内容概要：本文详细介绍了如何使用Flac3d软件进行锚杆拉拔试验的模拟。首先，通过合理的块体建模，确保模型能够准确反映实际工程环境。然后，精确设置锚杆的各项参数，如位置、长度、直径等，以确保模拟的真实性。接着，通过设置监测点，实时获取并记录锚杆在拉拔过程中的轴向力变化，从而分析锚杆的拉拔性能。此外，文中还提供了许多实用技巧，如避免边界效应对结果的影响、选择合适的接触面参数等。最后，强调了后处理步骤的重要性，包括查看应力云图、导出数据进行进一步分析等。 适合人群：从事岩土工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望利用数值模拟手段提高工作效率的人。 使用场景及目标：适用于需要评估锚杆锚固效果和承载能力的实际工程项目。通过模拟，可以在实验前预估可能的结果，减少实验成本和时间消耗，同时为实际施工提供理论依据和支持。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和掌握Flac3d在锚杆拉拔试验模拟中的应用。

StreamNode-GB28181(原StreamNode)说明 此项目终止公告 由于完全重构了AKStream项目，StreamNode的所有功能已被AKStream覆盖，并且AKStream实现更稳定更高效，因此终止此项目 欢迎使用AKStream 开源地址 简介 本项目是基于ZLMediaKit的流媒体控制管理接口平台，支持RTSP,GB28181的设备拉流与推流控制，GB28181部分支持PTZ控制。 支持跨平台特性，已测试操作系统有CentOS,Ubunut,Raspbain(ARM嵌入式树莓派操作系统)，Windows10,MacOS Big Sur等操作系统，均可正常使用。 提供对ZLMediaKit的集群实现，提供不同服务器、不同操作系统下的ZLMediaKit能保持同一种操作方式与输出规范。 Wiki已开通，具体使用说明请详细参考Wiki中的内容 感谢热心网友（lin

当Peccei-Quinn（PQ）机制是通过d = 5有效算符L'H〜NRϕ在单环水平上生成的，它们是狄拉克中微子质量背后的一种。 在这种设置中，PQ对称性保证了这样一个有效算子的单环实现，通过禁止其树级实现产生的贡献，为狄拉克中微子质量做出了重要贡献。 一回路中微子质量图中的所有介体都可以通过PQ对称性破坏产生的残余ZN对称性来稳定，从而在轴突区域之外形成暗区，并导致混合轴突-WIMP暗物质场景。

本项目旨在通过RTSP协议获取摄像头预览流，并在RK3568开发板上进行人脸识别与姿态识别等处理。由于RTSP协议通常使用H.264/H.265压缩格式，解码后的视频数据需要转换为适合处理的格式（如NV21）。为了满足实时性需求，我们选择FFmpeg作为解码工具，但遇到了解码性能不足、卡顿、掉帧等问题。经过分析，发现Java层解码效率较低，转码过程中产生较大的延迟，影响了预览流畅度。因此，项目中优化了FFmpeg解码过程，采用多线程处理，分离拉流、解码和渲染，使用时间戳控制帧的显示顺序，并增加了队列管理以清理过期帧，确保解码连续性和渲染流畅度。此外，还解决了在不同分辨率下性能瓶颈，提升了在高分辨率下的帧率表现。最终，目标是实现低延迟、高效的视频流处理，满足实时人脸识别与姿态检测需求。

Axure中制作下拉多选框多选器：设计下拉框，点击后弹出选项列表，支持多选。选中项以标签形式展示于框上，只显示最新选择的选项，多个在后面显示+n，可点击标签内的删除按钮取消选择。利用中继器实现动态选项展示与选中状态管理，提升交互体验与灵活性。

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由于不明显的早期症状和不完善的影像学检查方法，现有的早期和鉴别诊断口腔癌的方法受到限制。本文利用混合高斯过程（HGP）分类算法建立了口腔腺癌，癌组织和仅具有四个特征的对照组的分类模型，并介绍了降噪和​​后验概率的机制。 HGP在实验结果中显示出更好的性能。在实验过程中，口腔组织分为三组：腺癌（n = 87），癌（n = 100）和对照组（n = 134）。收集了这些组的光谱数据。拟议的HGP分类方法的前瞻性应用将诊断灵敏度提高到56.35％，特异性提高到大约70.00％，并且得到的马修斯相关系数（MCC）为0.36。事实证明，HGP在LRS检测分析中用于口腔癌的诊断具有准确的结果。应用前景也令人满意。

新版HCIP-openEuler欧拉认证完整学习笔记涵盖了openEuler操作系统的基础知识和高级应用，全面讲解了HCIP（华为认证网络工程师高级——openEuler方向）的相关内容。openEuler是由华为公司推出的一款基于Linux内核的企业级操作系统，旨在满足企业业务发展对高性能、高可靠、易管理和安全可控的数字化操作系统的需求。HCIP认证则是华为推出的高阶网络技术认证，其中openEuler方向更专注于华为基于openEuler打造的各类服务器和解决方案。 学习笔记内容分为多个模块，每个模块都按照HCIP考试大纲进行编写，内容详实，结构清晰。首先从openEuler操作系统的安装与配置开始，详细介绍其安装步骤、环境搭建、系统优化等基础知识点。接着，深入探讨openEuler系统的核心技术，包括内核原理、文件系统、网络配置与管理、系统服务与进程管理等。学习者可以系统学习openEuler的操作命令、软件包管理、虚拟化技术等实用技能，掌握如何在openEuler平台上部署和优化企业级应用。 此外，学习笔记还包括了HCIP认证考试的模拟测试题和实操案例分析，帮助学习者加深理解并有效应对考试。通过对知识点的全面掌握，学习者将能够在实际工作中，如服务器运维、云计算管理、网络安全等领域，熟练运用openEuler操作系统，提供高效、安全的IT解决方案。 该学习笔记的编写团队经验丰富，不仅涵盖了众多openEuler社区专家，还包括了华为认证讲师，其内容紧跟openEuler最新版本及HCIP认证考试动态。因此，无论是对于准备获取HCIP-openEuler欧拉认证的专业人士，还是希望深入了解openEuler操作系统的IT工程师，本学习笔记都是一本极具价值的参考资料。

拉曼光谱是一种基于非弹性散射原理的光谱技术，主要用于研究物质的分子振动模式，通过这些振动模式，可以分析出样品的化学组成和分子结构。由于拉曼光谱技术在测量中对样品的损伤极小，同时能够快速获取大量化学信息，因此在临床医疗尤其是在癌症检测与诊断领域中扮演着越来越重要的角色。 激光技术的进步极大地推动了拉曼光谱在生物医学领域的应用，特别是近红外激光的使用，使得拉曼光谱在生物组织中的应用变得可能。另外，CCD探测器的出现和性能提升，以及傅里叶变换拉曼光谱技术的应用，都极大地提高了拉曼光谱技术的性能和可靠性。这些技术的进步不仅使得拉曼光谱成为材料分析、宝石鉴定等领域的有力工具，更是在生物医学领域，尤其是在癌症诊断方面显示出其巨大的潜力。 在癌症检测与诊断方面，拉曼光谱的应用主要体现在以下几个方面： 1. 子宫癌检测：利用遗传算法与偏最小二乘判别分析（GA-PLS-DA）技术，结合近红外拉曼光谱，可以对子宫癌组织进行快速识别。这种方法能够检测到癌前细胞的形成，并对癌变组织的生物分子变化进行分析，从而达到早期诊断的目的。 2. 膀胱癌和前列腺癌诊断：光纤近红外拉曼光谱技术能够在体外对膀胱镜和尿道前列腺切除术样本进行诊断。通过分析拉曼光谱与组织学特征的关联，可以建立用于诊断膀胱癌和前列腺癌的算法模型，并验证其准确性。 3. 血液成分分析：拉曼光谱技术可用于血液成分的快速检测，对于血液中化学物质的鉴定及浓度测定具有重要意义。 4. 动脉硬化检测：动脉硬化与心血管疾病密切相关，拉曼光谱技术能够帮助检测动脉壁的分子组成变化，对早期动脉硬化有警示作用。 在上述应用中，拉曼光谱技术的检测速度之快、损伤之小，使得其成为一种重要的临床诊断工具。以遗传算法、偏最小二乘分析为代表的化学计量学方法能够处理复杂的光谱数据，提取出诊断所需的特征信息，极大地提升了诊断的准确性。 而LabVIEW这一标签提示，该技术在拉曼光谱数据的采集、处理和分析中扮演着重要角色。LabVIEW是一种图形化编程语言，广泛应用于仪器控制、数据采集、数据分析等领域。在拉曼光谱研究中，LabVIEW可用来控制激光器、探测器的工作以及对收集到的数据进行实时处理和分析，它对提升实验室的自动化水平和促进研究的深入化起着关键作用。 拉曼光谱技术已经成为临床医疗中不可或缺的一部分，尤其在癌症检测与诊断领域显示出巨大的应用潜力。通过不断的技术创新和方法优化，拉曼光谱技术在提升诊断准确性、缩短检测时间以及降低成本方面，将为临床医学带来更多突破性的进展。

拉曼光谱分析技术可以在分子水平上研究物质分子结构和生化组成信息，具有快速、准确、无创(或低创)等优点，已成为临床早期癌症检测和组织病理生理分析的重要工具。近年来，激光技术、光纤探测器件和光电检测技术的发展，不仅极大促进了新型拉曼光谱分析仪器与技术的研发，更进一步扩展了其临床应用的广度和深度，彰显出其独特的科学内涵与应用价值。对临床拉曼光谱分析技术的理论基础进行了阐述，归纳总结了临床快速拉曼光谱分析集成系统设计思路。在此基础上，以作者相关研究工作为例，探讨了拉曼光谱分析技术在临床癌症早期检测与病理分析中的应用特点，为推动相关基础研究及技术创新提供有益参考。