简介：摘要:自适应UI设计旨在根据用户特征和使用环境，动态调整UI界面，提供个性化的交互体验。近年来，人工智能技术的发展为自适应UI设计带来了新的机遇和挑战。本文首先综述了自适应UI设计的发展现状，重点分析了传统方法和基于人工智能的方法。在此基础上，提出了数据稀疏性、算法泛化能力不足、可解释性差、评估体系缺失等四个关键问题。针对这些问题，本文从数据增强、迁移学习、元学习、知识引导优化、多模态评估等角度提出了相应的优化对策。最后，对全文进行了总结，并对未来研究方向进行了展望。

简介：摘要：本文针对激光雷达测绘技术的相关内容进行分析，讨论了激光雷达测绘技术在精密工程、电力工程、基础工程、矿山工程、城市规划建设中的应用要点，其目的在于提高工程测绘结果的准确性，为相关活动的推进提供数据支持。

简介：摘要分析2020年9月至2021年2月在郑州大学第一附属医院接受恒频更改为变频程控参数刺激骶神经调控疗法治疗12周的16例逼尿肌过度活动伴收缩功能受损（DHIC）患者的基线期、恒频刺激（CFS）期和变频刺激（VFS）期排尿日记、症状评分量表和不良事件发生情况。与CFS期相比，VFS期排尿日记每日排尿次数、每日尿失禁次数和每日平均导尿量减少；每日平均排尿量和功能性膀胱容量增加；生活质量评分和精神健康问卷评估改善（均P<0.05）。16例患者中有14例患者症状改善。并未见新发的植入部位疼痛和感染，电极移位以及刺激区域电击感等并发症。VFS模式骶神经调控疗法可进一步改善CFS刺激模式DHIC患者储尿期和排尿期下尿路症状，提高患者生活质量和治疗满意度，安全可靠。

简介：摘要目的探讨运用家庭尿流检查（home-uroflowmetry，HUF）评估原发性夜间遗尿（primary nocturnal enuresis，PNE）的意义。方法选取2019年12月至2021年3月在郑州大学第一附属医院泌尿外科门诊就诊的41例按照要求完成门诊尿流率检查（office-uroflowmetry，OUF）和48 h HUF的患儿。其中，男23例，年龄为（7. 3±2. 0）岁，范围为5~13岁，遗尿次数为2~7次/周；女18例，年龄为（7. 7±2. 3）岁，范围为5~14岁，遗尿次数为1~7次/周。分别记录患儿的排尿量（voided volume，VV）、最大尿流率（maximum urine flow rate，Qmax）、平均尿流率（average urine flow rate，Qave）、排尿时间（voiding time，VT）和尿流曲线进行统计分析。结果OUF和48 h HUF分别记录到41次和568次（包括30次VV<50. 0 ml不能纳入统计分析）排尿。48 h HUF记录到的PNE患儿24 h排尿频率、夜间排尿频率、24 h VV和夜间尿量分别为（6. 9±1. 5）次、（1. 1±0. 5）次、（1 098. 1±163. 7) ml和（289. 6± 87. 2) ml。48 h HUF与OUF测得的VV为（163. 5±33. 0) ml比（209. 2±61. 7) ml，差异具有统计学意义（P<0. 001）；Qmax为（19. 0±3. 2）ml/s比（20. 6±4. 5）ml /s，差异具有统计学意义（P<0. 001）；Qave为（9. 3±1. 9）ml/s比（10. 3±2. 7）ml/s，差异具有统计学意义（P=0. 001）；VT为（17. 9±3. 1) s比（20. 9±4. 6) s，差异具有统计学意义（P<0. 001）。Altman-Bland分析显示VV、Qmax、Qave和VT分别仅有13/41、20/41、29/41和16/41的点位于临床可接受界限内，一致性差。对尿流曲线进行分析发现，OUF中Staccato尿流曲线发生率明显高于HUF （19. 5%比6. 3%）。结论HUF的结果更加符合患儿的生理状态，更加真实可靠，在条件允许情况下优先选取HUF评估PNE患儿膀胱功能。

简介：无