DDCT技术介绍

变速箱技术，聊聊4AT、6AT、DSG（DCT）和CVT又是个由提问引起的帖子，看到有人问4AT和6AT比到底有多大差距6at换挡平顺、油耗相对较低；在急加速时，4at的动力输出明显占优，而且结构相对简单，成本较低，维修较方便AT自动变速箱汽车自动变速器常见的有四种型式：分别是，液力自动变速器(AT)、机械无级自动变速器(CVT)、电控机械自动变速器(AMT)、双离合器自动变速器（DCT，常见的DSG是其中的一种）。

液力自动变速器（AT）大致有2种结构原理，一个是行星齿轮式，占压倒性多数；另一个是平行轴式，本田独家技术。

常见的行星齿轮式变速器发展到4AT，再往上算是一个技术瓶颈了，造4AT和造6AT完全不是一个难度等级。

由于齿轮构造关系，没有办法再多设置一个与其他4挡同级的齿轮。

现在多于4AT的变速器，大致可以理解成把原4AT中的一个档再外接一个次级变速箱，其结构比4A T复杂了一倍以上（想起80x86芯片系列的中断最早只是8个，后来就是靠这么个原理扩充的）。

本田变速器由于构造原理不同，可以到5档，但也是它的一个技术极限，再往上哪怕多一档，成本至少都是按几何倍数计算的。

所以如果是一般家用，4AT就足够用了，不仅维修成本低，而且因为部件少，出故障的概率也低的多。

另外，变速器与发动机匹配及调校关系也很重要，丰田全系4AT的调校很好，顿挫很小，也很省油，比如卡罗拉、rav4等。

而通用在6AT 上调校一贯比较糟糕，档多反而比较费油不说，还故障多，最典型的例子就是克鲁兹。

6AT确实能省油，如大众的1.6发动机在3800转达到最大扭矩。

但对于在4500转以上才能达到最大扭矩的发动机来说，如丰田、现代的1. 6发动机，6AT并不一定能省油，因为低速高档时发动机根本带不动，所以这里面匹配很重要，并不能笼统说6AT省油。

日本爱信的4AT，结构简单，成本低廉。

而且同样是4AT，其内部细分了很多型号。

有些4AT，是绝对不对外供货的。

ddic 技术手册摘要：1.引言2.ddic 技术概述3.ddic 系统架构4.ddic 技术原理5.ddic 应用场景6.ddic 优势与挑战7.结论正文：【引言】ddic（Direct-to-Digital Image Converter，直接数字图像转换器）技术是一种将模拟图像信号直接转换为数字信号的技术。

它在医疗、工业、安防等领域具有广泛的应用。

本文将详细介绍ddic 技术的原理、系统架构及其应用场景。

【ddic 技术概述】ddic 技术是一种将光信号直接转换为数字信号的技术。

传统的图像传感器需要经过模拟信号处理、模数转换等多个步骤，而ddic 技术则将这些步骤合并在一个芯片中，实现了信号处理的简化。

【ddic 系统架构】ddic 系统主要包括三个部分：光传感器、信号处理芯片和数字接口。

光传感器负责捕捉图像信号，信号处理芯片对模拟信号进行处理并将其转换为数字信号，数字接口则负责将数字信号传输给其他设备。

【ddic 技术原理】ddic 技术的核心是信号处理芯片。

该芯片采用了一种称为“光子集成电路”的技术，将光传感器捕捉到的模拟信号与数字信号处理电路集成在一起。

这使得信号处理过程中可以避免信号衰减和噪声干扰，从而提高图像质量。

【ddic 应用场景】ddic 技术在多个领域有广泛的应用。

在医疗领域，ddic 技术可以用于数字病理切片扫描，提高诊断的准确性和速度。

在工业领域，ddic 技术可以用于机器视觉和自动化检测，提高生产效率和质量。

在安防领域，ddic 技术可以用于高清摄像机，提高视频监控的效果。

【ddic 优势与挑战】ddic 技术的优势在于简化了图像信号处理过程，提高了图像质量。

同时，由于信号处理芯片的集成度较高，可以降低系统成本和功耗。

然而，ddic 技术目前还面临一些挑战，如高灵敏度光传感器的研究和制造、高速数字接口的设计等。

【结论】ddic 技术是一种具有广泛应用前景的直接数字图像转换技术。

DCT算法的原理及实现简介1.DCT算法：DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。

通过数字信号处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实函数。

以此为基础，使信号函数成为偶函数，去掉频谱函数的虚部，是余弦变换的特点之一。

它可以将将一组光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。

若对高频的数据做些修饰，再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容易辨认出来。

压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内。

2.DCT产生的工程背景：视频信号的频谱线在0-6MHz范围内，而且1幅视频图像内包含的大多数为低频频谱线，只在占图像区域比例很低的图像边缘的视频信号中才含有高频的谱线。

因此，在视频信号数字处理时，可根据频谱因素分配比特数：对包含信息量大的低频谱区域分配较多的比特数，对包含信息量低的高频谱区域分配较少的比特数，而图像质量并没有可察觉的损伤，达到码率压缩的目的。

然而，这一切要在低熵(Entropy)值的情况下，才能达到有效的编码。

能否对一串数据进行有效的编码，取决于每个数据出现的概率。

每个数据出现的概率差别大，就表明熵值低，可以对该串数据进行高效编码。

反之，出现的概率差别小，熵值高，则不能进行高效编码。

视频信号的数字化是在规定的取样频率下由A/D转换器对视频电平转换而来的，每个像素的视频信号幅度随着每层的时间而周期性地变化。

每个像素的平均信息量的总和为总平均信息量，即熵值。

由于每个视频电平发生几乎具有相等的概率，所以视频信号的熵值很高。

熵值是一个定义码率压缩率的参数，视频图像的压缩率依赖于视频信号的熵值，在多数情况下视频信号为高熵值，要进行高效编码，就要将高熵值变为低熵值。

dtof测距原理Dtof测距原理是一种通过测量光的传播时间来实现距离测量的技术。

Dtof是Direct Time of Flight的缩写，直接翻译为飞行时间测量。

该原理被广泛应用于激光测距仪、雷达、光纤通信等领域。

在Dtof测距原理中，一般使用激光器发射一束短脉冲的激光光束，该光束会在空气或其他介质中以光速传播。

当光束遇到目标物体时，一部分光会被目标物体反射，另一部分光会经过目标物体透射或散射。

接收器会接收到被反射、透射或散射的光，并记录下光的传播时间。

通过测量光的传播时间，可以根据光速来计算出光束传播的距离。

光速在真空中的数值约为299,792,458米每秒，当光束传播的距离越远，光的传播时间就越长。

因此，通过测量光的传播时间，可以精确测量目标物体与测距仪的距离。

Dtof测距原理具有高精度、高灵敏度和高可靠性的特点。

由于光速非常快，达到每秒约300,000公里，因此可以实现非常精确的距离测量。

同时，由于激光束的方向性好，光束在传播过程中的能量损耗较小，因此可以实现较长距离的测量。

在实际应用中，Dtof测距原理被广泛应用于各种测距设备中。

例如，在激光测距仪中，激光器会发射一束短脉冲的激光光束，该光束会被目标物体反射回来，并通过接收器接收。

接收器会记录下光的传播时间，并根据光速来计算出目标物体与测距仪的距离。

激光测距仪可以广泛应用于建筑测量、地质勘探、工程测量等领域。

除了激光测距仪，Dtof测距原理也被应用于雷达和光纤通信中。

在雷达中，雷达发射器会发射一束脉冲信号，该信号会被目标物体反射回来，并通过接收器接收。

接收器会记录下信号的传播时间，并根据信号速度来计算出目标物体与雷达的距离。

在光纤通信中，Dtof测距原理被用于测量光信号在光纤中传播的时间，从而实现数据传输中的距离测量。

Dtof测距原理是一种通过测量光的传播时间来实现距离测量的技术。

通过测量光的传播时间，并根据光速来计算出距离，可以实现高精度、高灵敏度和高可靠性的距离测量。

融合最新科技的DDCT 菲亚特动力先锋1940年，当德国著名的Darmstadt技术大学教授Rudolph Franke申请了双离合器变速器(DCT)的专利之后，没有谁会想到，这种可以满足消费者对驾驶运动感和车辆节油双重要求的变速器直到70年后的今天也没有真正地在世界范围内被广泛应用。

其实这种变速器不仅在轿车上装配过，还在卡车上试验过，只是由于种种原因，最终没有被投入批量生产。

1985年，奥迪曾率先打破僵局，将双离合器技术应用于赛车场上，并被命名为“AudiSportquattro S1赛车配合双离合器技术”。

双离合器技术的采用，不仅使得奥迪赛车驰骋于当时的各大越野赛场，而且还使得奥迪汽车获得了多项赛事的胜利。

2003年在采用了博格华纳公司生产的模块之后，具有现代意义的首款双离合器自动变速器投放市场。

由于双离合器自动变速器具有卓越的效率和舒适性，其效率比传统的自动变速器提高15%，其舒适性又在各种自动变速器技术中最好。

因此，作为传统自动变速箱的换代产品, DCT一经问世，就取得了巨大的市场成功。

随后，DCT在欧洲市场得以迅速普及。

其中大众的DSG变速器被广泛地应用在了民用车上；法拉利的无缝连接DCT变速器也已应用在了法拉利的高性能跑车和F1赛车上；据悉，宝马也将在自己的高性能轿车上使用最新研发的7前速DKG变速器。

“冰火两重天”。

与国外的发展壮大不同,国内却由于自动变速箱结构复杂一直未能实现自主研发的有效突破，自动变速器完全依赖进口，金额高达上百亿元。

这不仅影响着国内汽车企业（包括合资品牌与自主品牌）的生产成本，也制约着部分自动挡车型的产能。

如何解决自动变速的资源问题显然已经成为关系到我国自主品牌汽车前途命运的大事。

“事实上，关于国内主要应该发展哪种自动变速器，行业内一都存在争议，AT（自动变速箱）、CVT（无级变速箱）、DCT、AMT（手自一体变速箱）都有企业在研发。

但由于DCT 变速器具有换档时间短，动力无损失等诸多优点，因此在各种自动变速箱中，CVT和DCT最能迎合国内汽车企业的需求，它们比传统的液压式自动变速箱的投入成本少，而且研发周期短。

艾司西酞普兰ChineseJournalofNewDrl~s2005,V o1.14No.6癫痫治疗药中最有希望的一个,疗效更好,给药更方便.据估计,它将于2007年引入癫痫药市场.3生物活性物质2004年生物制药领域最大亮点是3个生物制品的推出,在所有药品研发项目中,生物制品所占比例为24%,与2003年的25%相比虽然略有下降,但这是过去20年中生物制品比例首次出现这种趋势. 目前,尚有较多的新药正处于临床试验阶段,但成功进入Ⅲ期临床试验阶段的药物为数不多,这意味着新药的的研发在短时期内不会大幅度提高.前几年,进入Ⅱ期临床试验药物数目的增加令人鼓舞, 然而,不能忽视的是进入I期临床试验的在研药物数目停滞不前.新产品不能获得通过,使停留在Ⅱ期临床的药物数目上升,很明显药物研发早期阶段的"流水线式生产"的状态将不可持续,这也正是医药研究专家所担忧的.全球医药工业"扩张"趋缓的迹象还源自研发最初阶段药物的数目.2004年全球处于临床研究阶段的药物有3960种,与2003年的3911种相比几乎不相上下.近期统计的数据表明:在研的各个阶段药物数目总计7383种,而2003年为7332种.可见2004年进入研发"流程"的药物仅仅增长0.70 %.相比之下,2003年同期增长4.2%,在过去4年中平均增长率达5%,这些数据无疑显示医药工业的增长呈严重的缩减状态.从全球医药研发机构的数目看,2004年全世界有1620家医药研发机构,与2003年相比,仅仅增加了21家,与前两年增加的可观数目(分别为118和200家)相比,增加量微乎其微,进一步表明医药工业发展的态势趋缓.42005年医药工业面临的挑战尽管对全球医药工业的发展态势还不能过于悲观,但由2004年统计数据显示,多年来稳步增长势头已经走到尽头.新活性物质不能顺利进入市场,中国新药杂志2005年第l4卷第6期无疑是阻碍医药工业进一步持续发展的主要因素.要解决这一问题,医药企业必须解决药物在Ⅱ期临床试验阶段停滞不前的状况,这不仅要求更高的备选的新活性物质的质量(即开发潜力),同时也要求医药企业能及早地做出放弃的决定.同时,随着职能部门对药物在Ⅱ期临床阶段审查力度的加大,在此方面想有所改善则很困难.注册认证被认为是解决医药工业目前所面临困境的一种办法.Pharmaproject杂志统计数据再次呈现一个有趣的现象,2004年最新递呈注册认证的药品数目高出3年前记载数目的50%,而真正签订的注册批件自2001年以来呈缓慢增长,由此可见尽管寻求"合作"的意愿强烈,但合作的实际行动并未增强,因此寻求合作并寄予厚望并不能解决医药工业面临的短期问题,企业家们应更多地审视自身以寻求更好的解决方案.2005年是自我完善的一年. [作者简介]邹栩(1960一),女,硕士,副编审,主要从事国内外药学信息的研究工作.联系电话:(025)83271566,E- mail:**************.[参考文献][1]廖斌,丛欣,廖清江.2004年世界上市的新药[J],中国新药杂志,2005,14(4):501.[2]LloydL.Doeslackoflanchesspellendofexpansion[J].Scr/p,2005,142:24—25.[3]新批准的抗肿瘤药.Pemetrexed[EB/OL].http:/^^,,^,,v.ebio.,2004—06～15.[4]中国癌症信息库国际抗癌新药信息网.恶性胸膜间皮瘤新药Alimta[EB/OL]http:/^^,,^,,/otc/show.php?id=170.2004—04—19.[5]胰岛素治疗新发展[EB/OL].http:/^^,,^,,.tW/Ⅶ,v,v/pharmacy/drug—info/info一3htm1.2004—10—20.[6]陈小勇,彭润涛,江宇,等.糖尿病治疗药米格列奈介绍[J].中国医药情报,2004,10(2):28—31.[7]中国医药网信息中心.FDA批准骨髓病新药[EB/OL].hnp://rn/neves/mntmt.asp?id=9070.2004—08—15.[8jMerckResearchlaboratories.TheMerckIndex[M].ThirteenthEdition.WhitehouseStation:Merck&CO.,INC.20013500.(接受日期:2005—05—24)艾司西酞普兰王来海,贾艳,黄素培(新乡医学院第二附属医院药剂科,新乡453002)[关键词]艾司西酞普兰;西酞普兰;抗抑郁药[中图分类号]R971.43;R749.41[文献标识码]B[文章编号]1003—3734(2005)06—0790—03[通用名称]escitalopramoxalate[USAN],艾司西酞普兰草酸盐---——790?---——ChineseJournalOfNewDrugs2005,vo.No.[异名]Lexapro,Lu26—054—0[化学名称]1一(3一二甲氨基)丙基一1一(4一氟苯基)一1,3一二氢.5一异苯并呋喃腈草酸盐(1:1)F.NH3c/[理化性状]纯白色或微黄色粉末,易溶于甲醇和二甲基亚砜,可溶于等渗盐溶液,微溶于水和乙醇,微溶于乙酸酯,不溶于庚烷.[药理作用]艾司西酞普兰为外消旋西酞普兰的左旋对映体,其作用机制是增进中枢神经系统5一羟色胺(5一HT)能的作用,抑制5一HT的再摄取【. 动物研究表明,本品为高选择性的5一HT再摄取抑制剂(SSRI),而对去甲肾上腺素(NE)和多巴胺(DA)再摄取作用微弱,其作用为西酞普兰右旋对映体作用的100倍.本品对5HTI_7受体或其他受体包括a和肾上腺素,DAl5,Hl,Ml5和苯二氮革受体无作用或作用非常小,对Na,K,C1和Ca2通道无作用.[药动学]本品口服后达峰浓度时间(T一)约5h,食物不影响其吸收.其绝对生物利用度为80%,分布容积约为12L-kg,血浆蛋白结合率约56%.主要在肝脏代谢,平均消除半衰期(t./2)约27～32h.本品在体内被代谢为左旋去甲基西肽普兰(S—DCT)和左旋去二甲基西肽普兰(S—DDCT),稳态时S—DCT为艾司西酞普兰浓度的1/3,在大多数受试者体内没有测到S—DDCT.体外研究表明,本品作用分别为其代谢产物S—DCT和S—DDCT作用的7倍和27倍.代谢产物S—DCT和S—DDC没有明显的抗抑郁作用.[适应证]重症抑郁症和广泛性焦虑(GAD).[用法与用量]①重症抑郁症:起始剂量lOmg?d～,qd,1周后可以增至20mg?d,早晨或晚上口服,持续几个月甚至更长.②广泛性焦虑:起始剂量lOmg?d～,qd,1周后可以增至20mg?d_.,早晨或晚上口服.至少停用单胺氧化酶抑制剂(MAOI)14d后才可以调换本药,同样,停用本药14d后才可以用MAOI.停药时应逐渐减量.[药物不良反应]约5%的患者有失眠,阳萎,恶心,便秘,多汗,口干,疲劳,嗜睡,约2%的患者有头痛,上呼吸道感染,背痛,咽炎和焦虑等.偶见躁狂或低钠血症.中国新药杂志2005年第!鲞筮鱼塑[药物相互作用]禁与MAOI并用,与酒精和中枢神经系统药物(例如抗抑郁药)并用时应慎重. 与阿司匹林(aspirin),华法林(warfarin)等抗凝血药合用时可能引起上消化道出血的危险,应慎用.锂盐可能增加本品的作用,合用时应慎用.酶诱导剂卡马西平可能增加本品的代谢,两者合用时应增加后者的剂量.本品不宜与西肽普兰合用.[注意事项]对本品或西肽普兰过敏的患者禁用.肝,肾功能不全者,有惊厥史或心脏病患者,甲状腺疾病,电解质紊乱,有其他精神疾病(例如双相情感障碍)或自杀念头者应慎用.服药其问不宜操作机器,孕妇或哺乳期妇女应慎用,对婴幼儿的安全性没有I临床资料.[临床评价]在一项随机双盲,安慰剂对照,多中心临床研究E2J中,受试者为重症抑郁症患者,分别给予10或20rag的艾司西肽普兰,结果表明,艾司西肽普兰组与安慰剂组比较,其Montgomery—As—berg抑郁量表(MADRS),I临床总体印象改善和严重程度量表(CGI.I和CGI—S)和汉米尔顿抑郁量表(HAM_D)均有明显改善,另外,患者的焦虑症状也有改善,不良反应与西肽普兰相似且轻微和短暂.在Lepola等L3]进行的一项超过8周随机双盲对照I临床研究中,受试者为中～重症抑郁症患者,分为艾司西肽普兰组(/'/=155,10～20mg?d),西肽普兰组(Y/=160,20～40mg?d)或安慰剂组(=154),以MADRS进行评价.艾司西肽普兰组明显优于安慰剂组(P:0.002),在第1周时效果明显, CGI—I和CGI—S分析表明有效;在第8周时,结果艾司西肽普兰组比西肽普兰(P=0.021)或安慰剂组(P:0.009)症状明显改善.艾司西肽普兰与西肽普兰的耐受性相似.在另外一项固定剂量的研究J中给予西肽普兰一半剂量的艾司西肽普兰10～20nag? d,可获得与西肽普兰相同的疗效,用MADRS和HAM-D评价,其对抑郁症有显着的疗效.Stahl等【51进行的随机双盲安慰剂对照研究中,受试者为门诊惊恐障碍患者(有或无广场恐怖),符合美国精神障碍诊断和统计手册(第四版)标准(DSM—IV),年龄18～80岁,366例患者随机分为艾司西肽普兰组128例,西肽普兰组119例或安慰剂组119例.结果表明:艾司西肽普兰组与安慰剂组相比患者的惊恐症状发生率明显下降(P=0.04).I临床研究终点时用惊恐和广场恐怖量表总分,CGI, 患者总评价和生活质量满意度评价,艾司西肽普兰组和西肽普兰组与安慰剂组相比较,患者的惊恐症一791—ChineseJournalofNewDrugs2005,V oI.:状和严重性明显减少(P≤0.05).[规格包装]片剂:5mg,10mg,20rag;口服液:5mg/5mL[参考价格]10mg:$65.99/30片;$175.97/90片.20mg:$66.99/30片,$182.97/90片[贮存条件]15--30℃避光,防潮保存.[生产厂家]Forest制药股份有限公司.[作者简介]王来海(1962一)男,主管药师,主要从事临床药理学研究与药学情报工作.联系电话(0373)3373975,E—mail:********************,[参考文献][1]王来海.抑郁症治疗药物研究新进展[J].临床心身疾病杂志中国新药杂志2005年第14卷筮2004,10(1):70—72.[2]WaughJ,GoaKL.Escitaloprarn:Areviewofitsiiseinthen'lan—agementofmajordepressiveandanxietydisorders[J].GNS Drugs,2003,17(5):343—362.[3]LepolaUM,LoftH,ReinesFH.Escitaloprarn(10～20mg/day)is effectiveandwelltoleratedintheplacebocotrolledstudyinde—pressioninprimarycare[J].1ntClinPsychopharmacol,2003(18) 4:211—217.[4]BurkeWJ,GergelI,BoseAFixeddosetrialofthesingleisomer SSRIescitaloprarnindepressedoutpatients[J].JClinPsychiatry,2002,63(4):331—336.[5]StahlSM,GergelI,LiDEscitaloprarninthetreatmentofpanicdisorder:Arandomized,doubleblindpleabo-controlledtrial[J]..厂ClinPsychiatry,2003,64(11):1322—1327.(接受日期:2004—06—14)马来酸罗格列酮(文迪雅)致严重贫血1例刘振华,李卉,李彦(武警总医院1药剂科,2干一科,北京100039)[关键词]马来酸罗格列酮;噻唑烷二酮类降糖药;药物不良反应;严重贫血[中图分类号]R977.15;R969.3[文献标识码]A[文章编号]1003—3734(2005)06—0792—01患者,男,63岁.因血糖持续升高20年,二甲双胍,胰岛素治疗效果不佳10年,双眼视力进行性减退5年,于2004年1月12日以2型糖尿病,双眼白内障收入院.体格检查:神志清楚,血压124/78mmHg,皮肤无感染病灶,视力:左0.1,右0.2,心界不大,心率68次?min-.,心音有力,足背动脉搏动好,神经系统无异常.实验室检查:空腹血糖8.63mmol?L(正常值3.9～6.1mmol?LI1),餐后2h血糖9.8mmol?LI1(正常值3.9～6.1mmol?L),尿微量白蛋白19.9mg?LI1(正常值0～22.5mg?L),尿酮体(一).血红细胞4.29×10个?L(正常值3.5×102～5.5×102?L),血红蛋白136g?L(正常值110～160g?L),红细胞压积40.7%(正常值37%～50%),血脂及转氨酶均正常.治疗经过:在控制主食,限制总热量及增加运动量的基础上,继续使用二甲双胍(格华止)和胰岛素(诺和灵).格华止400mg,口服,tid;诺和灵60u,于早,中,晚餐前及睡前分4次皮下注射,并根据血糖高低调整每日剂量.此外,联合应用马来酸罗格列酮(葛兰史克公司,商品名为文迪雅)每次8mg(2片),qd.此后,空腹血糖逐渐降低,2004年3月1日血糖降至7.1lmmol?L-.,而红细胞数(3.63×10佗个?L1),血红蛋白(113g?LI1)及红细胞压积(33%)均为正常偏低值,患者尚无明显自觉症状.继续用药至2004年5月12日,患者已有头晕,无力,虚汗,厌食及失眠,甲床及手掌苍白等贫血症状,此时红细胞降至2.85×10个?L-.,血红蛋白降至96g?L-.,红细胞压积降至28.4%.考虑到长期使用二甲双胍及胰岛素未曾发生贫血现象,于是停用文迪雅,并作相应治疗, 给予叶酸口服,每次5rag,tid.同年5月30日,红细胞(3.55×10佗个?L),血红蛋白(122g?L)及红细胞压积---——792---——(36.2%)开始回升,贫血症状逐渐好转,同年9月28日贫血症状完全消失,红细胞已升至4.28×10个?L-.,血红蛋白升至129g?L,红细胞压积升至40.9%.讨论:罗格列酮属于噻唑烷二酮类降糖药,通过激动过氧化酶增殖活化受体一y(PPAR—y),减轻胰岛素抵抗,改善胰岛B细胞功能,从而降低血糖并减少心血管危险因素,是治疗2型糖尿病的新型长效口服药.本例在联合应用二甲双胍,胰岛素及罗格列酮的过程中发生贫血,又在停用罗格列酮后贫血恢复正常,表明贫血发生与应用罗格列酮相关.罗格列酮引起的贫血是一种血液稀释性贫血,是由于罗格列酮的水钠潴留不良反应所致.本例贫血不仅血红蛋白和红细胞压积严重下降,而且红细胞数有明显减少,这在稀释性贫血中是较为罕见的.预防罗格列酮引起的贫血1J,应注意下列事项:①用药前检查血红蛋白,贫血患者(男<120g?L-.,女<110g?LI1)不推荐使用.②用药后定期复查血红蛋白,如果下降>15g?L,要考虑停药.③用药后红细胞压积下降>3.5%,要寻找原因并考虑停药.④联合应用二甲双胍者,要定期检查血常规,因为二甲双胍有加剧稀释性贫血的可能.[作者简介]刘振华(1962一),男,副主任药师,主要从事临床药学工作.联系电话:(010)88276783.【参考文献][1]邹大进.噻唑烷二酮类降糖药物全球临床安全性研究[J].糖尿病论坛,2004,1(1):24—25.(接受日期:2005—03—09)。

双离合器自动变速器DCT技术解读摘要应用双离合器自动变速器DCT技术研究了汽车行驶过程中档位变换时动力中断与换挡冲击的问题发现在没有液力变矩器也没有行星齿轮组的双离合器自动变速器换挡时，一台离合器将使用中的齿轮分离，同时另一台离合器啮合已被预选，其动力传递通过两个离合器联结两根输入轴，相邻各档的被动齿轮交错与两输入轴齿轮啮合，在整个换挡期间能确保最少有一组齿轮在输出动力，从而不会出现动力中断的状况。

配合两离合器的控制，能够实现在不切断动力的情况下转换传动比，结果表明DCT技术能够缩短换档时间，有效提高换档品质，车辆在加速过程中不会有动力中断的感觉，使车辆的加速更加强劲、圆滑，从而减少换挡冲击的感觉。

关键字双离合器变速器动力中断 DCTInterpretation of DCT dual-clutch automatic transmissiontechnologyAbstract Application double clutch Manager automatically transmission DCT technology research has car driving process mid-range bit transform Shi power interrupted and for retaining impact of problem found in no liquid force variable moments Manager also no planet gear group of double clutch Manager automatically transmission for retaining Shi, a Taiwan clutch Manager will using in the of gear separation, while another a Taiwan clutch Manager meshing has is preselection, its power passed through two a clutch Manager coupling two root entered axis, adjacent the document of passive gear staggered and two entered axis gear meshing, During the whole shift to ensure that at least one set of gears at output power, thereby stopping the power situation does not occur. Combined with two clutch controls, can be achieved without cutting off power down conversion ratio, showed DCT technologies could reduce the shift time, improving shift quality, there will be no stopping the power in the vehicle during acceleration, acceleration of the vehicle stronger, sleek, thereby reducing shifting impact felt.Keywords double clutch transmission break off power DCT引言汽车变速系统技术整体上是由手动换档向自动换档发展，尤其是现阶段高速发展的计算机技术应用于换档变速系统，使汽立自动变速技术得到了快速的发展。

FDCT快速算法FDCT（Fast Discrete Cosine Transform）是一种快速离散余弦变换算法，用于处理信号和图像的频域分析和压缩。

在图像压缩、音频处理等领域得到了广泛应用，其运算速度和计算精度较高。

FDCT主要通过将离散余弦变换（DCT）分解为2DDCT和1DDCT两个步骤，以提高计算效率。

下面逐步介绍FDCT快速算法的具体步骤。

1.2DDCT转换：在进行FDCT之前，首先将输入信号或图像划分为N×N大小的不重叠块。

设输入块为f(i,j)，其中i和j分别表示块的行和列索引，那么块的2DDCT变换结果为g(i,j)。

2DDCT变换可以通过以下公式计算：g(u, v) = ∑[∑f(i,j)cos(((2i+1)uπ)/(2N))cos(((2j+1)vπ)/(2N))] i=0,1,...,N-1 j=0,1,...,N-1 u=0,1,...,N-1 v=0,1,...,N-12.1DDCT转换：在获得2DDCT结果之后，将每一行或每一列的数据进行1DDCT变换。

设结果为h(i,j)，其中i表示行索引，j表示列索引。

对于行变换，可以通过以下公式计算：h(i, v) = ∑g(i, u)cos(((2v+1)uπ)/(2N)) u=0,1,...,N-1 v=0,1,...,N-1对于列变换，可以通过以下公式计算：h(u, j) = ∑g(v, j)cos(((2u+1)vπ)/(2N)) u=0,1,...,N-1 v=0,1,...,N-13.简化计算：FDCT算法可以通过以下几个步骤进一步简化计算：- 将DCT变换的公式中的cos函数用离散余弦函数替代，可以通过查表的方式进行计算，减少计算量。

-使用快速傅里叶变换（FFT）算法来加速DCT变换的计算过程。

4.逆变换：FDCT算法不仅可以用于DCT变换，还可以用于逆DCT变换，即将频域数据转换回原始信号或图像。

逆变换的计算公式为：f(i, j) = ∑[∑h(u,v)cos(((2i+1)uπ)/(2N))cos(((2j+1)vπ)/(2N))] u=0,1,...,N-1 v=0,1,...,N-1 i=0,1,...,N-1 j=0,1,...,N-1需要注意的是，逆变换的计算结果可能存在舍入误差，因此需要进行四舍五入操作来恢复原始信号或图像。

Module 5 相对定量：ΔΔCT法和相对标准曲线法实时定量PCR:相对基因表达量示例实验未处理样本处理后样本目的基因: Plat1问题: 处理我的样本后，Plat1基因的表达量有什么变化呢?示例实验未处理样本处理后样本目的基因: Plat1问题: 处理我的样本后，Plat1基因的表达量有什么变化呢?示例实验未处理样本处理后样本目的基因: Plat1问题: 处理我的样本后，Plat1基因的表达量有什么变化呢?工作流程t=0t=12t=24t=48校正器time total RNA cDNA total RNA cDNA total RNA cDNA total RNA cDNA4-14目的基因与内对照的比较4-15ΔRnΔCt = 24 –14 = 10CyclesCt =14Ct = 24管家基因目的基因ΔRn Cycles 管家基因目的基因如果加入双倍的cDNA会怎样呢?ΔCt = 23 –13 = 10Ct = 24Ct =14Ct = 13Ct = 23ΔRn Cycles Ct=22Ct=27t=12 h ΔRn Cycles Ct=24Ct=26t=24 h ΔRn Cycles Ct=23Ct=33t=48 h ΔRn Cycles Ct=23Ct=30t=0管家基因目的基因比较Ct 法4-15两种相对定量的方法比较Ct相对标准曲线法(ΔΔCt)法样本间的倍数关系两种方法的区别?•没有标准曲线•简单, 便宜, 较高通量•额外的验证步骤•每个实验里的每个样品都要跑一条标准曲线•工作量大, 费用大, 较低通量比较Ct(ΔΔCt)法相对标准曲线法ddCt法的必要条件两个基因(目的基因和内对照) 必须有相似的扩增效率!ddCt法的步骤可以通过并列的跑两条扩增曲线，看它们是否平行来确定扩增效率.检查指数增长期的曲线之间是否平行内对照目的基因更多数学的方法. . .做两条标准曲线比较斜率[cDNA]Ct目的基因内对照斜率= -3.38斜率= -3.32标准曲线可以帮我们判断扩增效率•例如, 斜率-3.3说明扩增效率接近100%.•更小的负值(例如-3.5)说明扩增效率小于100%.公式: E = 10(-1/斜率)-1ΔCt 验证试验[Template]Ct目的基因内对照A BC DE FGHIJ对应点相减A-F = ΔCt 1对应点相减Ct目的基因内对照A BCDHGE JIFA-F = ΔCt 1B-G = ΔCt 2C-H = ΔCt 3D-I = ΔCt 4E-J = ΔCt 5[Template]在Excel中制作图表ΔCt1ΔCt2ΔCt3ΔCt4ΔCt5A-F = ΔCt1B-G = ΔCt2C-H = ΔCt3D-I = ΔCt4E-J = ΔCt5ΔCt稀释点1 2 3 4 5根据斜率选择一种定量方法比较Ct 斜率≤0.1(ΔΔCt)法相对标准曲线法斜率≥0.1ddCt反应板设置对未知样本的目的基因和内对照进行real-time 反应(每个样本三个重复).无模板对照(NTCs) –污染监测ddCt法的计算方法ddCt 计算示例Untreated Treated 2Treated 1Ct targ . Ct norm .dCt ddCt 2(-ddCt)26.1 16.7 9.4 0 123.8 16.0 7.8 -1.6 322.8 17.7 5.1 -4.3 20显示出两倍的表达差异.重复样本Ct 平均值ddCt 计算示例Untreated Treated 2Treated 1Ct targ . Ct norm .dCt ddCt 2(-ddCt)26.1 16.7 9.4 0 123.8 16.0 7.8 -1.6 3 22.8 17.7 5.1 -4.3 20需要均一化数据从而去除样本间加样量不同带来的误差ddCt 计算示例Untreated Treated 2Treated 1Ct targ . Ct norm .dCt ddCt 2(-ddCt)26.1 16.7 9.4 0 123.8 16.0 7.8 -1.6 3 22.8 17.7 5.1 -4.3 20通过Ct 值相减: Ct 目的基因–Ct 内对照.需要均一化数据从而去除样本间加样量不同带来的误差为什么Ct值要相减而不是相除?•Ct 值是指数值, 而不是线性值.•因此, 我们不能直接用Ct值相除.•用相减来比较Ct值.(例如: 225 ÷220 = 25)接下来, 选择一个对照样本•所有其他样本都要和对照样本进行比较.•对照样本要便于样本间的比较.你不需要. . .Untreated:.074 Treated 1:.148 Treated 2:.222你需要. . .Untreated:1Treated 1:2-倍增长Treated 2:3-倍增长/.074/.074/.074选择一个对照样本Untreated Treated 2Treated 1Ct targ . Ct norm .dCt ddCt 2(-ddCt)26.1 16.7 9.4 0 123.8 16.0 7.8 -1.6 3 22.8 17.7 5.1 -4.3 20首先, 均一化对照样本本身(对照样本–对照样本).接着, 所有样本和对照样本进行比较(未知样本–对照样本).ddCt 最终倍数计算Untreated Treated 2Treated 1Ct targ . Ct norm .dCt ddCt 2(-ddCt)26.1 16.7 9.4 0 123.8 16.0 7.8 -1.6 3 22.8 17.7 5.1 -4.3 20 最终转化为倍数关系: 2-ddCt .相对定量(RQ)值Comparative Ct Method步骤2:其他和样本校正器比较ΔCt 样本–ΔCt 校正器= ΔΔCt步骤1:内对照均一化样本差异Ct 目的基因–Ct 内对照= ΔCt步骤3:使用公式计算2-ΔΔCt 倍数变化=4-11公式含义?4-132C T2 = 循环间扩增产物量的倍数变化.(i.e. PCR扩增产物量倍增)ΔΔC T= 样品和校正器之间校正过的循环数变化所以，这个等式告诉我们校正器和处理样本循环间扩增产物量的倍数变化•还记得开始时的dCt实验吗?•拿出计算器!! 我们来算一下dCTSample c-mycAverage Ct GAPDHAverageCtΔCtc-myc-GAPDHΔΔCtΔCttreated -ΔCtuntreatedFolddifferencein c-mycrelative tountreatedTime 030.4923.63 6.860.00 1.0 Time= 12hr27.0322.66 4.37-2.50 5.6Time = 24hr26.2524.60Time = 48 hr 32.8323.011.659.82-5.212.9637.010.1285???计算出一个小数点! 用1/x key 得到正确结果: 减少7.78 倍!!1020304050x -f o l d E x p r e s s i o n5.637.011t = 0t = 12 h t = 24 h t = 48 h-7.8Calibrator t=0相对定量结果7500 软件的优势?为你完成所有的计算!相对标准曲线法的计算当目的基因和对照的扩增效率不一致时使用Target Normalizer-3.34-4.21CtQty (Log)应该稀释什么样品来制作标准曲线?•任何数量充足，并表达目的基因和对照基因的浓缩cDNA•只需知道稀释倍数, 不需要知道浓度•养成好的制作标准曲线的习惯每个基因得到一条标准曲线18s Insulin 10,000100010010110,00010001001016420.6 4171.4CtRelative Quantity CtRelative QuantityUntreated CtTreated CtUntreated Ct 74.6Treated Ct202.3计算举例Untreated Q avg. Treated Q avg.Insulin18s74.6202.36420.64171.4÷÷Normalized Q0.01160.0484选择一个对照: 例如, 未处理样本Reference ÷Reference:0.0116÷0.0116 = 1 Treated ÷Reference:0.0484 ÷0.0116 = 4.2表达倍数差异再一次,软件的优势. . .为你计算好所有的倍数关系.不想每次试验都跑标准曲线？•另一个选择: 你可以非常精确的一次检测每个基因的扩增效率…不想每次试验都跑标准曲线？•在后续试验里执行一个ddCt run.不想每次试验都跑标准曲线？•分析时手动输入每个基因的扩增效率●最终的相对定量计算就会把每个基因的扩增效率考虑进去Question?。

一种2DDCT与压缩感知结合的人脸识别路翀;刘晓东;刘万泉【摘要】In this paper an improved face recognition algorithm is proposed based on the combination of 2D discrete cosine transform （2DDCT） and Compressed Sensing（CS）because of CS. CS first transforms an image matrix to a vector which caused high dimensionality and computational complexity. In this paper the original face image is processed by 2DDCT to reduce the character dimensions effectively. Then, the image is processed by CS to obtain the face recognition features. Finally, the nearest neighbor （NN） classifier is selected to perform face recognition. The experimental results on ORL , Yale and Feret face databases show that this method is robust and effective in the face recognition, especially in the face database YaleB.%针对压缩感知（Compressed Sensing，CS）方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取，导致数据维数很大，计算复杂等缺点，提出二维离散余弦变换（2DDCT）和压缩感知（Compressed Sensing，CS）相结合的人脸识别方法。