【摘 要】
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为了提高正常高转换的效率，减少人为因素对转换结果的影响，降低质量风险，本文提出一种基于多期区域似大地水准面的自动化正常高转换方法。首先，将多期区域似大地水准面模型进行拼接，实现水准面模型自动化选取；其次，提出一种文本格式泛化识别思路，实现多种源文件的数据格式统一。实际应用表明，该方法功能全面，可实现自动化监控式作业，既能大幅提高工作效率，又能确保质量，可在生产中推广应用。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41774004、41904040）； 2021年度中铁第一勘察设计院集团有限公司重点专项科研开发项目（2021KY73ZD（ZDZX）-01）；
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为了提高正常高转换的效率，减少人为因素对转换结果的影响，降低质量风险，本文提出一种基于多期区域似大地水准面的自动化正常高转换方法。首先，将多期区域似大地水准面模型进行拼接，实现水准面模型自动化选取；其次，提出一种文本格式泛化识别思路，实现多种源文件的数据格式统一。实际应用表明，该方法功能全面，可实现自动化监控式作业，既能大幅提高工作效率，又能确保质量，可在生产中推广应用。
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目的探讨老年2型糖尿病（Type 2 diabetes mellitus,T2DM）患者中周围神经病变（Diabetic Peripheral Neuropathy,DPN）与认知功能障碍的相关性。方法选取2020年12月至2021年11月住院老年T2DM患者206例作为研究对象,按照中华医学会糖尿病学分会发布的《中国2型糖尿病防治指南（2020年版）》[1],根据糖尿病周围神经症状和体征分为DP
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为进一步满足现代化社会对于居住质量的需求,越来越多的高层建筑开始从桩基础施工技术方面不断地进行改善与优化,旨在能够满足更多国民对于建筑效果的要求。而在建筑施工过程中,所选取的施工区域内岩土应力会因建筑外力作用而产生改变,并且还可能因为建筑荷载影响而产生变形的可能。在这种情况下,为了保证高层建筑的安全性,便必须要加强桩基础施工技术,从而使得桩基础底部的承重能力与平衡能力可以显著提升,并且从根本上减少
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