于产后1周内，产后2~3天多发，病程呈急性经过，头胎牛、经产牛均可发病，如不及时准确治疗，急重病例在可发病后2~3天死亡，初步临床统计表明死亡率2%~12% [ 4 ]。 突然发病不食，对外部剌激异常敏感、惊厥，两耳机竖起，抬头吼叫，盲目奔跑，步态不稳、打晃，有类似挤撞或攻击人牛的行为，眼球振颤，全身颤抖、目光呆滞异常(图5)，空嚼磨牙、口吐白沫(图6)，体温为38℃~40.5℃左右，牛体出汗，心率不齐(用听诊器不易分辨)。在神经异常兴奋阶段过后，病牛全身肌肉震颤抽搐，四肢僵硬迈不开步(图7)，四肢僵硬、抽搐、站立姿势异常(图8)，即使强行轰赶也不能行走，最后卧地不起、瘫痪。 图5. 低血镁症病牛眼神呆滞、肌肉颤抖、哆嗦、四肢动动障碍 图6. 低血镁症牛空嚼磨牙、口吐白沫、无法站立 图7. 低血镁症病牛四肢肌肉抽搐、全身哆嗦、迈不开步 图8. 低血镁症病牛四肢僵硬、站立姿势异常 3.3. 小结 低血钾性奶牛产后瘫痪所呈现的临床症状以低血钾引起的神经兴奋性下降，肌肉兴奋性降低所致的一系列生理代谢功能异常为主体。低血镁性奶牛产后瘫痪主要临床症状表现以神经兴奋和肌肉兴奋、抽搐、痉挛为主体，与低血钾性产后瘫痪正好相反，其致病机理完全不同。所表现出的临床症状差异明显。在深刻理解二者发病机理不同的基础上，如能做到基础理论与临床表现的融合贯通，就可捕捉、观察到二者在临床症状方面的特异性表现，为鉴别诊断提供重要参考依据。
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user: 4. 鉴别诊断 1) 依据低血钾性奶牛产后瘫痪所呈现的临床症状特点和低血镁性奶牛产后瘫痪主要临床症状特点，可以做出这两种疾病的临床鉴别诊断。 2) 血清钾含量及血清镁含量检测化验诊断 泌乳奶牛正常血钾值为3.9~5.3 mmol/L，患病牛血钾值多为3.7 mmol/L以下 [ 2 ]。 泌乳奶牛正常的血镁浓度为0.5~0.75 mmol/L，低血镁症奶牛，血镁低到0.4~0.5 mmol/L以下时表现临床症状 [ 3 ]。
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user: 5. 奶牛低血钾性产后瘫痪与低血镁性奶牛产后瘫痪的鉴别治疗 5.1. 奶牛低血钾性产后瘫痪治疗 1) 10%氯化钾注射液，60 mL。 2) 25%葡萄糖注射液1500 ml。 用药方法： 第一天，将10%氯化钾注射液60 mL，分别稀释于3瓶25%的葡萄糖注射液中，一次性静脉输入。 第二天，一次性静脉注射10%氯化钾注射液40 mL稀释于2瓶25%葡萄糖注射液中，一次性静脉输液。 注意事项：静脉输钾不能速度过快，以防心脏骤停。 第三天，给患病牛饮服口服补液盐溶液并观察。 5.2. 奶牛低血镁性奶牛产后瘫痪治疗 1) 25%硫酸镁注射液60 ml。 2) 25%葡萄糖注射液1000 ml。 用药方法：将25%硫酸镁注射液60 ml溶于1000 ml 25%葡萄糖注射液，一次静脉输入。 第二天，观察患病牛状况，可以根据情况选择是否再进行镁、糖治疗。 5.3. 小结 对低血钾性奶牛产后瘫痪采用钾糖疗法，可获得良好的治疗效果，由于此病突然发病，病程急短，在第一时间进行精准治疗是提高治疗效果的关键。对低血镁性奶牛产后瘫痪采用镁糖疗法，也可获得良好的治疗效果。相对而言，低血镁性奶牛产后瘫痪发病过程更急，如果不及时治疗可以发病后1~3天内死亡 [ 5 ]。笔者近3年来，在黑龙江省、辽宁省、河北省、江苏省、内蒙古自治区等地31个规模化奶牛场，针对这二种疾病进行了临床诊治实践研究和技术推广。结果表明，这二种疾病发病率明显升高，但如能及时精准诊断治疗，治疗效果良好，有些低血钾性产后瘫痪病例，经过治疗后第2~3天产奶量可回升到30~40千克，治愈率能达到60%以上。奶牛急性低血钙性产后瘫痪如果不予治疗或治疗不当，死亡率50%左右，如果能及时准确治疗，治愈率可达90%以上。这一现象似乎在奶牛元素缺乏性产后瘫痪治疗方面表现一致。
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user: 摘要 2020年5月新疆喀什某肉鸽场饲养的肉鸽出现大量病鸽并发生死亡，主要表现为精神沉郁，羽毛杂乱，食欲减退，吞咽及呼吸困难，排黄绿色稀粪。解剖病死鸽可见黄色伪膜附着口腔黏膜表面，肝脏表面黄色干酪样坏死，心包膜等明显病理变化。怀疑毛滴虫感染，无菌采集病死鸽内脏组织及咽拭子，通过实验室检测，最终确诊为肉鸽毛滴虫病。针对该鸽场实际情况，制定合理有效的治疗方案及预防措施，降低了病鸽死亡率，提高其饲养肉鸽的存活率，增加企业收入。
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user: 1. 引言 鸽毛滴虫病是由禽毛滴虫引起的一种主要侵害鸽消化道上段的原虫病 [ 1 ]。任何品种、年龄的鸽均可发生，无季节性。它的发生是因虫体的大量繁殖破坏消化道粘膜表层而引发的一系列疾病问题。本病好发于180日龄以内的幼鸽，尤其是未断乳的雏鸽，其感染率达90%以上，死亡率约30%~35%，潜伏期约为4~14 d，大部分养殖家鸽都是本病的带虫者 [ 2 ]。 肉鸽养殖已成为新疆南疆地区特色畜牧业养殖项目，已有数十家养殖场和养殖基地，养殖规模高达100万羽以上 [ 3 ]。多采取人工养殖模式，扩大产量的同时，也增加了更多的就业机会，但在其快速发展的过程中，由于饲养管理及疫病防治等技术匮乏，疫病危害突出，制约其健康稳定发展。本文就新疆南疆某鸽场发现的肉鸽感染毛滴虫疾病做一介绍。
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user: 2. 发病情况 2020年5月21日~5月30日，新疆喀什某肉鸽场一鸽舍现有2342羽肉鸽，出现大量死亡，10天内死亡136羽，其中幼鸽16羽，青年鸽107羽，种鸽13羽(如图1)，日平均死亡约14羽，以青年鸽死亡居多，累计造成1.5万元以上的损失。为避免造成更多的经济损失，故需尽快查明原因。 图1. 毛滴虫感染10日内死亡分布
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user: 3. 材料与方法 3.1. 被检病料 无菌采集新疆南疆地区发病鸽场内病死鸽肝脏、口腔分泌物样本，4℃保存。 3.2. 主要试剂 革兰氏染色液、脑心浸出液肉汤(Brain Heart Infusion Broth BHI)、Mueller-Hinton琼脂(MH)、LB固体培养基，购自北京鼎国昌盛生物技术有限责任公司；法国科玛嘉尿路菌群显色培养基，购自青岛高科技工业园海博生物技术有限公司；沙堡氏4%葡萄糖琼脂培养基，购自青岛海博生物有限公司。 3.3. 临诊诊断 观察发病鸽精神状态，口腔黏膜、营养状况等，结合问诊进行初步诊断。 3.4. 剖检诊断 随机选取病死肉鸽5羽进行剖检，观察并记录脏器的结构、大小、颜色，检查有无出血等病理变化。 3.5. 细菌检测 将解剖的5羽病死鸽无菌采集的肝脏坏死灶处理液接种BHI液体培养基，37℃恒温培养12~16 h后，在超净台内，用接种环蘸取培养后的菌液，以“Z”字形状同时接种于普通培养基和法国科玛嘉尿路菌群显色培养基，37℃恒温培养12~24 h，选取优势可疑菌进行纯化培养，对培养物进行革兰氏染色、镜检。 3.6. 真菌检测 将选取的5羽解剖病鸽口腔、咽部的分泌物，接种于沙堡氏4%葡萄糖琼脂培养基上，37℃培养48 h，观察有无霉菌生长 [ 3 ]。 3.7. 寄生虫检查 用蘸有生理盐水的棉签，在病鸽口腔壁抹取黏液后，放在加有一滴生理盐水的载玻片上，上下按压数次，使虫体从棉签上洗落到生理盐水中，盖上盖玻片，用400倍光学显微镜弱光下仔细观察 [ 2 ]。
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user: 4. 结果 4.1. 临诊诊断 患病鸽精神沉郁、羽毛逆立、消瘦、腹泻严重，拉黄绿色稀粪、渴欲增加，口腔内有大量脓性分泌物，有黄色伪膜附着在口腔粘膜上(如图2)，腥臭刺鼻；病鸽鼻腔肿大(如图3)，呼吸受阻，有轻微的“咕噜咕噜”声音，严重感染的幼鸽一般5~10 d内死亡。 图2. 口腔附着黄色伪膜 图3. 鼻腔肿大 4.2. 病理剖检 经剖检发现病鸽口腔，咽喉都有黄色伪膜覆盖，腹壁粘膜也被黄色伪膜覆盖(如图4)，部分病鸽解剖可见肝脏有黄色干酪样结节坏死，心脏覆有包膜(如图5)，气囊呈现典型的毛滴虫黄色病灶及溃疡。 图4. 腹腔粘膜 图5. 肝脏干酪样坏死和心包膜 4.3. 细菌检测 剖解鸽肝脏坏死灶样品液接种于普通培养基、科玛嘉显色培养基上，37℃经过12~18 h培养后未见任何细菌生长。 4.4. 真菌检测 解剖病鸽口腔、咽部的分泌物，接种于沙堡氏4%葡萄糖琼脂培养基上，37℃培养48 h后无霉菌生长 [ 3 ]。 4.5. 寄生虫检查 剖解鸽口腔壁抹取黏液在400倍光学显微镜弱光下，发现有椭圆形虫卵，如图6。 图6. 毛滴虫虫卵 根据发病情况、临床症状、解剖结果及实验室检测结果，最后确诊为鸽毛滴虫病。
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user: 5. 治疗 在患病棚饮水中加入地美硝唑(每100 g配100 L水)，早晚集中饮用2次，连用7 d。开始用药3 d后鸽群的病情得到有效控制，鸽死亡率明显下降，日均死亡数将至3羽。7 d后患病鸽群基本恢复健康，精神状态明显好转，食欲增加，腹泻现象消失，再无死亡病例。
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user: 6. 预防措施 6.1. 环境控制及定期消毒 加强鸽舍消毒，地面干燥，通风良好，保证每周至少一次带鸽消毒，每天保持饮水器、食槽、保健砂碗干净清洁，所用器具保证每月消毒一次以上。粪盘每日清扫消毒，防止病原微生物感染。 6.2. 饲养管理与预防 加强饲养管理，增强机体抵抗力，加强疫病防控，避免因肉鸽自身免疫力下降，感染疫病进而诱发本病。 6.3. 病害动物处理 做好死亡鸽无害化处理，具体操作应按照国家相关规定进行，如《病害动物和病害动物产品生物安全处理规程(GB16548-2006)》 [ 4 ]。
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user: 7. 讨论 本试验检测毛滴虫感染方法与潘丹玲 [ 5 ]，单达聪 [ 6 ] 一致，调查结果显示，毛滴虫感染死亡率为5.80%，其中青年鸽感染死亡占比较高，占总死亡数的78.67%，幼鸽和种鸽死亡率较低。与其他地区死亡率相比较低。其原因可能与所处环境、调查时间和毛滴虫药物预防方法不同等因素有关，新疆南疆地区环境干燥是本病发病率低于其他地区的主要原因。 毛滴虫病在全国各地时有发生，也有很多关于毛滴虫病例诊断与治疗的文章，被感染的主要是3月龄以内的幼鸽，特别是未断乳的雏鸽，感染率极高并造成大量死亡。本次调查结果中出现以中青年鸽的死亡率最高，造成此现象可能与该鸽舍不同年龄段鸽的用药、成长的环境因素不同有关。 为保障鸽舍中饲养鸽的健康成长，日常饲养工作中应做到场区干燥清洁，温度湿度适宜，疾病防护积极有效，疫苗免疫程序科学规范。在日常饲养管理中更要注重肉鸽饲料的营养搭配均衡以及微量元素的摄入，提高肉鸽自身免疫力才是抵御疾病最好的屏障。 随着养殖业的发展和国家惠民政策的落实，肉鸽养殖已成为新疆尤其是南疆地区农民脱贫致富的重要经济组成部分，不仅仅要做好日常饲养管理，疾病防控防疫，更要注重技术人员的培养，提高技术人员的专业水平，双管齐下，才能促进肉鸽养殖业健康发展及农民的稳定增收，为餐桌提供安全可靠的食物来源。
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user: 摘要 目的：通过调查研究疫情前后某高校护生对“慕课(MOOC)”的认知情况，分析护理专业学生对“MOOC”的需求及影响因素，以加强“MOOC”在护理专业的应用和发展。方法：以某高校在校护生为研究对象结合线上、线下教学过程，釆用问卷调查法，调查护生在疫情前后对“MOOC”课程的认知、态度、需求、课程设置的要求、以及“MOOC”课程在护理教育中的角色定位等。其中发放问卷150份，共回收有效问卷150份，并对问卷进行有效分析。结果：通过数据分析得出某高校在校护生在疫情后对“MOOC”了解情况有所提高，护生通过多途径了解“MOOC”，对“MOOC”的需求较高，大多数护生愿意进一步了解“MOOC”，并就如何促进“MOOC”的应用和发展，提出了宝贵建议。结论：“MOOC”深受护生欢迎，也迎合了国家对“MOOC”教学的要求，可以在护理专业广泛推广，以期提升护生主动学习能力及全方位提高教学质量。
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user: 1. 引言 大数据时代，“慕课(MOOC)”是互联网 + 教育的时代产物，是一类大规模在线课程。2008年Dave Cormier与Bryan Alexander两人首次提出“MOOC”概念并在全球扩展，之后大量教育工作者参与其中，在全球出现大规模网络开放在线课程，因其自由度高，资源丰富，渐渐席卷全球。尤其是在疫情期间，各学校大规模使用线上教学，将“MOOC”的使用推向一个小高潮。护理学科前沿知识不断更新，需要护生掌握扎实的基础知识及广泛的前沿科技，对护理人才素质提出更高要求。在护理教育中引入“慕课”，能使护生获得更多、更新的临床知识。为了解护理专业学生在疫情前后对“慕课”的认知情况，以某高校在校护生为调查对象，通过数据分析比较某高校护生在疫情前后对“慕课”学习的态度、需求、参与情况等，并提出有效应对措施，以提高学生主动学习能力 [ 1 ]。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 调查对象 抽取某高校护理专业150名本科生，2017级46人，2018级104人，其中男生18人，女生132人。 2.2. 调查方法 调查问卷包括护生的一般情况，以及疫情前后对慕课课程的认知、态度和需求、对课程设置的要求、自主学习情况、慕课在护理教育中的角色定位等组成。总共发放问卷150份，收回有效问卷150份。
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user: 4. 讨论 疫情后随着慕课在高等院校的教师和学生中的大力宣传和推广，国内高校开设慕课课程增多，护生会进一步了解慕课，进而充分利用公开的优质网络学习资源。传统教学理念中教师为主导，而在慕课教学中，强调学生自由、自主选择学习，明显提高了学生学习参与度。 (1) 疫情后护生对慕课的认知高于疫情前。经过前期的学习多数护生已经掌握护理基础知识和娴熟的操作技能，急需拓展知识的深度和广度，当疫情后出现较多的在线共享网络课程时，护生就会利用这些资源来充实和完善自己，尤其是对与自己专业相关的课程更加有兴趣。由于疫情后高校对“慕课”教学有所强化，护生加强了对“慕课”所带来的自主开放的学习的体验、对“慕课”利弊有了进一步清醒的认识。 (2) 疫情前后护生对慕课学习的利弊、开展慕课教学的需求有显著性差异。疫情期间通过多学科慕课教学，教师与护生利用QQ、微信、电子邮件等多种互联网平台的方式进行知识传递和交流。这种不用面对面的知识传播方式使护生随时随地接受新知识，不受时间和空间的限制，做到了学习方式自由化。护生一致认为在护理教育中加强“慕课”教学可有效解决传统教学存在的时间及空间受限问题，取得很多积极效果。 (3) 疫情后护生对“慕课”有了进一步的了解，当传统的护理教育“邂逅”“慕课”时，许多师生都在思考和关注如何结合我国护理特点，建立适合护生的“慕课”这一问题。相信慕课在高校能得到更好的发展和应用，推进优质护理资源共享，为提高教学质量，提升护生综合素质发挥作用。
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user: 5. 结论 疫情前后通过对某高校护生进行调查研究发现，疫情前后护生由于自身因素和外在影响，对慕课的认知存在差异。疫情后在慕课学习过程中，护生参与慕课的学习动机、学习时间、对慕课的认知、对“慕课”课程设置的需求等都有所变化，绝大多数护生对慕课有了一定的了解，并认识到慕课在护理教育中重要地位。疫情后护生绝大多数都曾使用过“慕课”，对“慕课”有一定的了解，且使用“慕课”频数不断提高。护生愿意进一步了解“慕课”，对于“慕课”使用也有自己的看法。“慕课”与传统课堂教学比较，学习成本低、硬件设备要求低、不受时间及空间的限制、规模大，开放性高，能充分利用课程资源等优势。但“慕课”不可能完全取代传统的课堂教学，因为“慕课”最大的劣势是没有传统教学的“温度”与人文关怀。这就需要老师及各大“慕课”平台及时调整、改进。将“慕课”与传统课堂有机地结合起来，将线上与线下结合起来，结合学习实际情况，参考学生需求，深入探究“慕课”，使“慕课”真正成为传统教学的补充，跟上互联网 + 教育的步伐，全面提高教学质量，促进护生全方位发展 [ 7 ]。
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user: 摘要 将思政教育有机的融入到专业课程的教育教学过程中，实现全员育人、全过程育人和全方位育人，这是习近平新时代党中央领导下对高等教育提出的新要求。为了积极响应党中央号召，本文以《医学电子学基础》课程为例，通过修改教学大纲、深入挖掘课程中蕴含的思政元素、改进教学方法和提高专业教师综合素养等方法和途径，对如何实现专业课程与德育的有机结合进行了深入的探索和实践。
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user: 1. 引言 习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调：高校思想政治工作关系高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题。要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面。要用好课堂教学这个主渠道，满足学生成长发展需求和期待，其他各门课都要守好一段渠、种好责任田，使各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应 [ 1 ]。
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user: 2. 开展《医学电子学基础》课程思政的必要性 所谓“课程思政”，是指教师在各类专业课程教学过程中有意识、有计划、有目的地融入新时代倡导的道德规范、思想认识和政治观念，实现能力培养和价值引导的有机统一，是具有中国特色的教育教学全新理念。“课程思政”是对传统思想政治课程的扩展，也是对专业课程教育的全面提升。推进“课程思政”改革，不是简单地增开新的课程，而是将德育元素融入到现有专业课程教学的各环节、各方面，实现思政教育和专业课程的有机融合，让专业课程同时具有知识传授和育人价值的功能。据统计，目前高校开设的所有课程中有80%是传授专业知识和技能的课程 [ 2 ]，因此积极推进思政教育改革，在专业课程教学过程中融入思政教育，实现课程思政与思政课程相辅相成，能够构建出立体的、全方位的思想政治教育体系，从而培养出德才兼备的新时代社会主义建设者和接班人。 《医学电子学基础》课程是医学院校医学影像学、医学检验、医学信息工程等专业本科生必修的专业基础课，传统的课堂教学主要讲述医用电子电路的基本原理，培养学生分析电路、设计电路的能力，由于该课程课时少、内容多，理论内容相对抽象、难以理解，因此传统课堂上只专注于专业知识和技能的讲授，忽略了对学生德育教育及社会主义核心价值观的引领和培养。因此针对该课程开展“课程思政”研究和探索具有积极意义。
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user: 4. 结束语 针对《医学电子学基础》的课程思政改革势在必行，课题组老师进行了积极探索和实践，不断提高自身思想政治综合素质，重新修订课程教学大纲，融入思政育人教学目标，充分挖掘课程中的思政映射点，建立课程思政教学资源库，并灵活设计、合理使用多种教学方法，力争更好地将课程思政落实到课程教学全过程当中，实现专业课程知识传授和价值引领的全面育人目标，为国家培养出德才兼备的新时代社会主义建设者和接班人。
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user: 摘要 为安全传输保密的图像，本文基于Asmuth-Bloom共享方案，设计了一个(t， n)门限秘密图像信息隐藏算法。首先将秘密图像共享成n份表面看似无意义的秘密共享图像，使用DCT算法将n份秘密共享图像分别嵌入到n个用户提供的彩色载体图像中，再将n份含秘密共享的载体图像分发给n个用户。在秘密恢复时，大于等于门限值t的用户从含秘密共享的彩色载体图像盲提取出秘密共享图像，再使用中国剩余定理还原秘密图像。实验结果表明，本文提出的算法能正确恢复秘密图像。通过峰值信噪比(PSNR)，平均结构相似性(MSSIM)，比特出错概率(BER)对本方案进行评估，优于其他方案。