简介：摘要中华医学会、中华医学会神经病学分会主办的"第19次中国脑血管病大会"于2019年4月11—13日在南京召开。本次会议邀请了国内外脑血管病的临床和基础研究专家，介绍了国内外最新的研究进展和临床研究、诊疗指南。尤为精彩的是疑难型脑血管病的病例讨论。

简介：摘要基于复习国内外研究进展并结合长期临床研究与实践经验的思考，作者对急性脑小血管病诊治与研究提出以下新认识：（1）脑小血管病可分为急性和非急性。急性脑小血管病指在脑小血管支配区域发生的急性脑卒中，分为缺血性（腔隙性脑梗死）和出血性（高血压相关脑出血和脑淀粉样血管病相关脑出血）。（2）急性缺血性脑小血管病过去主要以梗死大小（腔隙性脑梗死）进行定义，目前认为是多种病因的综合征，但小动脉硬化仍是其主要病理改变。病理机制认识经历了由最初尸检所见，到通过危险因素推理，再到高分辨磁共振血管壁成像对小动脉形态直接观察的历程，影像技术进步为脑小血管病病理机制研究带来新机遇。（3）急性脑小血管病患者可伴或不伴非急性脑小血管病症状或影像标志物。（4）根据急性脑小血管病发病机制进行个体化治疗是未来研究和治疗的方向。降低其发病、复发和主要严重结局（死亡、残疾和痴呆等）是预防和治疗的主要目标。

简介：摘要：为了能够及时发现齿轮表面缺陷以及缺陷类型，我们提出了一种自适应分类框架，该框架根据任务需求调整分类粒度，并基于混合神经网络（AHNN）。AHNN结合了一维卷积和注意机制，增强了特征和通道之间的关系，并抑制了不敏感信息的影响，引入了个体特征选择方法，生成适合不同个体的特征子集，减小个体差异。实验结果表明，齿面磨损的细粒度和粗粒度分类的准确率分别为91.27%和96.31%，缺齿的细粒度和粗粒度分类的准确率分别为92.67%和97.28%，正常齿的细粒度和粗粒度分类的准确率分别为92.33%和96.39%。AHNN能够适应不同的分类粒度，降低个体差异，提高框架的通用性。