Abs что значит в паскале: Функция Abs в Паскале

Abs что это в информатике

Содержание

• 1 Содержание
• 2 История развития [ править | править код ]
• 3 Особенности языка [ править | править код ]
  • 3.1 Расширения языка Паскаль [ править | править код ]
  • 3.2 Особенности языка, связанные с платформой .NET [ править | править код ]
• 4 Стандартные модули [ править | править код ]
• 5 Что вычисляет функция Abs

PascalABC.NET
Семантика	императивная
Класс языка	мультипарадигменный: структурное, объектно-ориентированное, обобщённое, процедурное программирование, функциональное программирование
Тип исполнения	компилятор
Появился в	2002
Автор	С. С. Михалкович, И. В. Бондарев, А. В. Ткачук, С. О. Иванов
Выпуск	3.5.1, сборка 2250 (14.09.2019)
Система типов	статическая
Основные реализации	PascalABC. NET, Pascal ABC (поддержка прекращена)
Испытал влияние	Паскаль, Delphi, C#, Python
Лицензия	LGPL
Сайт	pascalabc.net
Платформа	.NET CLR (WinXP и старше), Mono (Linux, MacOS)

PascalABC.NET — язык программирования Паскаль нового поколения, включающий классический Паскаль, большинство возможностей языка Delphi, а также ряд собственных расширений. Он реализован на платформе Microsoft.NET и содержит все современные языковые средства: классы, перегрузку операций, интерфейсы, обработку исключений, обобщенные классы и подпрограммы, сборку мусора, лямбда-выражения, средства параллельного программирования.

PascalABC.NET является мультипарадигменным языком: на нём можно программировать в структурном, объектно-ориентированном и функциональном стилях.

PascalABC.NET — это также простая и мощная интегрированная среда разработки, поддерживающая технологию IntelliSense, содержащая средства автоформатирования, встроенный отладчик и встроенный дизайнер форм.

Кроме того, консольный компилятор PascalABC.NET функционирует на Linux и MacOS под Mono.

Содержание

История развития [ править | править код ]

В 2003 году на факультете математики, механики и компьютерных наук ЮФУ была создана учебная среда программирования Pascal ABC. Система представляла собой интегрированную оболочку со встроенным интерпретатором языка программирования Паскаль, близкого к языку Delphi. Несмотря на неполную реализацию языка, она стала удачной заменой устаревшей системе Turbo Pascal в первоначальном обучении программированию. Как учебную систему её использовали во многих регионах СНГ. В каталоге [email protected] программа Pascal ABC в 2006 году признавалась программой недели [1] .

Внешние изображения
	Внешний вид программы.

В 2005—2006 годах система была полностью переработана: изменена её архитектура — на полноценный компилятор языка, близкого к Delphi, с расширениями, связанными с платформой . NET. Новая система получила название PascalABC.NET. В июне 2009 года появилась первая стабильная версия PascalABC.NET 1.2.

В сентябре 2009 г. появилась веб-среда разработки WDE, не требующая установки PascalABC.NET на локальный компьютер и позволяющая запускать программы на PascalABC.NET непосредственно из окна браузера. Веб-среда разработки была закрыта в октябре 2017 года.

В августе 2011 г. осуществлен переход на .NET 4.0 (версия 1.8).

В феврале 2013 г. вышла версия PascalABC.NET 2.0 с дизайнером форм и поддержкой проектов.

15 мая 2013 г. вышла версия 2.1 с английской локализацией

интерфейса и сообщений об ошибках.

15 февраля 2014 г. вышла версия PascalABC.NET 2.2. Многократно ускорено обращение к символам строки на запись.

28 августа 2015 г. вышла версия PascalABC.NET 3.0. PascalABC.NET стал свободным и распространяется под лицензией LGPLv3.

12 февраля 2016 г. вышла версия PascalABC.NET 3.1. Появились кортежи и срезы, значительно обновлена стандартная библиотека.

29 августа 2016 г. вышла версия PascalABC.NET 3.2. Появились операторы yield и yield sequence, обновлена стандартная библиотека.

30 августа 2017 г. вышла версия PascalABC.NET 3.3. Появились стандартные модули GraphWPF и Graph4D (для Windows Vista и выше), упрощенный цикл loop, операция безопасного среза, кортежное присваивание, поддержка Nullable-типов. Добавлена украинская локализация интерфейса и сообщений об ошибках.

11 февраля 2018 г. вышла версия PascalABC.NET 3.3.5. Добавлен стандартный модуль NumLibABC (учебная библиотека численных методов), реализованы форматные строки и операция возведения в степень. В полную версию дистрибутива (для Windows Vista и выше) интегрирована .NET 4.7.1, для Windows XP оставлен дистрибутив с .NET 4.0.

25 мая 2018 г. вышла версия PascalABC.NET 3.4. Реализовано некоторое подмножество Pattern Matching, расширенный оператор is.

1 сентября 2018 г. вышла версия PascalABC. NET 3.4.2. Реализованы расширенные свойства, расширенные индексные свойства и автосвойства, добавлен модуль WPFObjects как замена устаревшему ABCObjects.

25 мая 2019 г. вышла версия PascalABC.NET 3.5. В Pattern Matching добавлена возможность сопоставления со списками, кортежами и константами.

Особенности языка [ править | править код ]

Расширения языка Паскаль [ править | править код ]

• Операторы += -= *= /=
• Операция ** для возведения в степень
• Внутриблочные описания переменных
• Описание переменных в заголовке цикла for
• Инициализация переменной при описании ( var n: integer := 10; )
• Автоопределение типа переменной при инициализации ( var x := 1; )
• Цикл foreach
• Упрощенный цикл loop
• Подпрограммы с переменным числом параметров
• Множестваset на базе произвольных типов ( set of integer )
• case по строкам
• Методы в записях
• Возможность определять методы как внутри, так и вне интерфейса класса или записи
• Наряду со стандартным, упрощённый синтаксис модулей
• Операция new для вызова конструктора
• Инициализаторы полей классов и записей
• Перегрузка операций [2]
• Автоклассы
• Безымянные классы
• Лямбда-выражения
• Тип функции в стиле T->T
• Тип кортежа в стиле (T1,T2)
• Тип последовательности sequence of T
• Кортежное присваивание (a,b) := (b,a)
• Срезы a[from:to:step] и безопасные срезы a?[from:to:step] для массивов, списков и строк
• Операторы yield и yield sequence для генерации последовательностей
• Оператор match . with сопоставления с образцом
• Расширенная операция is
• Расширенные свойства, автосвойства
• Интерполяция строк
• Частичная поддержка директив OpenMP

Особенности языка, связанные с платформой .NET [ править | править код ]

• Все типы — классы
• Стандартный тип BigInteger
• Стандартный тип Complex
• Форматные строки
• Многомерные динамические массивы
• Интерфейсы .NET
• Подключение пространств имен .NET в разделе uses
• Обобщённые классы, интерфейсы, подпрограммы и процедурные переменные
• Автоматическая сборка мусора для объектов
• Атрибуты
• Методы расширения
• Поддержка неуправляемого кода через external
• Типы type? , допускающие значение nil (синоним Nullable )

Стандартные модули [ править | править код ]

Поскольку в PascalABC.NET можно пользоваться всеми библиотеками платформы .NET, стандартные модули немногочисленны и ориентированы на обучение:

• Модуль растровой графики GraphWPF
• Модуль растровой графики GraphABC(устаревший)
• Модуль 3D графики и анимации Graph4D(на основе свободной библиотеки Helix Toolkit)
• Модуль векторной графики WPFObjects
• Модуль векторной графики ABCObjects(устаревший)
• Модуль FormsABC для создания графических интерфейсов (на базе технологии Windows Forms)
• Модуль NumLibABC(библиотека численных методов)
• Модули исполнителей Робот и Чертёжник (школьная информатика)
• Модуль электронного задачника Programming Taskbook(базовая версия)

Функция Abs в Паскале возвращает абсолютное значение переменной. Результат, возвращаемый функцией Abs, имеет тот же тип данных, что и аргумент — параметр, передаваемый в функцию. Этот параметр может иметь любой числовой тип данных.

Синтаксис функции Abs для целых чисел:

function Abs(L : LongInt) : LongInt;

function Abs(I : Int64) : Int64;

Последний вариант возможен только для FreePascal и Lazarus, так как в классическом Паскале нет типа данных Int64.

Синтаксис функции Abs для вещественных чисел:

function Abs(D : ValReal) : ValReal;

ValReal — это вещественный тип данных с наибольшим доступным значением в данной операционной системе. Фактически это псевдоним (алиас) одного из типов Extended или Double.

А теперь пример использования:

Здесь мы сначала объявляем переменную с начальным значением равным -100 (отрицательное число).

А в программе используем функцию Abs и в результате переменная у будет равна 100 (положительное число).

Что вычисляет функция Abs

Вообще Abs — это сокращение от Absolute. Как нетрудно догадаться, переводится это слово как “абсолютный, чистый, несомненный”.

Вы должны помнить из школьного курса математики, что абсолютное число, то есть абсолютная величина или модуль числа х — это неотрицательное число, определение которого зависит от типа числа х.

В математике модуль числа х обозначается так: |x|.

То есть функция Abs в любом случае возвращает положительное число. Такая функция есть практически во всех языках программирования, так как используется довольно часто и входит в основы математики.

Таким образом, можно сказать, что функция Abs(х) вычисляет модуль числа х. То есть Abs(х) в Паскале — это то же самое, что |x| в математике.

Ну и напоследок давайте создадим свой собственный аналог функции, которая возвращает модуль числа. Итак, функция будет примерно такая:

Здесь мы передаём в функцию целое число, которое может быть как отрицательным, так и положительным. В функции мы проверяем значение этого числа. Если число отрицательное, то мы умножаем его на -1, и таким образом получаем положительное число. Если число положительное, то мы ничего не делаем — просто возвращаем полученное через параметр iNum число.

Как видите, алгоритм довольно простой.

Правда, наша функция может работать только с целыми числами. Но это уже мелочи.

Abs — функция языка Паскаль, которая вычисляет модуль числа.
Sqr — функция языка Паcкаль, которая возводит число в квадрат.

Строка №7. Функция Abs вычисляет модуль числа, стоящего в скобках после функции. В данном случае вычисляется модуль переменной «A», которая имеет значение «-2». Так как модуль «|-2|» равен «2», то «2» и будет результатом операции Abs.

Строка №9. Функция Sqr возводит число, стоящее в скобках в квадрат. В данном случае в квадрат возводится переменная «B», т.е. число «2». Таким образом, результатом операции будет число «4».

Дополнение к материалу.

В примерах №6, 7, 8 мы использовали небольшие числа (-2, 3, 17 и т.д.). Для всех переменных, в которые эти числа записывались, мы указывали тип данных INTEGER. Следует сказать, что данный тип данных используется не для всех чисел, а только для целых, лежащих в диапазоне от – 32768 до 32767. И если мы будем использовать в наше программе числа, которые лежат вне этих пределов (например – 32987 или 36789), то мы должны использовать другой тип данных.
Диапазон значений для различных типов данных можно посмотреть в таблице.

Тип данных	Запись	Длина в байтах
integer	-32 768….32 767	2
byte	0…255	1
word	0…65 535	2
shortint	-128….127	1
longint	-2 147 483 648….2 147 483 647	4

Использование различных типов данных обусловлено тем, что для каждого из них выделяется определенное количество ячеек в памяти компьютера. Если мы используем в программе числа от 0 до 255, то наиболее целесообразно будет использовать тип данных BYTE. Хотя можно использовать и любой другой тип данных. Например, для числа 10 можно использовать и BYTE и LONGINT, но тогда в первом случае будет расходоваться 1 байт в памяти компьютера, а во втором — целых 4 байта. Учитывая то, что программа должна расходовать как можно меньше памяти, рационально будет использовать для данного примера тип данных BYTE.

Pascal abc возведение в квадрат

Содержание

1. Области применения
2. Текст задания.
3. Решение задачи на языке Паскаль
4. Код программы на языке Паскаль
5. Пример ввода данных и результата в окне вывода

В прошлом уроке мы рассматривали операторы сложения, вычитания, умножения и деления. Сегодня я предлагаю рассмотреть операторы квадрата, корня и модуля.

1. Оператор квадрата

Этот оператор возводит в квадрат заданное ему число или переменную. Обозначается, как «sqr» без кавычек. В программе пишется как sqr(a), где a – любая другая переменная или число.

2. Оператор корня

Этот оператор находит корень из переменной или числа. Обозначается, как «sqrt» , без кавычек. В программе пишется как sqrt(a), где a – любая другая переменная или число.

3. Оператор модуля

Данный оператор переводит число из обычного в число по модулю, то есть меняет его знак всегда на положительный. Обозначается, как «abs» без кавычек, в программе пишется, как abs(a), где a – любое число или другая переменная.

На сегодня урок окончен, с другими уроками вы можете познакомиться в категории «Уроки паскаль»

Мы уже знаем, какие существуют функции для целых переменных. Это – нахождение модуля числа (Функция Abc), а также возведение числа в квадрат (Функция Sqr). В этом уроке мы рассмотрим функции, применяемые к дробным числам. Это функции Sqr – квадрат числа, Abs – модуль числа, Sqrt – корень числа, а также известные всем математические функции Sin, Cos, Arctan, Ln, Exp, Pi.

В строке №7 записывается функция Sqr. Это функция возведения числа в квадрат.

В строке №9 записывается операция нахождения модуля числа.
Функции Sqr и Abs мы разбирали в уроке Abs, Sqr в Pascal.

В строке №11 записывается функция Sqrt. Данная функция подсчитывает корень числа, стоящего в скобках после слова Sqrt. В нашем случае функция Sqrt будет считать корень из числа «2».

В строке №13 записываем функцию Sin. Данная функция будет подсчитывать синус числа, стоящего в скобках после записи функции.

Строка №15. Функция Cos подсчитывает косинус числа, стоящего в скобках после функции.

Строка №17. Функция Arctan вычисляет арктангенс числа, стоящего в скобках после записи функции.

Строка №19. Функция Ln подсчитывает логарифм числа, стоящего в скобках после записи функции.

Строка №21. Функция Exp возводит число «e» (экспонента – 2.72. ) в степень, значение которой указывается в скобках после слова Exp. Т.е. в нашем случае число «e» будет возведено в степень «2».

Строка №23. Переменной «B» будет присвоено значение числа «?».

Дополнение к материалу.

• Функции Sqrt, Sin, Cos, Arctan, Ln, Exp, Pi определены только для вещественных (дробных) чисел.
• В Паскале не существует операции возведения в степень. Есть только операция возведения числа в квадрат (Sqr). Чтобы возвести число в степень используют операцию умножения. Например, чтобы возвести число 3 в 5-ю степень необходимо записать 3*3*3*3*3

Задание из серии задач, реализуемых с применением языка программирования Паскаль. Для работы желательно использовать новую версию программы на платформе PascalABC.NET.

Области применения

Данную задачу можно использовать при составлении самостоятельных, контрольных и домашних работ в средней общеобразовательной школе или при прохождении курса информатики в СПО.

Текст задания.

Составить программу на языке Паскаль, которая находит сумму всех квадратов целых чисел в заданном диапазоне [a; b].

Решение задачи на языке Паскаль

Решение задачи разбивается на несколько частей.
Первоначально, мы должны задать тот самый указанный диапазон. Учитывая, что числа у нас целые, поэтому начальная и конечная границы должны быть заданы целыми числами. Поэтому тип вводимых значений будет integer. Переменные a и b необходимы для задания верхней и нижней границ диапазона целых чисел.

С помощью оператора ввода значения readln() осуществляем ввод нижней и верхней границ диапазона.
Первоначально сумма должна быть принудительно обнулена. При помощи оператора присваивания :=

После этого, для вычисления необходимой суммы необходимо организовать цикл с шагом увеличения на единицу. Для этого, в Паскале используется оператор цикла for.

Код программы на языке Паскаль

Пример ввода данных и результата в окне вывода

Введите значение нижней границы диапазона a=-12
Введите значение нижней границы диапазона b=10
Сумма квадратов чисел в диапазоне от -12 до 10. S=1035

Надеюсь, что данный материал поможет вам лучше понять язык Паскаль программирования и уяснить общие принципы работы при составлении программ.

Как обозначается модуль в паскале

Функция Abs в Паскале

Функция Abs в Паскале возвращает абсолютное значение переменной. Результат, возвращаемый функцией Abs, имеет тот же тип данных, что и аргумент — параметр, передаваемый в функцию. Этот параметр может иметь любой числовой тип данных.

Синтаксис функции Abs для целых чисел:

function Abs(L : LongInt) : LongInt;

function Abs(I : Int64) : Int64;

Последний вариант возможен только для FreePascal и Lazarus, так как в классическом Паскале нет типа данных Int64.

Синтаксис функции Abs для вещественных чисел:

function Abs(D : ValReal) : ValReal;

ValReal — это вещественный тип данных с наибольшим доступным значением в данной операционной системе. Фактически это псевдоним (алиас) одного из типов Extended или Double.

А теперь пример использования:

Здесь мы сначала объявляем переменную с начальным значением равным -100 (отрицательное число).

А в программе используем функцию Abs и в результате переменная у будет равна 100 (положительное число).

Что вычисляет функция Abs

Вообще Abs — это сокращение от Absolute. Как нетрудно догадаться, переводится это слово как “абсолютный, чистый, несомненный”.

Вы должны помнить из школьного курса математики, что абсолютное число, то есть абсолютная величина или модуль числа х — это неотрицательное число, определение которого зависит от типа числа х.

В математике модуль числа х обозначается так: |x|.

То есть функция Abs в любом случае возвращает положительное число. Такая функция есть практически во всех языках программирования, так как используется довольно часто и входит в основы математики.

Таким образом, можно сказать, что функция Abs(х) вычисляет модуль числа х. То есть Abs(х) в Паскале — это то же самое, что |x| в математике.

Ну и напоследок давайте создадим свой собственный аналог функции, которая возвращает модуль числа. Итак, функция будет примерно такая:

Здесь мы передаём в функцию целое число, которое может быть как отрицательным, так и положительным. В функции мы проверяем значение этого числа. Если число отрицательное, то мы умножаем его на -1, и таким образом получаем положительное число. Если число положительное, то мы ничего не делаем — просто возвращаем полученное через параметр iNum число.

Как видите, алгоритм довольно простой.

Правда, наша функция может работать только с целыми числами. Но это уже мелочи.

Паскаль — Урок 3: операторы квадрата, корня и модуля

Этот оператор возводит в квадрат заданное ему число или переменную. Обозначается, как «sqr» без кавычек. В программе пишется как sqr(a), где a — любая другая переменная или число.

2. Оператор корня

Этот оператор находит корень из переменной или числа. Обозначается, как «sqrt» , без кавычек. В программе пишется как sqrt(a), где a — любая другая переменная или число.

3. Оператор модуля

Данный оператор переводит число из обычного в число по модулю, то есть меняет его знак всегда на положительный. Обозначается, как «abs» без кавычек, в программе пишется, как abs(a), где a — любое число или другая переменная.

На сегодня урок окончен, с другими уроками вы можете познакомиться в категории «Уроки паскаль»

Pascal. Модуль (UNIT)

Модуль (unit) представляет собой набор констант, типов данных, переменных, процедур и функций. Каждый модуль аналогичен отдельной программе на Паскале: он может иметь основное тело, которое вызывается перед запуском Вашей программы и осуществляет необходимую инициализацию. Короче говоря, модуль представляет собой библиотеку описаний, которую можно вставить в свою программу и которая позволит разбить программу на части, компилируемые отдельно.

Турбо-Паскаль обеспечивает Вам доступ к большому числу встроенных констант, типов данных, переменных, процедур и функций. Некоторые из них специфичны для Турбо-Паскаля; другие специфичны для персонального компьютера РС фирмы IBM (и совместимых с ним компьютеров) или для операционной системы MS-DOS. Их количество велико, однако, в своей программе Вы редко используете их все сразу. Поэтому они разделены на связанные группы, называемые модулями. В этом случае Вы можете использовать только те модули, которые необходимы в программе.

Структура модуля

Модуль обеспечивает набор средств благодаря процедурам и функциям при поддержке констант, типов данных и переменных, однако действительная реализация этих средств скрыта в силу того, что модуль разделен на две секции: интерфейса и реализации. Если программа использует модуль, то все описания модуля становятся доступными этой программе, как если бы они были определены в ней самой.

Структура модуля аналогична структуре программы, однако есть несколько существенных различий. Например, рассмотрим модуль:

Заголовок модуля начинается зарезервированным словом unit, за которым следует имя модуля (идентификатор) точно так же, как и в случае имени программы. Следующим элементом в модуле является ключевое слово interface. Оно обозначает начало секции интерфейса модуля — секции, видимой всем другим модулям или программам, в которых он используется.

Модуль может использовать другие модули, для этого они определяются в предложении uses. Предложение uses, если имеет место, то следует сразу после ключевого слова interface. Отметим, что здесь выполняется общее правило использования предложения uses: если модуль, имя которого указано в предложении uses, использует другие модули, то имена этих модулей также должны быть указаны в предложении uses, причем до того, как они будут использованы.

Стандартные модули

Файл TURBO.TPL содержит все стандартные пакеты, кроме Graph и пакетов совместимости (Graph4 и Turbo3): System, Overlay, Crt, Dos и Printer. Эти пакеты загружаются в память вместе с Турбо-Паскалем и всегда вам доступны. Обычно файл TURBO.TPL хранят в одном каталоге с TURBO.EXE (или TPC.EXE). Вы можете хранить его и в другом каталоге, если он описан как каталог Турбо-Паскаля. Для этого необходимо с помощью TINST.EXE установить этот каталог в файле TURBO.EXE.

Используемые пакеты: нет

System содержит все стандартные и встроенные процедуры и функции Турбо-Паскаля. Любая подпрограмма Турбо-Паскаля, не являющаяся частью стандартного Паскаля и не находящаяся ни в каком другом модуле, содержится в System. Этот модуль присоединяется ко всем программам.

Используемые пакеты: нет

DOS определяет многочисленные паскалевские процедуры и функции, которые эквивалентны наиболее часто используемым вызовам DOS, как например, GetТime, SetТime, DiskSize и так далее. Кроме того, он определяет две программы низкого уровня МsDos и Intr, которые позволяют активизировать любой вызов MS-DOS или системное прерывание. Registers представляет собой тип данных для параметра в МsDos и Intr. Кроме того, определяются некоторые другие константы и типы данных.

Используемые пакеты: нет

Overlay — содержит инструменты для создания оверлейных программ. Программа OVERKAY — программа, которая загружается не вся , а по частям.

Используемые пакеты: нет

Crt обеспечивает набор специфичных для РС описаний констант, переменных и программ для операций ввода/вывода. Последние можно использовать для работы с экраном (задание окон, непосредственное управление курсором, цвет текста и фона). Кроме того, Вы можете осуществлять «необработанный» ввод с клавиатуры и управлять платой генерации звукового сигнала персонального компьютера. Этот модуль обеспечивает множество подпрограмм, которые были стандартными в версии 3.0.

Используемые пакеты: Crt

В модуле Printer дано описание переменной текстового файла Lst, которая связывается с драйвером устройства, позволяющим направлять стандартный для Паскаля вывод на печатающее устройство с помощью Write и Writeln. Например, включив Printer в свою программу, Вы можете сделать следующее:

Используемые пакеты: Crt

Graph4 поддерживает полный набор графических подпрограмм для версии 3.0 — для обычной, расширенной графики и графики, использующей относительные команды. Они идентичны по имени, параметрами функции подпрограммам версии 3.0.

Используемые пакеты: Crt

Этот модуль содержит две переменные и несколько процедур, которые больше не поддерживаются Турбо-Паскалем. Они включают встроенную файловую переменную Кbd, булеву переменную CBreak и первоначальные целочисленные версии MemAvail и MaxAvail (которые возвращают размер свободной памяти в параграфах, а не в байтах, как это делают настоящие версии).

Используемые пакеты: Crt

Graph обеспечивает набор быстродействующих, эффективных графических подпрограмм, которые позволяют использовать в полной мере графические возможности Вашего персонального компьютера.

Этот модуль реализует независимый от устройства графический драйвер фирмы «Борланд», позволяющий поддерживать графические адаптеры типа СGА, ЕGА, Hercules, АТТ 400, МСGА, 3270 РС и VGА.

Написание собственных модулей

Допустим, Вы написали модуль IntLib, записали его в файл INTLIВ.PAS и оттранслировали на диск; получившийся в результате код находится в файле INTLIВ. ТРU. Для использования этого модуля в программе необходимо включить в нее оператор uses, указывающий компилятору, какой модуль используется. Ваша программа может выглядеть следующим образом:

Отметим, что Турбо-Паскаль предполагает, что файл, в котором находится модуль, имеет такое же имя, что и сам модуль. Если имя Вашего модуля МyUtilities, то Турбо-Паскаль будет искать файл с именем МYUTILIТ.PAS.

Модуль компилируется точно так же, как компилируется программа: он создается с помощью редактора, а затем вызывается команда Соmpile/Соmpile (Компилировать/ Компилировать) (или нажимаются клавиши Аlt-С). Однако, вместо файла с расширением .ЕХЕ Турбо-Паскаль создает файл с расширением .ТРU (Turbо Раscal Unit — модуль Турбо-Паскаля). После этого Вы можете оставить этот файл как есть или же вставить его в ТURВО.TPL с помощью TPUMOVER.ЕХЕ.

В любом случае имеет смысл переслать файлы с расширением *.ТРU (вместе с исходными файлами) в каталог модулей, который определен с помощью команды О/D/Unit directories (Каталоги модулей). В одном исходном файле может находиться только один модуль, поскольку компиляция прекращается, как только обнаружен завершающий оператор end.

Напишем небольшой модуль. Назовем его IntLib и вставим в него две простые подпрограммы для целых чисел — процедуру и функцию:

Введем эту подпрограмму, запишем ее в файл INTLIВ.PAS, а затем оттранслируем на диск. В результате получим код модуля в файле INTLIВ.ТРU. Перешлем его в каталог модулей. Следующая программа использует модуль IntLib:

Все описания внутри модуля связаны друг с другом. Например, модуль Crt содержит все описания, необходимые для подпрограмм работы с экраном на Вашем персональном компьютере.

тест№3 паскаль(с ответами)

Шумилова А.А. «Тесты PASCAL»

Тест № 1 «Основы языка Pascal»

Фамилия Имя __________________________________ класс ____________________

1. Язык программирования Pascal создал:

   1. Н. Вирт

   2. Б. Паскаль

   3. М. Фортран

   4. Правильных ответов нет

2. Линейная структура построения программы подразумевает

   1. Неоднократное повторение отдельных частей программы

   2. Последовательное выполнение всех элементов программы

   3. Выполнение лишь нескольких, удовлетворяющих заданному условию частей программы

   4. Верного ответа нет

3. Оператор присваивания имеет вид:

   1. =

   2. :=

   3. =:

   4. Верного ответа нет

4. Команда CLRSCR служит для

   1. ожидания нажатия клавиши

   2. ввода данных с экрана

   3. очистки экрана

   4. верного ответа нет

5. раздел VAR служит

   1. Для описания используемых переменных

   2. Для описания величин

   3. Для описания выражений

   4. Верного ответа нет

6. Переменные – это:

   1. величины, которые могут менять свое значение в процессе выполнения программы

   2. величины, которые не могут менять своего значения в процессе выполнения программы

   3. обозначают строки программы, на которые передается управление во время выполнение программы

   4. Верного ответа нет

7. Правильная строковая запись выражения

1. x-х***3/abs x + sin (x)

2. x-x*x*x/abs (x) +sin (x)

3. x-(x*x*x)/abs (x) +sin (x)

4. Верного ответа нет

1. целочисленное деление можно выразить следующей функцией:

   1. A mod B

   2. A div B

   3. Abs (A)*B

   4. Верного ответа нет

2. математическое выражение х²-7х+6 можно записать:

_________________________

10. выражение на паскале

(abs (x)-abs(y))/(1 + abs (1/s)) можно записать:

_________________________

11. раздел операторов начинается служебным словом:

    1. VAR

    2. INTEGER

    3. BEGIN

    4. Верного ответа нет

12. ввод данных с клавиатуры осуществляется с помощью оператора:

    1. WRITE, WRITELN

    2. READ, READLN

    3. PROGRAM

    4. Верного ответа нет

13. вывод данных на экран осуществляется с помощью оператора:

    1. WRITE, WRITELN

    2. READ, READLN

    3. PROGRAM

    4. Верного ответа нет

14. чему будет равно значение переменной М в результате выполнения серии операторов N:=5;

Y:=2;

M:=N/5+3*Y*N

___________________________________

15. тип переменных REAL это:

    1. целочисленный тип

    2. логический тип

    3. натуральный тип

    4. верного ответа нет

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #

  14. 02.201558.37 Кб70Тест.doc

• #

  14.02.2015331.26 Кб34Тесты для Кати.doc

• #

  14.02.20152.52 Mб237Тесты по информатике.doc

• #

  14.02.201545.57 Кб459Тесты с ответами Психология.doc

• #

  14.02.201549.15 Кб68Тесты с сайта nica.doc

• #

  14.02.201530.72 Кб2364тест№3 паскаль(с ответами).doc

• #

  14.02.201551.2 Кб2036тест№4 паскаль(с ответами).doc

• #

  14.02.2015121.86 Кб2015тест№5 паскаль(с ответами).doc

• #

  14.02.201584.48 Кб1130тест№6 паскаль(с ответами).doc

• #

  12.03.2016876.54 Кб114Тетрад для самостоятельных работ по общей психологии.doc

• #

  12. 03.2016558.08 Кб80ТЕТРАДЬ по педагогической психологии.doc

Как записать квадрат в паскале

Содержание

• Математические операции в паскале – Pascal Математические функции для работы с числами
• Арифметические операции
• Другие операции с числами
• Выводы :
• Математические операции
• Базовая арифметика
• Сравнение
• Логические и побитовые операции
• Алгебраические функции
• Тригонометрические функции
• Функции для работы со случайными величинами
• Функции для работы со сочтеными типами
• Приоритет операций

Мы уже знаем, какие существуют функции для целых переменных. Это – нахождение модуля числа (Функция Abc), а также возведение числа в квадрат (Функция Sqr). В этом уроке мы рассмотрим функции, применяемые к дробным числам. Это функции Sqr — квадрат числа, Abs — модуль числа, Sqrt — корень числа, а также известные всем математические функции Sin, Cos, Arctan, Ln, Exp, Pi.

В строке №7 записывается функция Sqr. Это функция возведения числа в квадрат.

В строке №9 записывается операция нахождения модуля числа.
Функции Sqr и Abs мы разбирали в уроке Abs, Sqr в Pascal.

В строке №11 записывается функция Sqrt. Данная функция подсчитывает корень числа, стоящего в скобках после слова Sqrt. В нашем случае функция Sqrt будет считать корень из числа «2».

В строке №13 записываем функцию Sin. Данная функция будет подсчитывать синус числа, стоящего в скобках после записи функции.

Строка №15. Функция Cos подсчитывает косинус числа, стоящего в скобках после функции.

Строка №17. Функция Arctan вычисляет арктангенс числа, стоящего в скобках после записи функции.

Строка №19. Функция Ln подсчитывает логарифм числа, стоящего в скобках после записи функции.

Строка №21. Функция Exp возводит число «e» (экспонента — 2.72. ) в степень, значение которой указывается в скобках после слова Exp. Т.е. в нашем случае число «e» будет возведено в степень «2».

Строка №23. Переменной «B» будет присвоено значение числа «?».

Дополнение к материалу.

• Функции Sqrt, Sin, Cos, Arctan, Ln, Exp, Pi определены только для вещественных (дробных) чисел.
• В Паскале не существует операции возведения в степень. Есть только операция возведения числа в квадрат (Sqr). Чтобы возвести число в степень используют операцию умножения. Например, чтобы возвести число 3 в 5-ю степень необходимо записать 3*3*3*3*3

В прошлом уроке мы рассматривали операторы сложения, вычитания, умножения и деления. Сегодня я предлагаю рассмотреть операторы квадрата, корня и модуля.

1. Оператор квадрата

Этот оператор возводит в квадрат заданное ему число или переменную. Обозначается, как «sqr» без кавычек. В программе пишется как sqr(a), где a — любая другая переменная или число.

2. Оператор корня

Этот оператор находит корень из переменной или числа. Обозначается, как «sqrt» , без кавычек. В программе пишется как sqrt(a), где a — любая другая переменная или число.

3. Оператор модуля

Данный оператор переводит число из обычного в число по модулю, то есть меняет его знак всегда на положительный. Обозначается, как «abs» без кавычек, в программе пишется, как abs(a), где a — любое число или другая переменная.

На сегодня урок окончен, с другими уроками вы можете познакомиться в категории «Уроки паскаль»

Математические операции в паскале – Pascal Математические функции для работы с числами

Browse: Home / Самоучитель паскаль онлайн / Математические операции в паскале – Pascal Математические функции для работы с числами

Многие начинающие программисты задаются подобный вопросом : «Какие операции можно совершать с числами в языке программирования паскаль ?». В данном уроке мы подробно ответим на этот вопрос.

Арифметические операции

Начнем , пожалуй , с самого простого — арифметические операции с числами в паскале. В паскаль встроены многие привычные нам арифметические операции ( Сложение , вычитание , умножение , деление и т.п ).

Как же осуществляются подобные операции с числами ?. Давайте разберем это на примере исходника одной программы.

Результатом выполнения данной программы будет вывод на экран трех чисел 14 7 2 . Разберемся в том , как это работает.

В начале программы мы объявляем 2 целочисленные ( integer ) переменные «a» и «b» , а также 1 переменную «c» вещественного ( real ) типа. Подробнее прочитать о переменных в паскаль и их типах здесь.

Зачем нам нужна вещественная переменная ? Для записи результата деления целочисленная переменная не подходит , так как у нас получается дробь , а не целое число.

Теперь мы присваиваем переменной «a» значение 7 , а переменной «b» значение 3
. Переменную «c» при этом оставляем нулевой ( она нам пока не понадобится ).

Далее (в блоке begin end) мы расписываем арифметические операции с нашими числами. Обратите внимание на то , что после символов // идет комментарий , который не компилируется программой.

Запомните : Строка a:= a — b; выглядит так a:= 7 — 4; , а не так 7:= 7 — 4;

Другие операции с числами

В паскале предусмотрены и многие другие операции с числами. Давайте разберем самые популярные из них.

1. Как найти квадрат числа в паскале ?

Для нахождения квадрата числа в паскале предусмотрена функция sqr(x) , где x — число.
Пример :

Результат : переменной «а» присваивается значение 25.

2. Как найти корень числа в паскале ?

Для нахождения корня числа в паскале предусмотрена функция sqrt(x) , где x — число.
Пример :

Результат : переменной «а» присваивается значение 5.

3. Как округлить число в паскале ?

Для того , чтобы округлить некоторое число используется операция round(x).
Пример :

4. Как убрать дробную часть у числа в паскале ?

Для того , чтобы отбросить дробную часть числа используется операция trunc(x).
Пример :

Результат : переменной «а» присваивается значение 25.

5. Как убрать целую часть у числа в паскале ?

Для того , чтобы отбросить целую часть числа используется операция frac(x).
Пример :

Результат : переменной «а» присваивается значение 0.2.

6. Как получить модуль числа в паскале ?

Чтобы получить модуль некоторого числа используется операция abs(x).
Пример :

Результат : переменной «а» присваивается значение 8.

Это были самые важные и часто используемые операции в паскале для работы с числами ( переменными ). Найти другие вы можете на этой странице.

Выводы :

Для работы с числами в паскале предусмотрено множество различных операций. Мы можем делать с числами все , что угодно ( складывать , умножать , возводить в квадрат и т.п ).

Этот раздел содержит описание математических операций, которыми можно пользоваться в выражениях на языке Паскаль. Вывести результат вычисления выражения можно такой нехитрой программе:

Конечно, результат вычисления выражения можно и записать в переменную для дальнейшего использования, и передать в другую функцию.

Не все операции и действия в этом разделе будут вам понятны. Ничего страшного — просто помните, что сюда можно вернуться, когда вам что-то понадобится.

Математические операции

В Паскале, как и в большинстве языков программирования, несколько специфически передаются основные математические операции — так математические выражения надо записывать в одну строку, а не в несколько уровней, как принято в классической математической нотации. Это достигается значительно более массовым использованием скобок, что иногда огорчает начинающих. Также всегда нужно писать знак умножения *. Кроме того, параметры функций всегда должны быть в скобках. Например:

Математическое выражение	Запись на языке Паскаль
2+2=4	2+2=4
	a*(1+sqr(e))/2
	(-b+sqrt(sqr(b)-4*a*c))/(2*a)
	exp(2*x+y)
	abs(cos(x)*sin(x)*cos(y)/tan(y))

если компилятор не поддерживает Tan.

Базовая арифметика

Название операции	Оператор	Пример	Примечание
Добавление	+	2+2 (=4)
Вычитание	—	18.3-11 (=7.3)
Умножение	*	7*8 (=56)
Деление	/	7/8 (=0.875)	Результат всегда действительного типа (real)
Целая часть деления	div	7 div 2 (=3)
Остаток от деления	mod	7 mod 2 (=1)

Сравнение

Все операции сравнения возвращают значение типа boolean, то есть могут использоваться в операторах ветвления и циклах, например

Название операции	Оператор	Пример
Равно	=	2+2=4
Не равно (?)	<>	2+2<>5
Больше	>	72>71. 99
Больше или Равно	>=	x*x>=0
Меньше	Функции для преобразования действительных и целых чисел

Паскаль — язык программирования со статической сильной типизацией. Это означает, что компилятор не выполняет преобразований значений между типами, которые могут привести к потере информации; в частности, если подставить в конструкцию, предусматривает целое значение, действительное число, компилятор сообщит об ошибке, даже если это число имеет целое значение. Так, как мы видели выше, 13 and 11 равна 9, но выражение 13.0 and 11 вызовет сообщение компилятора об ошибке! Чтобы избежать этого, надо явно задавать преобразования действительного числа на целое с помощью следующих функций:

Название функции	описание	пример
Round(X)	Возвращает целое значение, ближайшее к X	Round(1.7)=2, Round(-3.1)=-3
Int(X), Trunc(X)	Возвращает целую часть X	Int(1. 8)=1, Trunc(-11.3)=-11
Floor(X)	Возвращает наибольшее целое значение, не превышает X	Floor(1.7)=1, Floor(-3.1)=-4
Ceil(X)	Возвращает наименьшее целое значение, не менее от X	Ceil(1.7)=2, Ceol(-3.1)=-3

Логические и побитовые операции

Логические операции используются для объединения нескольких логических условий в одну.

Название операции	оператор	пример	описание
Логическое И, and, логическое умножение	and	(2+3=5) and (0>-1)	Истинное, если оба операнда истинны
Логическое ИЛИ, or, логическое сложение	or	(2+2=5) or (1=1)	Истинное, если хотя бы один из операндов истинный
Логическое исключающее ИЛИ, eXclusive or	xor	(2+2=5) xor (1=1)	Истинное, если ровно один из операндов истинный
Отрицание, логическое НЕ, not	not	not (2+2=5)	Истинное, если операнд ложный

Логические операторы, применены к целым типов, могут использоваться, как побитовые. Чтобы получить результат побитовой операции, надо представить операнды в двоичной системе (так, как они представлены в компьютере), после чего применить соответствующую операцию в соответствующих разрядов, причем 1 означает true 0 — false. так,

13 в двоичной системе будет	1	1	1
11 в двоичной системе будет	1	1	1
9 в двоичной системе будет	1	1

Кроме того, есть еще две побитовых операции сдвига:

Название операции	оператор	пример	описание
сдвиг вправо	shr	14 shr 2 (=3)	Сдвигает двоичные разряды первого операнда справа на второй операнд разрядов;эквивалент целой части деления на степень 2
смещение слева	shl	7 shl 3 (=56)	Сдвигает двоичные разряды первого операнда слева на второй операнд разрядов;эквивалент умножению на степень 2

Алгебраические функции

Cерым обозначены функции, которые не поддерживаются в Turbo Pascal

Название функции	описание	Заменитель (для Turbo Pascal)
Pi	Возвращает значение числа < displaystyle pi

> (+3,141592653589793238462643383279 … с точностью, определенным типом real)

Abs(X)Абсолютное значение (модуль) XSign(X)Знак числа X: 1, если X отрицательный, 1, если положительный 0, если X = 0Exp(X)Экспонента X (e X)Ln(X)Натуральный логарифм XLog2(X)Логарифм X по основанию 2Ln(X)/Ln(2)Log10(X)Логарифм X по основанию 10Ln(X)/Ln(10)LogN(X,Y)Логарифм Y по основанию XLn(Y)/Ln(X)Power(X,Y)Степень X YExp(Y*Ln(X))Sqrt(X)Корень квадратный из XSqr(X)квадрат XMax(X,Y)Более из значений X и YMin(X,Y)Меньше из значений X и Y

Примечание: корень степени Y из числа X можно представить как X 1 / Y, и, соответственно, как Power (X, 1 / Y) или в Turbo Pascal как Exp (Ln (X) / Y).

Тригонометрические функции

Тригонометрические функции используют значения углов в радианах , будьте внимательны!

Название функции	описание	Заменитель (для Turbo Pascal)
DegToRad (X)	Вычисляет радианной меру угла X, представленного в градусах	X * Pi / 180
RadToDeg (X)	Вычисляет градусную меру угла X, представленного в радианах	X * 180 / Pi
Sin (X)	Синус X (X в радианах)
Cos (X)	Косинус X (X в радианах)
Tan (X)	Тангенс X (X в радианах)	Sin (X) / Cos (X)
ArcTan (X)	Арктангенс X, угол, тангенс которого равен X, в радианах
ArcSin (X)	Арксинус X, угол, синус которого равен X, в радианах	ArcTan (X / sqrt (1-sqr (X)))
ArcCos (X)	Арккосинус X, угол, косинус которого равен X, в радианах	2 * ArcTan ((1-X) / (1 + X))
Sinh (X)	Гиперболический синус X	(Exp (X) -exp (-X)) / 2
Cosh (X)	Гиперболический косинус X	(Exp (X) + exp (-X)) / 2
Tanh (X)	Гиперболический тангенс X	(Exp (2 * X) -1) / (exp (2 * X) +1)

Функции для работы со случайными величинами

Для имитации случайных процессов в Паскале есть генератор псевдослучайных чисел (ГПВЧ) и функции для работы с ним; такие числа достаточно непредсказуемыми для практического использования (то есть каждое последующее использование функции Random даст какой-то мере неожиданный результат), но их последовательность может быть полностью воспроизведена, если установить начальное значение ГПВЧ.

Название функции	описание	Заменитель (для Turbo Pascal)
Randomize	Устанавливает начальное значение ГПВЧ равным текущему значению часов
Randomize (X)	Устанавливает начальное значение ГПВЧ равным X
Random	Возвращает псевдослучайное действительное число от 0 (включительно) до 1 (без включительно)
Random (X)	Возвращает псевдослучайное целое число от 0 до X-1
Random (X, Y)	Возвращает псевдослучайное целое число от X до Y	X + Random (Y-X + 1)

Функции для работы со сочтеными типами

Для величин сочтеных типов (все цели, буквенный, логическое и перечни) существуют также несколько удобных стандартных функций и процедур:

Название функции	описание
Succ (X)	Возвращает значение, идет после X (для целых — X + 1, для буквенного — символ с последующим значением, для перечисления — следующее значение: так, Succ ( ‘A’) возвращает ‘B’
Pred (X)	Возвращает, предшествующий X (для целых — X-1, для буквенного — символ с предыдущим значением, для перечисления — предварительное значение: так, Pred ( ‘A’) возвращает ‘@’
Inc (X)	Увеличивает значение X на 1, эквивалент X = Succ (X)
Inc (X, N)	Увеличивает значение X на N, эквивалент N приложений Inc (X)
Dec (X)	Уменьшает значение X на 1, эквивалент X = Pred (X)
Dec (X, N)	Уменьшает значение X на N, эквивалент N применений Dec (X)
Ord (X)	Возвращает X (для нечисловых типов)
Odd (X)	Проверяет X на нечетность, true, если X нечетный или false, если X имеет четное значение

Приоритет операций

Во время разбора математического выражения Паскаль сначала выполняет операции с высоким приоритетом, затем с низким, все справа налево. Так, в выражении 2 + 2 * 2 сначала будет вычислено 2 * 2 = 4, а уже затем 2 + 4 = 6 — так же, как в обычной математике; в выражении 10 mod 2 * 3 сначала будет выполнено 10 mod 2 = 0, а уже потом 0 * 3 = 0!

Манометрическое давление, абсолютное давление и измерение давления

Цели обучения

К концу этого раздела вы сможете:

• Давать определение манометрическому и абсолютному давлению.
• Понимание работы барометров-анероидов и барометров с открытой трубкой.

Если вы прихрамываете на заправочную станцию ​​с почти спущенной шиной, вы заметите, что манометр на авиалинии показывает почти ноль, когда вы начинаете заправлять ее. На самом деле, если бы в вашей шине была зияющая дыра, датчик показал бы ноль, даже если в шине существует атмосферное давление. Почему манометр показывает ноль? Здесь нет никакой тайны. Шинные манометры просто предназначены для чтения нуля при атмосферном давлении и положительного значения, когда давление выше атмосферного.

Точно так же атмосферное давление добавляется к кровяному давлению в каждой части системы кровообращения. (Как отмечено в принципе Паскаля, общее давление в жидкости представляет собой сумму давлений из разных источников — здесь сердца и атмосферы.) Но атмосферное давление не оказывает чистого влияния на кровоток, поскольку оно увеличивает давление на выходе. сердца и вернуться в него тоже. Важно то, насколько больше кровяное давление, чем атмосферное давление. Таким образом, измерения артериального давления, как и давления в шинах, производятся относительно атмосферного давления.

Короче говоря, манометры очень часто игнорируют атмосферное давление, то есть показывают ноль при атмосферном давлении. Поэтому мы определяем манометрическое давление как давление относительно атмосферного давления. Манометрическое давление является положительным для давлений выше атмосферного давления и отрицательным для давлений ниже его.

Манометрическое давление

Манометрическое давление – это давление относительно атмосферного давления. Манометрическое давление является положительным для давлений выше атмосферного давления и отрицательным для давлений ниже его.

На самом деле атмосферное давление добавляется к давлению в любой жидкости, не заключенной в жесткий контейнер. Это происходит из-за принципа Паскаля. Таким образом, полное давление или абсолютное давление представляет собой сумму манометрического давления и атмосферного давления: P _{абс. давление, P g манометрическое давление, P атм — атмосферное давление. Например, если ваш манометр показывает 34 фунта на квадратный дюйм (фунт на квадратный дюйм), то абсолютное давление равно 34 фунта на квадратный дюйм плюс 14,7 фунта на квадратный дюйм ( P атм в фунтах на квадратный дюйм) или 48,7 фунтов на квадратный дюйм (эквивалентно 336 кПа).}

Абсолютное давление

Абсолютное давление представляет собой сумму манометрического и атмосферного давления.

По причинам, которые мы рассмотрим позже, в большинстве случаев абсолютное давление в жидкостях не может быть отрицательным. Жидкости толкают, а не тянут, поэтому наименьшее абсолютное давление равно нулю. (Отрицательное абсолютное давление — это притяжение.) Таким образом, наименьшее возможное манометрическое давление равно P _г  = − P _атм (это дает P _абс ноль). Нет теоретического предела тому, насколько большим может быть манометрическое давление.

Существует множество устройств для измерения давления, от шинных манометров до манжет для измерения артериального давления. Принцип Паскаля имеет большое значение в этих устройствах. Неизменная передача давления через жидкость позволяет точно измерять давление на расстоянии. Дистанционное зондирование часто более удобно, чем помещение измерительного прибора в систему, например в артерию человека. На рис. 1 показан один из многих типов механических манометров, используемых сегодня. Во всех механических манометрах давление приводит к силе, которая преобразуется (или преобразуется) в некоторый тип показаний.

Рис. 1. Этот манометр-анероид использует гибкий сильфон, соединенный с механическим индикатором для измерения давления.

Целый класс манометров использует свойство, согласно которому давление, обусловленное весом жидкости, определяется как P  =  hρg . Рассмотрим, например, U-образную трубку, показанную на рис. 2. Эта простая трубка называется манометр . На рисунке 2(а) обе стороны трубы открыты для атмосферы. Таким образом, атмосферное давление давит на каждую сторону одинаково, поэтому его эффект нейтрализуется. Если жидкость глубже с одной стороны, давление на более глубокой стороне больше, и жидкость течет с этой стороны до тех пор, пока глубины не сравняются.

Давайте рассмотрим, как манометр используется для измерения давления. Предположим, что одна сторона U-образной трубки соединена с каким-либо источником давления P _abs , таким как игрушечный воздушный шар на рис. 2(b) или упакованная под вакуумом банка из-под арахиса, показанная на рис. 2(c). Давление передается на манометр в неизменном виде, и уровни жидкости уже не равны. На рис. 2(b) P _абс. больше атмосферного давления, тогда как на рис. 2(c) P _абс. меньше атмосферного давления. В обоих случаях P _абс отличается от атмосферного давления на величину hρg , где ρ — плотность жидкости в манометре. На рисунке 2(b) P _абс может поддерживать столб жидкости высотой h , поэтому он должен оказывать давление на hρg больше, чем атмосферное давление (манометрическое давление P _g равно положительный). На рисунке 2(c) атмосферное давление может поддерживать столб жидкости высотой h , и поэтому P _абс меньше атмосферного давления на величину hρg (манометрическое давление P _g отрицательно). Манометр с одной стороной, открытой в атмосферу, является идеальным устройством для измерения манометрического давления. Манометрическое давление равно P _g = hρg и определяется путем измерения h .

Рис. 2. Манометр с открытой трубкой имеет одну сторону, открытую в атмосферу. (a) Глубина жидкости должна быть одинаковой с обеих сторон, иначе давление, оказываемое каждой стороной на дно, будет неодинаковым, и будет течь с более глубокой стороны. (b) Положительное манометрическое давление P _g  = hρg, передаваемое на одну сторону манометра, может поддерживать столб жидкости высотой h. (c) Аналогично, атмосферное давление больше отрицательного манометрического давления P _g на величину hρg. Жесткость банки предотвращает передачу атмосферного давления на арахис.

Ртутные манометры часто используются для измерения артериального давления. На плечо надевается надувная манжета, как показано на рис. 3. Сжимая грушу, человек, производящий измерение, оказывает давление, которое без уменьшения передается как на основную артерию руки, так и на манометр. Когда это приложенное давление превышает кровяное давление, кровоток ниже манжеты прекращается. Затем человек, выполняющий измерение, медленно снижает приложенное давление и прислушивается к возобновлению кровотока. Артериальное давление пульсирует из-за насосной деятельности сердца, достигая максимума, называемого систолическое давление , и минимум, называемый диастолическим давлением , при каждом сердечном сокращении. Систолическое давление измеряют, отмечая значение ч , когда кровоток впервые начинается при снижении давления в манжете. Диастолическое давление измеряют, отмечая ч , когда кровь течет без перерыва. Типичное кровяное давление молодого человека поднимает ртутный столбик на высоту 120 мм при систолическом и 80 мм при диастолическом. Это обычно указывается как 120 на 80 или 120/80. Первое давление соответствует максимальному выбросу сердца; второй обусловлен эластичностью артерий при поддержании давления между ударами. Плотность ртутной жидкости в манометре в 13,6 раза больше, чем воды, поэтому высота жидкости будет 1/13,6 высоты водяного манометра. Эта уменьшенная высота может затруднить измерения, поэтому ртутные манометры используются для измерения более высоких давлений, таких как кровяное давление. Плотность ртути такова, что 1,0 мм рт. ст. = 133 Па.

Систолическое давление

Систолическое давление — это максимальное кровяное давление.

Диастолическое давление

Диастолическое давление – это минимальное кровяное давление.

Рис. 3. При рутинном измерении артериального давления на плечо на уровне сердца накладывается надувная манжета. Кровоток определяется непосредственно под манжетой, и соответствующие значения давления передаются на ртутный манометр. (кредит: фото армии США, сделанное специалистом Micah E. Clare4TH BCT)

Пример 1. Расчет высоты мешка для внутривенных вливаний: кровяное давление и внутривенные вливания

Внутривенные вливания обычно осуществляются с помощью силы гравитации. Предполагая, что плотность вводимой жидкости составляет 1,00 г/мл, на какой высоте следует расположить мешок для внутривенных вливаний над точкой входа, чтобы жидкость только попала в вену, если артериальное давление в вене на 18 мм рт. ст. выше атмосферного давления ? Предположим, что мешок для внутривенных вливаний является складным.

Стратегия для (а)

Чтобы жидкость сразу попала в вену, ее давление на входе должно превышать кровяное давление в вене (на 18 мм рт. ст. выше атмосферного давления). Поэтому нам нужно найти высоту жидкости, которая соответствует этому манометрическому давлению.

Решение

Сначала нам нужно преобразовать давление в единицы СИ. Поскольку 1,0 мм рт.ст. = 133 Па,

[латекс]P=\text{18 мм рт.ст.}\times \frac{\text{133 Па}}{1,0 \text{мм рт.ст.}}=\text{2400 Па} \\[/latex]

Перестановка 9{2}\right)}\\ & =& \text{0,24 м.}\end{array}\\[/latex]

Обсуждение

Мешок для внутривенных вливаний должен располагаться на высоте 0,24 м над точкой входа в руку, чтобы жидкость просто попала в руку. Как правило, мешки для внутривенных вливаний размещают выше этого. Вы, возможно, заметили, что пакеты, используемые для сбора крови, располагаются ниже донора, чтобы кровь могла легко течь из руки в мешок, что является противоположным направлением потока, чем требуется в представленном здесь примере.

Барометр — это прибор для измерения атмосферного давления. Ртутный барометр показан на рис. 4. Этот прибор измеряет атмосферное давление, а не манометрическое, потому что над ртутью в трубке почти чистый вакуум. Высота ртутного столба такова, что hρg = P _атм . Когда атмосферное давление меняется, столбик ртути поднимается или опускается, что дает синоптикам важные подсказки. Барометр также можно использовать как высотомер, поскольку среднее атмосферное давление меняется с высотой. Ртутные барометры и манометры настолько распространены, что для измерения атмосферного и кровяного давления часто используются единицы мм рт. В таблице 1 приведены коэффициенты пересчета для некоторых наиболее часто используемых единиц измерения давления.

Рисунок 4. Ртутный барометр измеряет атмосферное давление. Давление из-за веса ртути, hρg , равно атмосферному давлению. Атмосфера способна поднять ртуть в трубке на высоту х , потому что давление над ртутью равно нулю.

Таблица 1. Коэффициенты пересчета для различных единиц измерения давления

Преобразование в Н/м 2 (Па)	Преобразование из атм
1,0 атм = 1,013 × 10 5 Н/м 2	1,0 атм = 1,013 × 10 5 Н/м 2
1,0 дин/см 2 = 0,10 Н/м 2	1,0 атм = 1,013 × 10 6 дин/см 2
1,0 кг/см 2 = 9,8 × 10 4 Н/м 2	1,0 атм = 1,013 кг/см 2
1,0 фунт/дюйм. 2 = 6,90 × 10 3 Н/м 2	1,0 атм = 14,7 фунта/дюйм. 2
1,0 мм рт.ст. = 133 Н/м 2	1,0 атм = 760 мм рт.ст.
1,0 см рт.ст. = 1,33 × 10 3 Н/м 2	1,0 атм = 76,0 см рт. ст.
1,0 см воды = 98,1 Н/м 2	1,0 атм = 1,03 × 10 3 см воды
1,0 бар = 1,000 × 10 5 Н/м 2	1,0 атм = 1,013 бар
1,0 мбар = 1,000 × 10 2 Н/м 2	1,0 атм = 1013 миллибар

Резюме раздела

• Манометрическое давление — это давление относительно атмосферного давления.
• Абсолютное давление представляет собой сумму манометрического и атмосферного давления.
• Манометр-анероид измеряет давление с помощью сильфонно-пружинного устройства, соединенного со стрелкой калиброванной шкалы.
• Манометры с открытой трубкой имеют U-образные трубки, один конец которых всегда открыт. Используется для измерения давления.
• Ртутный барометр — прибор для измерения атмосферного давления.

Концептуальные вопросы

1. Объясните, почему жидкость достигает одинакового уровня по обе стороны манометра, если обе стороны открыты для атмосферы, даже если трубки имеют разный диаметр.

2. На рис. 3 показано, как выполняется обычное измерение артериального давления. Влияет ли на измеренное давление понижение манометра? Каков эффект поднятия руки выше плеча? Каков эффект наложения манжеты на бедро, когда человек стоит? Объясните свои ответы с точки зрения давления, создаваемого весом жидкости.

3. Учитывая величину типичного артериального давления, почему для этих измерений используются ртутные, а не водяные манометры?

Задачи и упражнения

1. Найдите манометрическое и абсолютное давление в баллоне и банке с арахисом, показанные на рисунке 2, предполагая, что манометр, подключенный к баллону, использует воду, а манометр, подключенный к банке, содержит ртуть. Выразите в единицах измерения сантиметры воды для воздушного шара и миллиметры ртутного столба для банки, взяв 9.0015 ч = 0,0500 м для каждого.

Рис. 2. Манометр с открытой трубкой имеет одну сторону, открытую в атмосферу. (a) Глубина жидкости должна быть одинаковой с обеих сторон, иначе давление, оказываемое каждой стороной на дно, будет неодинаковым, и будет течь с более глубокой стороны. (b) Положительное манометрическое давление P _g = hρg , передаваемое на одну сторону манометра, может поддерживать столб жидкости высотой h. (c) Точно так же атмосферное давление больше, чем отрицательное манометрическое давление P _г на количество л.с.г . Жесткость банки предотвращает передачу атмосферного давления на арахис.

2. (a) Преобразуйте нормальные показания артериального давления 120 на 80 мм рт.ст. в ньютоны на квадратный метр, используя соотношение для давления из-за веса жидкости [латекс]\left(P={h\rho g}\ справа)\\[/latex], а не коэффициент преобразования. б) Обсудите, почему артериальное давление у младенца может быть ниже, чем у взрослого. В частности, рассмотрите меньшую высоту, на которую необходимо перекачивать кровь.

3. Какой высоты должен быть наполненный водой манометр для измерения артериального давления до 300 мм рт.ст.?

4. Скороварки существуют уже более 300 лет, хотя в последние годы их использование сильно сократилось (ранние модели имели неприятную привычку взрываться). Какое усилие должны выдерживать защелки, удерживающие крышку на скороварке, если круглая крышка имеет диаметр 25,0 см и манометрическое давление внутри составляет 300 атм? Весом крышки пренебречь.

5. Предположим, вы измеряете артериальное давление у стоящего человека, надев манжету на его ногу на 0,500 м ниже сердца. Вычислите давление, которое вы бы наблюдали (в единицах мм рт.ст.), если бы давление в сердце было 120 на 80 мм рт.ст. Предположим, что нет потери давления из-за сопротивления в системе кровообращения (разумное предположение, поскольку крупные артерии большие).

6. Подводная лодка села на мель на дне океана с люком на глубине 25,0 м от поверхности. Рассчитайте усилие, необходимое для открытия люка изнутри, если он круглый и имеет диаметр 0,450 м. Давление воздуха внутри подводной лодки 1,00 атм.

7. Предполагая, что велосипедные шины абсолютно гибкие и выдерживают вес велосипеда и велосипедиста только за счет давления, рассчитайте общую площадь шин, соприкасающихся с землей. Велосипед плюс водитель имеет массу 80,0 кг, а манометрическое давление в шинах 3,50 × 10 ⁵ Па

Глоссарий

абсолютное давление:

сумма манометрического и атмосферного давления

диастолическое давление:

минимальное артериальное давление в артерии

манометрическое давление:

давление относительно атмосферного давления

систолическое давление:

максимальное артериальное давление в артерии

Выбранные решения для проблем и упражнений

1. Баллон:

P _G = 5,00 см h ₂ O,

P _ABS = 1.035 ×

9 3 _. O

Банка:

P _г = -50,0 мм рт.ст.,

P _абс = 710 мм рт.ст.

3. 4,08 м

5. [латекс]\begin{array}{}\Delta P=\text{38,7 мм рт.ст.,}\\ \text{артериальное давление в ногах}=\frac{\text{159} }{\text{119}}\end{array}\\[/latex]

7. 22,4 см ²

 

Полезная информация о терминах давления

Для описания давления используется множество терминов, сокращений и акронимов и значения могут быть указаны в множестве различных единиц. Этот широкий разброс частично объясняется историческими или культурными различиями, или конкретный метод определения и измерения давления более удобен, интуитивно понятен и полезен в одних приложениях, но не в других.

Что такое система СИ?

Система единиц СИ представляет собой Международную систему единиц (Système International), полученную из метрической системы и основанную на килограмме и метре. Он широко принят и используется во всем мире. Базовой единицей давления является паскаль, определяемый как давление, оказываемое силой в один ньютон перпендикулярно площади в один квадратный метр.

Однако в Северной Америке предпочтение отдается обычной системе США. Это основано на имперских единицах, таких как фунт (фунт) и дюйм (дюйм) или фут (фут). Стандартной единицей давления в этой системе является фунт на квадратный дюйм (PSI): давление, возникающее в результате силы в один фунт, приложенной к площади в один квадратный дюйм. 1 PSI примерно равен 6895 Па.

Таблица 1. Единицы давления систем SI и USCS

Система измерения	Базовые блоки	Стандартный блок давления	Сокращение
СИ	кг, м, см, мм, с	Паскаль	Па, Н/м²
Традиционная система США (UCS или USCS)	фунтов, футов, дюймов, с	Фунтов на квадратный дюйм	PSI, фунт/кв. дюйм

 

Как измеряется давление?

Значения давления могут быть указаны тремя способами:

• Относительное
  Большинство измерений давления (манометрическое давление) производится относительно давления окружающего воздуха – манометр показывает нулевое значение при воздействии атмосферного давления.
• Абсолютное
  Абсолютное давление соотносится с идеальным вакуумом с использованием абсолютной шкалы, поэтому оно равно манометрическому давлению плюс атмосферное давление (торр является абсолютной единицей).
• Дифференциал
  Дифференциал давления — это разница давлений между двумя точками системы (значения напора — это перепады давления).

Иногда к единицам давления добавляются буквы, чтобы показать, как было измерено значение. Например, в системе USCS lbf/in ² («f» обозначает силу) или psig («g» обозначает манометр) показывает, что значение относится к атмосферному давлению окружающей среды. Это отличает его от измерения абсолютного давления (фунтов на дюйм 9).0239 2 , фунтов на квадратный дюйм), что относительно вакуума. Подобные суффиксы и примечания иногда применяются к единицам СИ, например, 101 кПа (абс.).

Поскольку паскаль является очень маленькой единицей измерения, его обычно используют для вакуумных применений. Для указания промышленного давления килопаскаль используется, когда предпочтение отдается единицам СИ (1000 кПа = 145 фунтов на квадратный дюйм). Из исходного определения можно заменить другие единицы измерения (г вместо кг; см или мм вместо м), чтобы получить целый ряд комбинаций, таких как гс/м², кгс/см² и гс/мм².

Что такое атмосфера?

Стандартная «атмосфера» (сокращенно атм) является удобной единицей измерения давления. 1 атм равен 101,325 кПа или 14,7 фунтов на квадратный дюйм, что соответствует атмосферному давлению на среднем уровне моря. В действительности атмосферное давление довольно сильно зависит от высоты над уровнем моря, погоды, температуры и влажности. Например, атмосферное давление в Денвере, штат Колорадо, составляет всего около 12,1 фунта на квадратный дюйм.

Аббревиатура ата обозначает абсолютное измерение общего давления в системе, включая атмосферное давление. Например, давление воды 3 ата состоит из 1 атм давления воздуха и 2 атм давления воды.

Давление, создаваемое 10-метровым столбом пресной воды, примерно равно атмосферному давлению, и это максимальная высота, на которую может быть поднята вода насосом с помощью всасывания. В действительности ограничение составляет всего около 7-8 м из-за неэффективности насоса, потерь на трение, перепадов высот и температур. Этот предел всасывания можно преодолеть только за счет повышения давления в питающем резервуаре или использования нескольких насосов и промежуточных резервуаров.

Что такое бар?

Бар определяется как 100 000 Па (100 кПа). Это немного ниже стандартного атмосферного давления (101325 Па). Бар обычно используется в прогнозировании погоды и инженерии. При измерении вакуума давление обычно указывается в миллибарах (мбар), хотя также используются торр или миллиметры ртутного столба (мм рт.ст.) (см. ниже).

Что такое Торр?

Атмосферное давление впервые было измерено итальянским ученым Эванджелистой Торричелли с помощью стеклянной трубки, заполненной ртутью. Он обнаружил, что атмосферное давление может поддерживать столбик ртути высотой около 760 мм. Широкое раннее использование ртути в манометрах привело к широкому распространению миллиметра ртутного столба в качестве удобной единицы измерения давления. В Северной Америке предпочтение отдается «дюйму ртутного столба», inHg. В честь работы Торричелли давление в 1 мм рт. ст. стало называться 1 торр. Эти устройства продолжают широко использоваться во многих других областях науки и техники.

Что такое голова?

Исторически сложилось так, что насосы сначала использовались для подъема воды для целей орошения или дренажа. Важно было, чтобы насос был способен поднимать воду с нижнего уровня на верхний. Высота подачи стала известна как головка , и, несмотря на значительно расширенный спектр современных насосных применений, этот термин по-прежнему используется для характеристики производительности ротодинамического насоса. Напор указывается как высота в метрах (м) или футах (футах), а не как фактическое давление. Часто это обсуждается в двух частях: Всасывающий напор – вертикальный подъем от исходного резервуара до насоса, а Напорный напор – вертикальный подъем от насоса до точки нагнетания. В следующей таблице перечислены некоторые общие термины, используемые для описания напора в насосах.

Таблица 2. Определения терминов, используемых для описания значений напора

.

Напор Term	Значение
Всасывающая головка (также статическая всасывающая головка)	Расстояние по вертикали между уровнем жидкости в питающем баке и осевой линией всасывающего патрубка насоса, когда жидкость находится над насосом.
Статическая высота всасывания	Расстояние по вертикали между уровнем жидкости в баке подачи и осевой линией всасывающего патрубка насоса, когда жидкость находится ниже насоса
Чистый положительный напор	Снижение высоты всасывания, вызванное потерями в системе, такими как давление паров жидкости и потери на трение в трубопроводе
Полный статический напор	Вертикальная разница между уровнем жидкости на выходе и уровнем в расходном баке
Фрикционная головка	Потеря давления в трубопроводе, вызванная трением жидкости. Возникает как на стороне всасывания, так и на стороне нагнетания насоса
Напорная головка	Давление нагнетания, которое должен развивать насос, чтобы соответствовать требованиям системы
Головка статического разряда	Давление на выпускном отверстии, когда насос не работает. Этот напор или давление равен разнице высот между выпускным отверстием и точкой свободного сброса жидкости
Общий напор	Сумма статического напора и напора на трение (линейные потери в нагнетательном трубопроводе). Часто это незначительно, и общий напор нагнетания фактически совпадает с напором нагнетания.

 

Что такое NPSH?

NPSH (чистый положительный напор на всасывании) — это мера давления, испытываемого жидкостью на стороне всасывания центробежного насоса. Он используется для предотвращения работы насоса в условиях, способствующих кавитации . NPSH-R (требуемый NPSH) и NPSH-A (доступный NPSH) являются двумя ключевыми значениями NPSH:

• NPSH-R — это характеристика насоса, указанная производителями насосов как давление всасывания, при котором кавитация уже снижает производительность насоса на 3%.
• NPSH-A — характеристика системы, рассчитанная на основе конфигурации системы на стороне всасывания. По сути, это давление на стороне всасывания за вычетом давления паров перекачиваемой жидкости в этой точке.

Во избежание кавитации необходимо обеспечить, чтобы NPSH-A превышал NPSH-R с достаточным запасом прочности, например: NPSH-A ³ NPSH-R + 0,5м. Этот запас зависит от типа насоса и области применения и может указываться как отношение или разница напора.

Что такое НПИП?

Объемные насосы прямого вытеснения работают по принципу, совершенно отличному от центробежных насосов. Жидкость перемещается от входа к выходу путем многократного закрытия фиксированного объема с помощью уплотнений или клапанов и механического перемещения по системе.

Насосы этого типа также требуют, чтобы давление на входе превышало давление паров жидкости, чтобы избежать кавитации во время фазы всасывания, и это обсуждается с точки зрения чистого положительного давления на входе (NPIP) аналогично NPSH для центробежных насосов. В то время как NPSH измеряется в метрах или футах, NPIP измеряется в единицах давления: Па, фунт/кв. дюйм или бар. При переводе в одни и те же единицы измерения NPSH и NPIP совпадают. Для преобразования значения напора (м) в давление (бар) можно использовать следующую формулу:

Где: h = 10,197 x (p/d)

или p = 0,0981 x h x d

H = голова (M)
P = давление (бар)
D = плотность жидкости (кг/дм ³ )

Производители могут указывать NPIP-R в качестве рекомендуемого входного давления и предоставлять диаграммы, показывающие, как оно зависит от скорости насоса. Доступное или фактическое давление на входе в работающую систему обозначается как NPIP-A.

Коэффициенты преобразования

Часто необходимо преобразовать значения давления из одной системы единиц в другую. Это поможет избежать путаницы или недоразумений, но особенно важно при вводе значений в расчеты. Важно, чтобы все значения в уравнении были в совместимых единицах. Обращайте внимание на расхождения в абсолютных или относительных значениях. При переводе значений напора в другие единицы давления для жидкостей, отличных от воды, необходимо учитывать удельный вес жидкости.

Таблица 3. Коэффициенты пересчета для часто используемых единиц измерения давления.

 

 *1 торр изначально равнялся 1 мм рт.ст. Однако переопределение двух единиц сделало их немного разными, слишком маленькими, чтобы показать их в этой таблице.

 

Шестимесячные результаты многоцентрового проспективного исследования новой системы транскатетерного восстановления клапана PASCAL у пациентов с митральной регургитацией в исследовании CLASP

ScienceDirect

регистрируется в

View PDF

• Доступ через Ваше учреждение

Том 25, выпуск 8, Дополнение, август 2019, стр. S6

HTTPS://doi.org/10.1016/card.card. .2019.07.022Получить права и содержание

Тяжелая митральная недостаточность (МР) может привести к ухудшению прогноза, если ее не лечить. Варианты транскатетерного лечения появились как альтернатива хирургическому вмешательству и дополнение к медикаментозной терапии. Мы сообщаем о шестимесячных результатах транскатетерной пластики клапана PASCAL при лечении пациентов с МР, включенных в многоцентровое проспективное исследование CLASP с одной группой. Система PASCAL представляет собой терапию восстановления створок, в которой используются кламмеры и пластины для размещения тканой нитиноловой прокладки между нативными створками клапана для заполнения отверстия регургитации через транссептальный доступ. Подходящие пациенты имели клинически значимую МР несмотря на оптимальную медикаментозную терапию и были признаны кандидатами на транскатетерную пластику митрального клапана местной кардиологической бригадой. Все серьезные нежелательные явления (MAE) рассматривались независимым комитетом по клиническим событиям, а эхокардиографические изображения оценивались основной лабораторией. Частота MAE определялась как совокупность смертности от сердечно-сосудистых заболеваний, инсульта, инфаркта миокарда, новой потребности в заместительной почечной терапии, тяжелых кровотечений и повторных вмешательств по поводу осложнений, связанных с исследуемым устройством. 62 пациента со всего мира были включены в программу транскатетерной реконструкции митрального клапана с использованием системы PASCAL. Средний возраст составил 76,5 лет. Все пациенты имели степень МР ≥3+, а 51,6% пациентов относились к классу III/IV по NYHA. Успешная имплантация устройства PASCAL была достигнута в 95% больных. При выписке 95% пациентов имели степень МР ≤2+, а 81% — ≤1+. Уровень MAE составил 4,8%. При 30-дневном наблюдении 98% пациентов имели степень МР ≤2+, 81% — ≤1+, а 88% относились к классу I/II по NYHA (p<0,01). 6MWD улучшилось на 38,9 м (р<0,01) и сопровождалось средним улучшением показателей KCCQ и EQ5D на 14,1 балла (р<0,01) и 8,3 балла (р<0,01) соответственно. Данные за шесть месяцев будут доступны для презентации. В этом раннем опыте устройство PASCAL привело к значительному снижению степени МР, что было связано с клинически и статистически значимым улучшением функционального состояния, переносимости физической нагрузки и качества жизни. Необходимо дальнейшее наблюдение для подтверждения этих первоначальных многообещающих результатов.

Список литературы (0)

• Исследовательская статья

  Недавние события в катетерных сердечных процедурах

  Анестезиологические клиники, том 37, выпуск 4, 2019, стр. 621-638

• Исследовательская статья

  Chronic Heart. Отказ редко связан с почечной дисфункцией при гипертрофической кардиомиопатии

  Journal of Cardiac Failure, Volume 25, Issue 8, 2019, pp.0002 Балансирующий акт: сохранение функции почек и потребность в деконгестии

  Журнал сердечной недостаточности, том 25, выпуск 8, 2019 г., стр. 643-644

• Исследовательская статья

  Целевая монотерапия впервые диагностированной дилатационной кардиомиопатии

  Журнал сердечной недостаточности, том 25, выпуск 8, 2019 г., стр. 686–689

  Основные моменты•Монотерапия бета-адреноблокаторами может быть предпочтительнее комбинированной терапии с ингибированием ангиотензинпревращающего фермента или блокадой рецепторов ангиотензина у бессимптомных пациентов с впервые диагностированной дилатационной кардиомиопатией. •Долгосрочная бета- адренергическая блокада — единственное известное вмешательство, способное обратить вспять ремоделирование левого желудочка у пациентов с сердечной недостаточностью со сниженной фракцией выброса.•< /ce:label>Бессимптомные женщины с систолической дисфункцией левого желудочка являются главными кандидатами на монотерапию бета-адреноблокаторами.

• Исследовательская статья

  Инфекции хирургического участка

  Клиники больничной медицины, том 5, выпуск 2, 2016, стр. 319-333

• Исследовательская статья

  Жизнеспособное решение?

  Canadian Journal of Cardiology, Volume 37, Issue 7, 2021, pp. 949-952

Просмотр полного текста

Авторское право © 2019 г. Опубликовано Elsevier Inc.0001

Гидравлические системы, такие как автомобильная тормозная система (ABS) автомобиля и лифты зданий, требуют несжимаемых жидкостей, таких как масло, вода, кислород, газы и другие среды, которые используются для передачи усилий из одного места в другое, и это передача сил стала возможной благодаря применению физического принципа; Закон Паскаля о давлениях жидкости.

Сегодняшняя наша технология во многом зависит от взаимодействия несжимаемой жидкости, поскольку они составляют основу таких технологий, как автомобильная и пневматическая тормозная система, используемая в автомобилях, и шасси, используемые в самолетах.

Закон Паскаля объясняет, как жидкости, сжатые в герметичном контейнере, передают силу от точки приложения к точке, где ожидается удар.

Содержание таблицы:

• Что такое Pascal Law
• Визуализация Закона Паскаля
• Математическая формула
• Факторы, которые создают Закон Pascal
• Приложения
• Законодательство
• Гидраульные системы
• Применения PSCAL 70008
• Hydraulic Systems 9000
• . закона Паскаля
• Flow Simulations
• Программное обеспечение для вычислительной гидродинамики (CFD)
• Почему стоит выбрать SolidFace Flow Simulation

Что такое закон Паскаля

Закон Паскаля — это принцип гидромеханики, согласно которому изменение давления в любой точке замкнутого несжимаемая жидкость передается равномерно во всех направлениях по всей жидкости, независимо от формы сосуда, так что везде происходит одно и то же изменение.

Закон Паскаля также известен как принцип Паскаля или принцип передачи давления жидкости. Закон был выдвинут французским математиком Блезом Паскалем в 1653 году и опубликован десятью годами позже.

Блез Паскаль был математиком, физиком, изобретателем, теологом и писателем. Вундеркинд, который разработал и объяснил концепцию давления и вакуума в жидкости. Его изобретения включают гидравлический пресс, шприц и примитивную «рулетку».

Визуализация закона Паскаля

Лучший способ представить закон Паскаля о силе, присутствующей в жидкостях, — с помощью стеклянного сосуда с отверстиями по всей поверхности.

При заполнении водой и приложении силы к поверхности жидкости через поршень вода будет выливаться из отверстий в сосуде во всех направлениях под высоким давлением.

Сосуд под давлением

Однако важно отметить, что давление стремительной воды такое же, как сила, приложенная к ней через поршень. Это связано с тем, что стремительная вода зависит от приложенной силы, определяющей ее давление.

Еще один важный момент, на который следует обратить внимание, это тот факт, что жидкость вытекает из контейнера во всех направлениях, о чем свидетельствуют перфорированные отверстия во всех направлениях контейнера. Закон справедлив как для жидкостей, так и для газов и жидкостей.

Математическое представление закона Паскаля

Принципы Паскаля могут быть выражены математически как:       

Определение терминов;

P ₂ -P ₁ :    Гидростатическое давление. Это также разница между двумя точками внутри контейнера с жидкостью из-за веса жидкости.

p :            Плотность жидкости.

г:             Ускорение под действием силы тяжести.

h ₂ -h ₁ :      Высота жидкости, а также разница высот между двумя точками внутри емкости с жидкостью.

Для достижения принципов Паскаля должны быть выполнены следующие условия.

Факторы, создающие закон Паскаля

• Изменение давления передается на все точки жидкости в замкнутой системе, находящейся в состоянии покоя, без снижения давления.
• Давление, оказываемое на жидкость в закрытом сосуде, передается равномерно и без уменьшения на все участки сосуда и действует под прямым углом к ​​ограждающим стенкам.
• Альтернативное определение: Давление, приложенное к любой части заключенной жидкости, должно передаваться через жидкость одинаково во всех направлениях.

Жидкости

Наше понимание жидкостей основано на изучении гидромеханики, области физических наук, изучающей реакцию жидкостей на воздействующую на них силу.

Жидкости могут быть жидкостями, газами или любыми другими материалами, которые не могут выдерживать какие-либо силы (тангенциальные или сдвигающие), как твердые тела в состоянии покоя, но претерпевают непрерывное изменение формы при воздействии нагрузки. Жидкости, ускользающие от силы, текут и проявляют другие характеристики жидкостей.

В отличие от твердых тел, жидкости не могут противостоять напряжениям сдвига и склонны поддаваться им, какими бы малыми они ни были. Но они делают это с разной скоростью, которая определяется их вязкостью жидкости. Именно на этой предпосылке закон Паскаля определяет поведение жидкостей под определенным давлением.

Давление

Как упоминалось выше, одной из концепций, успешно постулированных Блезом Паскалем, было Давление. Закон Паскаля показывает, что Давление в сосуде — это перпендикулярная сила, приходящаяся на единицу площади сосуда с жидкостью. Это означает, что давление прямо пропорционально силе, и увеличение силы напрямую приведет к увеличению давления, а уменьшение силы также приведет к уменьшению давления.

Есть несколько типов давления, но нас интересует гидростатическое давление, присутствующее в жидкостях. Гидростатическое давление — это напряжение, одинаково действующее во всех направлениях внутри жидкости в контейнере.

Гидравлические системы

Гидравлические системы используют силу жидкости под давлением для выполнения задач. Гидравлические системы задействованы в тяжелом оборудовании и выполняют такие работы, как подъем тяжелых грузов и другие точные и повторяющиеся задачи, которые в противном случае невозможно выполнить с помощью простой физической силы.

Гидравлические системы включают гидравлический контур, гидравлические насосы, гидравлические двигатели, гидравлические цилиндры, гидравлическую энергию и безопасность.

Применение закона Паскаля

Как указывалось ранее, гидравлические системы позволяют использовать огромную силу, присутствующую в жидкостях, и использовать их в качестве канала для передачи механической энергии, которая может выполнять несколько видов работы в разных сферах применения.

Некоторые из наиболее распространенных способов применения закона Паскаля для помощи инженерам в достижении их целей включают следующее:

• Гидравлический пресс
• Гидравлический контур
• Гидравлические насосы
• Гидравлические двигатели
• Гидравлические цилиндры
• Гидравлические подъемники
• Гидравлический домкрат
• Гидравлическая машина
• Гидравлическая энергия и безопасность

Гидравлический пресс

Гидравлический пресс является одной из простейших машин, работающих по закону Паскаля. Он состоит из двух цилиндров разной площади поперечного сечения, объединенных в один и снабженных поршнем, который отвечает за создание и ощущение силы от жидкости.

Сжимаемый объект помещается на поршень с большей площадью поперечного сечения «А». Гидравлический пресс начинает свою работу по подъему, когда сила F ₁ ’, наносится на поршень с малой площадью поперечного сечения «а».

Давление «P», создаваемое маленьким поршнем, в равной степени передается большому поршню, и на A действует сила F2, которая намного больше, чем F1.

Следовательно, Гидравлический пресс работает по формуле:

• P = F ₁ /a; это давление, создаваемое гидравлическим прессом на небольшой площади.
• P=F ₂ /А; которое также является давлением, создаваемым гидравлическим давлением, но на этот раз на большей площади.
• F ₂ = F ₁ x А/а; которая представляет собой формулу, показывающую силы, действующие на обе площади сечения гидравлического пресса.

Поскольку отношение площадей больше 1, то сила F ₂ , действующая на большую площадь поперечного сечения, будет больше силы, действующей на меньшую площадь F ₁ .

Это означает, что система гидравлического пресса обеспечивает среду для превращения меньших сил в большие силы, способные выполнять большую работу.

Гидравлический контур

Гидравлический контур — это система, основанная на законе Паскаля, которая помогает регулировать пути жидкости (где течет жидкость. Она также играет большую роль в термодинамических системах), а также регулирует давление жидкости (например, в гидравлических усилителях). ), переносящие жидкость через ряд дискретных взаимосвязанных компонентов.

Система гидравлических цепей работает аналогично теории электрических цепей, используя линейные и дискретные компоненты. Гидравлические схемы (проточные системы) также используются в химической обработке.

Гидравлическая тормозная система

Гидравлическая тормозная система автомобилей, автобусов и других транспортных средств имеет свои конструкции, основанные на принципе закона Паскаля. И процесс начинается, когда нажимается педаль тормоза, на главный цилиндр действует усилие, которое поднимает давление жидкости внутри. Давление жидкости в равной степени передается на все поршни остальных цилиндров через жидкость в металлических трубках.

Поршни в цилиндрах смещаются наружу, толкая тормозные колодки тормозными барабанами из-за повышенного давления жидкости, поступающей из металлических трубок. Сила трения между тормозными колодками и тормозными барабанами останавливает колеса, что мы называем торможением.

Гидравлический подъемник

Небольшой цилиндр «А» соединен с более широким цилиндром «В» в гидравлическом подъемнике и оснащен герметичными поршнями и заполнен несжимаемой жидкостью. Можно приложить давление, чтобы сместить поршень вниз в цилиндре «А».

Приложенное таким образом давление передается на поршень цилиндра «В» в соответствии с принципом Паскаля. Таким образом, поршень «В» движется вверх в гидравлическом подъемнике, поршень «В» используется в качестве платформы для подъема автомобиля или других более тяжелых предметов, таких как трактор, лодки и т. д.

Гидравлический насос

Используя поток и давление гидравлического насоса, механическая энергия преобразуется в гидравлическую энергию. Эта гидравлическая энергия обеспечивает энергию, используемую в большинстве случаев ирригации, борьбы с наводнениями, движения сточных вод и различных горнодобывающих услуг.

Гидравлические насосы работают путем создания вакуума на входе насоса, выталкивая жидкость из резервуара во вход и в линию насоса. Механическое действие направляет жидкость к источнику насоса и направляет ее в гидравлическую систему, как это и происходит.

Это пример закона Паскаля, который лежит в основе теории гидравлики. Согласно закону Паскаля, «по всей жидкости изменение давления, происходящее в любом месте замкнутой несжимаемой жидкости, распространяется так, что везде происходит одно и то же изменение».

Гидравлический цилиндр

Гидравлический цилиндр представляет собой механизм, который преобразует энергию, запасенную в гидравлической жидкости, в силу, которая перемещает цилиндр линейно. Гидравлические цилиндры нашли применение в нескольких отраслях промышленности и могут быть цилиндрами одинарного или двойного действия.

Цилиндры активируют давление жидкости как часть всей гидравлической системы, поток которой контролируется гидравлическим двигателем.

Гидравлические двигатели

Гидравлические двигатели могут быть объединены в систему гидравлического привода вместе с гидравлическими цилиндрами и гидравлическими насосами. Преобразование гидравлического давления и потока в крутящий момент (или крутящую силу), а затем во вращение является функцией механического привода, гидравлического двигателя.

Их использование достаточно удобно. Гидромоторы могут быть соединены с гидроцилиндрами и гидронасосами в систему гидравлического привода.

Закон Паскаля помогает производительности мощных машин

Другие применения закона Паскаля

Научная концепция закона Паскаля имеет несколько практических последствий и приложений, которые делают их важной идеей физики. Закон Паскаля имеет множество применений, поскольку гидравлические системы используются в нескольких крупных и малых промышленных предприятиях и местах, в строительном оборудовании, а также в зданиях, транспортных средствах, бумажных фабриках, лесозаготовках, нефти и газе, производстве, робототехнике и даже стали. обработка, все зависит от гидравлического оборудования.

Ниже показано, как они применяются при решении реальных задач:

• Аквалангисты используют ноу-хау закона Паскаля при подготовке к глубоководному погружению. Закон Паскаля объясняет, почему атмосферное давление под водой увеличивается примерно на 100 кПа каждые 10 метров.
• Морские и водные службы, такие как борьба с наводнениями, ирригация, автомобильные тормозные системы, зависят от закона Паскаля, чтобы понять давление воды и способы его эффективного использования.
• Кроме того, принцип Паскаля отвечает за гидравлический пресс, и он очень важен при проектировании и строительстве холодильников, микроволновых печей, штамповочных панелей, посудомоечных машин, стиральных машин и многих других машин и бытовой техники.
• Бутылочные домкраты и гидравлические подъемники — это другие гидравлические системы, которые используются для обычных машин, таких как краны, домкраты, вилочные погрузчики, насосы и т. д. грузовых автомобилей и даже в здании лифта.
• Некоторые другие места, где можно найти применение закона Паскаля, относятся к плотинам гидроэлектростанций, артезианским скважинам, водонапорным башням, плотинам, преобразователям крутящего момента, системам пожаротушения, городскому водоснабжению и системам очистки сточных вод.
• Наконец, знаменитое медицинское изобретение Блеза Паскаля — шприц. Шприц имеет широкий спектр функций для медицинских работников, лаборантов, кулинаров, принтеров и многих других.

Моделирование потока

Изучив все детали закона Паскаля, не так просто понять роль программного обеспечения САПР в процессе производства Паскаля и гидрологически устойчивой технологии. Но программное обеспечение САПР обеспечивает основу для вычислительной гидродинамики (CFD). Что-то, к чему имеют доступ только лучшие приложения САПР и программы моделирования.

Программное обеспечение САПР, такое как SolidFace, имеет дополнительные услуги моделирования, которые включают моделирование потока, что очень важно для принципа Паскаля. Благодаря моделированию потока SolidFace вы можете приспособить конструкции к реальным условиям и элементам, чтобы повысить качество и срок службы продукта, одновременно снизив затраты на создание прототипов и проведение физических испытаний.

SolidFace моделирует поток жидкости, гидравлическую силу и теплопередачу, связанные с ее функциональным процессом в реальных условиях. С дополнительным преимуществом предоставления простого в использовании портфеля инструментов анализа, которые улучшают предсказание виртуального тестирования реальных условий ваших моделей САПР.

Программное обеспечение для вычислительной гидродинамики (CFD)

CFD — это программное обеспечение, предоставляющее технические решения для полей течения жидкости посредством численного анализа. Приложение обеспечивает динамическую обратную связь о потоке жидкости, силе, электронном охлаждении, теплообмене, аэродинамике, потоке через коллектор и других свойствах жидкости и связывает их с моделью CAD.

Кроме того, большинство программ CFD имеют функции параметрической оптимизации, поэтому пользователи могут автоматизировать процесс проектирования и анализа до наилучшей доступной итерации.

Зачем выбирать SolidFace Flow Simulation

Когда дело доходит до моделей, связанных с Pascal, SolidFace Flow Simulation предоставляет интуитивно понятное решение, позволяющее быстро, легко и эффективно моделировать потоки жидкости и газа. Это стало возможным благодаря дизайну мирового класса и способности рассчитать производительность продукта.

PASCAL: система псевдокаскадного обучения для нормализации объекта лечения рака молочной железы на китайском клиническом тексте | BMC Медицинская информатика и принятие решений

• Технический прогресс
• Открытый доступ
• Опубликовано: 28 августа 2020 г.

• Ян Ан ¹ ,
• Цзяньлинь Ван ² ,
• Лян Чжан ORCID: orcid.org/0000-0002-5055-1527 ³ ,
• Ханью Чжао ⁴ ,
• Чжан Гао ⁵ ,
• Хайтао Хуан0239 6 ,
• Zhenguang Du ⁶ ,
• Zengtao Jiao ⁷ ,
• Jun Yan ⁷ ,
• Xiaopeng Wei ¹ &
• …
• Bo Jin ⁸  

BMC Медицинская информатика и принятие решений том 20 , Номер статьи: 204 (2020) Процитировать эту статью

• 1221 Доступ

• 1 Цитаты

• 1 Альтметрический

• Детали показателей

Abstract

Backgrounds

Обнаружение информации из записей о лечении рака молочной железы способствовало дальнейшим клиническим исследованиям, таким как изучение процесса лечения и анализ терапии. Однако текст клинического лечения из электронных медицинских данных может быть записан разными врачами в соответствии с их больничными инструкциями, что делает окончательные данные богатыми особенностями автора и предметной области. Таким образом, нормализация лечения рака молочной железы становится важной задачей для вышеупомянутых последующих клинических исследований. Последние исследования продемонстрировали превосходство методов глубокого обучения в задачах нормализации именованных сущностей. По сути, большинство существующих подходов используют реализации конвейера, которые рассматривают его как независимый процесс после распознавания именованной сущности, что может распространять ошибки на более поздние задачи. Кроме того, несмотря на его важность в клинических и переводческих исследованиях, немногие исследования непосредственно касаются задачи нормализации китайского клинического текста из-за сложности композиционных форм.

Методы

Для решения этих проблем мы предлагаем PASCAL, сквозную и точную основу для нормализации объекта лечения рака молочной железы (TEN). PASCAL использует закрытую сверточную нейронную сеть для получения вектора представления, который может фиксировать контекстуальные особенности и долгосрочные зависимости. Кроме того, он рассматривает распознавание объекта лечения (TER) как вспомогательную задачу, которая может предоставить значимую информацию для основной задачи TEN, и как конкретную регуляризацию для дальнейшей оптимизации общих параметров. Наконец, объединяя контекстно-зависимый вектор и вектор вероятностного распределения из TEN, мы используем слой условного случайного поля (CRF) для моделирования последовательности нормализации и прогнозирования последовательных результатов TEN.

Результаты

Чтобы оценить эффективность предлагаемой структуры, мы используем три последние последовательные модели в качестве базовых и строим модель в одно- и многозадачном режиме на основе реальной базы данных. Экспериментальные результаты показывают, что наш метод обеспечивает более высокую точность и эффективность, чем современные подходы.

Выводы

Эффективность и действенность представленной схемы псевдокаскадного обучения были подтверждены для нормализации лечения рака молочной железы в клиническом тексте. Мы считаем, что преобладающая производительность заключается в его способности извлекать ценную информацию из неструктурированных текстовых данных, что будет в значительной степени способствовать последующим задачам, таким как рекомендации по лечению, определение стадии рака молочной железы и анализ рабочего процесса.

Отчеты экспертной оценки

История вопроса

Рак молочной железы является одним из ведущих видов рака с высоким уровнем смертности. ВОЗ сообщила, что это вторая наиболее частая причина смерти от рака у женщин [1]. В частности, развивающиеся страны страдают от растущей эпидемии рака молочной железы с растущим числом молодых женщин, восприимчивых к раку. К счастью, уровень смертности от рака молочной железы в последние годы значительно снизился благодаря усилению внимания к раннему выявлению и разработке более эффективных методов лечения [2]. Кроме того, широкое применение современных медицинских устройств привело к накоплению крупномасштабных данных электронных медицинских карт (EHR), особенно исторических записей о лечении рака молочной железы, которые создают основу для анализа медикаментозной терапии, корректировки режима и анализа процесса ухода [3]. Следовательно, пациенты с раком молочной железы могут получить более качественную медицинскую помощь и более точное лечение.

Кроме того, традиционные методы машинного обучения и более продвинутые методы глубокого обучения значительно ускорили процесс обнаружения базовых закономерностей или структур в данных электронной медицинской карты. Например, в области прогнозирования лечения Yadav et al. [4] предложили структуру, которая использует дерево решений и алгоритм опорных векторов для выявления пациентов, нуждающихся в срочной химиотерапии. Для диагностики рака молочной железы Wang et al. [5] разработал комплексный диагностический инструмент, извлекая разнородные данные ЭМК, такие как результаты медицинского осмотра, клинические данные пациентов, истории болезни и особенности маммографических изображений. Для прогноза [6] использовали три различных метода машинного обучения для прогнозирования выживаемости рака молочной железы, которые могут помочь в обеспечении разумного лечения пациентов. Таким образом, применение методов машинного обучения значительно улучшило качество ухода за пациентами и снизило количество ошибочных диагнозов рака молочной железы.

В настоящее время большая часть существующих работ по добыче полезных ископаемых для лечения рака молочной железы в основном опирается на структурные особенности или разработанные вручную функции на основе электронных медицинских карт на английском языке. Однако широкое использование электронных медицинских устройств в Китае привело к появлению значительного количества электронных медицинских карт, начиная от структурированной информации и заканчивая неструктурированным клиническим текстом. Как показано на рис. 1а, данные EHR могут поступать из разных больниц и записываться разными врачами в соответствии с их собственными рекомендациями, что делает окончательные данные богатыми авторскими и доменными особенностями, аббревиатурами и аббревиатурами. Например, клиницисты используют «EC × 4-TH × 4» и «EC TH» для обозначения одного и того же лечения «EC-TH» (как показано на рис. 1c). Сложная композиция символов представляет конкретный процесс лечения в реальных клинических текстах, что полезно для дальнейшего использования. Как правило, в лечебных текстах врачи используют наименьшее количество символов с наиболее мощной выразительной способностью. Возьмем в качестве примера лечение «EC ×4-TH ×4», «×4» означает, что пациент должен принять EC в качестве первых четырех режимов химиотерапии и использовать режим TH в качестве последующих четырех режимов химиотерапии.

Рис. 1

Иллюстрация клинического текста, примеры нормализации и возможные применения. и данные EHR; b Клинический текст из электронных медицинских карт: пример реального клинического текста и переведенной версии; c Реальные данные и стандартный объект; d Прикладные сценарии

Полноразмерное изображение

Однако такие данные препятствуют развитию передовых приложений для рака молочной железы, таких как рекомендации по лечению, прогнозирование эффекта лечения, прогнозирование прогноза и интеллектуальная визуализация в эпоху больших данных. В настоящее время используются унифицированные признаки, чтобы избежать повторяющихся признаков и уменьшить количество зашумленных данных, что может способствовать повышению точности алгоритма. Например, стандартизированные данные использовались для решения проблемы изолированных островов данных с помощью федеративного обучения [7, 8]. Поэтому, как показано на рис. 1c, нам необходимо нормализовать медицинские термины в левом реальных данных (рис. 1b) справа нормированных терминов. А именно, несмотря на различные обозначения для каждого лечения из клинического текста, в соответствии с практической необходимостью они должны быть сопоставлены с соответствующим унифицированным выражением, которое обычно происходит из авторитетного справочника, такого как GUIDELINES [9]. В нашей работе мы называем эту нетривиальную задачу (т. е. сопоставление объектов лечения с кодами в соответствующем контролируемом словаре) задачей нормализации объектов лечения (TEN). Обратите внимание, что если объект лечения находится в клиническом тексте, мы должны сначала распознать границы объекта, что называется задачей распознавания объекта лечения (TER). Как показано на рис. 1b, для обращения «EC TH» из клинического текста мы сначала распознаем его положение (задача TER), а затем сопоставляем его с единым термином «EC-TH».

В настоящее время это сложная задача по трем причинам. Во-первых, процесс нормализации является утомительным и трудоемким из-за ручной обработки, что требует специально разработанных подходов, основанных на данных. Во-вторых, медицинские объекты тесно связаны с контекстом клинического текста, который обеспечивает дальнейшее описание и должен учитываться при разработке алгоритмов, как показано на рис. 1b. Наконец, входные данные представляют собой смешанные китайские и английские предложения (рис. 1c), что затрудняет определение границ объекта. В результате развитие вычислительных методов, касающихся ТЭН, было затруднено. Кроме того, исследователи в основном сосредотачиваются на задаче распознавания именованных объектов, определяющей границы медицинских объектов, таких как [10–13], в то время как немногие исследования непосредственно касаются нормализации медицинских именованных объектов (MEN), особенно для китайцев, из-за сложности китайских иероглифов.

Тем не менее, исследователи предложили несколько методов, таких как методы на основе машинного обучения и методы на основе совместного обучения, для решения проблем нормализации названных объектов. Например, Лиман и др. [14] были первыми, кто представил подходы к машинному обучению для решения проблемы с помощью парного обучения. Лиман и др. [15] и Лу и соавт. [16] решили эти проблемы путем совместного моделирования распознавания и нормализации. Чжао и др. [17] предложили метод глубокого нейронного многозадачного обучения с явными стратегиями обратной связи для достижения оптимальной производительности. Однако все вышеперечисленные методы специально разработаны для нормализации и распознавания сущностей на английском языке, например, от «CEF × 3-P × 3» до «FEC-P» на рис. 1c. Китайский MEN намного сложнее английского из-за сложности форм китайского состава и отсутствия границ слов [18]. Более того, реальных общедоступных наборов данных на китайском языке, связанных с информатикой здравоохранения, почти не существует, что стало узким местом для разработки алгоритмов интеллектуального анализа текста в китайской области. Кроме того, в области нормализации именованных объектов в китайской медицине некоторые исследователи разработали алгоритмы в сотрудничестве с больницами. Например, Луо и др. [19] представила сверточную нейронную сеть с несколькими представлениями для одновременной нормализации имен диагностики и процедур. Точно так же Чжан и соавт. [20] представили неконтролируемую структуру для нормализации китайской медицинской концепции, объединив текст о болезни с сопутствующими заболеваниями. Однако входные данные сетей — это просто китайские медицинские термины, такие как различные выражения названия одного и того же заболевания, а не информативные клинические предложения.

Кроме того, с увеличением количества обучающих данных некоторые исследователи начали искать эффективные алгоритмы обучения, особенно в промышленной сфере, такие как [21]. В языковом моделировании многие исследователи [22, 23] пытаются использовать сверточные нейронные сети для замены традиционных рекуррентных нейронных сетей, которые обеспечивают распараллеливание элементов последовательностей. Такие подходы значительно повышают вычислительную эффективность по сравнению с BiLSTM [24], который требует последовательного моделирования. Кроме того, для дальнейшего повышения производительности языковой модели Shen et al. [25] интегрировали новую рекуррентную архитектуру с явным уклоном в сторону моделирования иерархии составляющих, которая может лучше извлекать скрытую иерархическую информацию в предложении. Кроме того, с развитием исследований в области информатики здравоохранения практическая значимость становится все более важной, и это привело к необходимости повышения вычислительной эффективности. Поэтому мы должны поддерживать баланс между вычислительной точностью и эффективностью при разработке такой структуры.

Для решения вышеупомянутых проблем мы предлагаем p seudoc asca de l систему заработка (PASCAL) с закрытой сверточной нейронной сетью (GCNN) [23] и условным случайным полем (CRF) [26] для нормализация объекта лечения рака молочной железы в китайском клиническом тексте, который полностью использует контекстную информацию, в основном на китайском языке, и последовательную интерактивную информацию. В частности, основные результаты нашей работы можно резюмировать следующим образом:

• Мы предлагаем PASCAL, комплексную, точную и эффективную структуру с GCNN и CRF для нормализации лечения рака молочной железы, которая полностью использует последовательную интерактивную информацию и неявную контекстную информацию в китайском клиническом тексте. Насколько нам известно, это первая работа, в которой представлены GCNN и CRF, специализированные для TEN. Более того, эксперименты с большим набором данных EHR по раку молочной железы в реальном мире иллюстрируют эффективность и действенность этой структуры.

• В псевдокаскадной структуре мы включаем TER в структуру в качестве вспомогательной задачи для распространения полезной неявной информации и помощи в оптимизации общих параметров. Окончательные экспериментальные результаты доказывают необходимость вспомогательной задачи распознавания.

• Мы представляем смещенную функцию потерь с регулируемым параметром γ для стратегической оптимизации параметров и поиска оптимизированного баланса между вкладом оптимизации помощника и предоставлением информации.

Материалы и определение задачи

Нормализация именованных объектов в китайской медицине (TEN) направлена ​​на сопоставление различных медицинских терминов из китайского клинического текста, как показано в таблице 1, с контролируемым словарем, что можно рассматривать как многоклассовую обучающую задачу. Тем не менее, неоднозначность границ китайских слов может вызвать ошибки сегментации, которые могут внести шум в последующую задачу. Учитывая это, мы маркируем последовательность на уровне символов, чтобы уменьшить передачу ошибок. Кроме того, мы включаем вспомогательную задачу TER для дальнейшей помощи в регулировании параметров из общих слоев. Далее мы вводим входные и выходные данные задачи TEN и опишем основные определения проблемы.

Таблица 1 Пример иллюстрации TEN в клиническом тексте

Полноразмерная таблица

Входные и выходные данные

Из-за сложности реальной базы данных мы извлекаем клинические записи из электронных медицинских карт. Пусть D = { p ₁ , p ₂ ,…, p _n } обозначают пациентов из ЭУЗ. р _i = { v ₁ , v ₂ ,…, v _k } — i -й пациент, где v _k — номер визита2, а 9127 — номер визита2 пациент. Для посещения V _K , он может генерировать несколько записей о лечении { x ₁ , x ₂ , …, x _L at Therape Of Thery Appoy of Therape of Therape of the Therape of the Therape of the Thery Appory Of Therape of the Therape Of Thery Apporation of of Thery Apporation для рак молочной железы, где л представляет собой количество процедур за одно посещение. Мы рассматриваем записи как различные входные последовательности. As shown in Table 1, the input clinical text X _l it contains multiple characters { x ₁ , x ₂ ,. .., x _N } , где N обозначает количество символов в последовательности. Метки, а именно стандартные сущности, взяты из базы данных стандартных схем лечения C = { R ₁ , R ₂ , …, R _J }, где R _J , Antrity r _J . количество сущностей.

Постановка проблемы

В китайских электронных медицинских картах содержатся различные упоминания об одном и том же объекте, поскольку данные могут поступать из разных больниц и записываться разными врачами в соответствии с их собственными рекомендациями. Таким образом, целью ТЭН является сопоставление упоминания с нестандартным названием с заданным контролируемым словарем из базы данных схем лечения Р :

$$ \left(y_{1},y_{2},…,y_{N}\right) = f\left(x_{1}, x_{2},…, x_{N } \ справа) $$

(1)

, где Y ₁ , Y ₂ , . .., y _N ∈ R — это нормализованная Entity от ∈ R . база данных схем лечения, x ₁ , x ₂ ,…, x _N — ввод символов из клинического предложения, а N — количество символов в одном клиническом предложении X _л . В этом методе «один против одного» (символ против метки) мы можем не только обеспечить правильность нормализации, но и понять местоположение объекта обработки.

Методы

В этом разделе мы представляем псевдокаскадную структуру обучения с закрытыми сверточными сетями и условным случайным полем для решения задачи TEN. Как показано на рис. 2, модель состоит из четырех ключевых модулей: уровня внедрения, модуля кодировщика GCNN, псевдокаскадной структуры и уровня CRF. Во-первых, слой внедрения проецирует китайские иероглифы в плотные векторные представления. Затем представления передаются в кодировщик GCNN для захвата контекстных отношений и долгосрочных зависимостей сверточной сетью и механизмом стробирования. После получения контекстных признаков псевдокаскадная структура, которая включает в себя слой softmax, вспомогательный уровень TER и слой слияния информации, используется для получения представления объединенного информационного вектора. Наконец, чтобы получить более точные результаты нормализации, мы развертываем уровень CRF из-за его превосходства в захвате внутренних и контекстных отношений внутри меток. В последующих разделах подробно описываются компоненты системы псевдокаскадного обучения (PASCAL).

Рис. 2

Основная архитектура модели PASCAL. PASCAL состоит из четырех модулей: модуль встраивания символов, модуль кодировщика (содержащий вентилируемую сверточную нейронную сеть для изучения общего представления с временными отношениями), модуль псевдокаскадной структуры (включая расширенную основную задачу TEN и вспомогательную задачу TER)

Полный размер image

Embedded layer

Как обсуждалось в разделе «Материалы и определение задачи», китайские предложения имеют свою природу без разделителей между словами, и сегментация слов обычно рассматривается как первый шаг для клинического тестирования. Сегментация слов может вызвать неоднозначность границ китайских слов. Чтобы решить вышеупомянутые проблемы, предлагаемый нами PASCAL основан на вводе на уровне символов, чтобы избежать появления шума, вызванного ошибками сегментации. Формально, как показано в таблице 1, при клиническом лечении предложение 9{|Н| \times d_{e}}\), которые можно выучить для каждого символа x _i , где i ∈ {1,2,…, N } и d _e — это гиперпараметр, обозначающий размер встраивания. Затем векторы встраивания символов можно рассматривать как последовательность, которая передается в кодировщик для извлечения более сложных отношений.

Модуль закрытой сверточной нейронной сети

Как показано на рис. 2, закрытая сверточная нейронная сеть (GCNN) выбрана в качестве кодировщика PASCAL, а подробные подструктуры показаны на рис. 3. На рисунке GCNN состоит из три блока, включая сверточный блок, блок шлюза и остаточное соединение, которые позволяют GCNN эффективно фиксировать контекстные отношения и долгосрочные зависимости.

Рис. 3

Подробная структура модуля энкодера: вентилируемая сверточная нейронная сеть (GCNN). GCNN состоит из трех ключевых частей: блока свертки, блока стробирования и остаточного соединения

Полноразмерное изображение

Как показано на рис. 3a, входом в блок свертки является последовательность вложений символов C ={ e ₁ , e ₂ ,…, e _{N 9{d_{h}}\) — это параметры, которые необходимо изучить. Кроме того, d h обозначает выходное измерение, а k обозначает размер патча в сверточном процессе.}

После сверточной операции следует блок селектора, как показано на рис. 3b, в котором линейный блок стробирования (GLU) [23] используется для управления информационными потоками путем выбора признаков с помощью сигмовидной функции активации:

$$ \mathbf{h}_{l}\left(\mathbf{C}\right) =\mathbf{B} \odot \sigma\left(\mathbf{G}\right), $$

(2)

где h _l — вывод одного скрытого слоя. ⊙ — поэлементное произведение матриц, а σ — сигмовидная функция активации.

Наконец, учитывая вычислительную эффективность, к блоку дополнительно добавляется остаточное соединение [27], что означает, что окончательный вывод состоит из двух частей: выхода GLU и входа блока. Таким образом, С + ч _л ( C ) — конечный результат l -го слоя.

Псевдокаскадная структура

Одним из ограничений конвейерных подходов является то, что ошибки от TER распространяются на последующие задачи TEN. Поэтому мы представляем псевдокаскадную структуру обучения, которая может смягчить неблагоприятное воздействие и усилить положительный эффект. Как показано в [28], вспомогательные задачи можно рассматривать как своего рода регуляризацию для повышения производительности основных задач. Кроме того, [29] добавляет неконтролируемые вспомогательные задачи для улучшения результатов эмоциональных атрибутов. Точно так же мы используем вспомогательную задачу в качестве дополнительной регуляризации, чтобы помочь основным задачам, обе из которых составляют псевдокаскадную структуру обучения. Подробная архитектура описана следующим образом.

Сначала кодировщик GCNN генерирует векторы информативных признаков с контекстуальными отношениями и долгосрочными зависимостями. Затем, как показано на рис. 2, они дополнительно подаются в псевдокаскадную структуру для выполнения двух задач: распознавание китайских медицинских именованных объектов (TER, вспомогательная задача) и нормализация китайских медицинских именованных объектов (TEN, основная задача). Хотя задача TER является вспомогательной, она незаменима для упорядочения общих параметров и передачи полезной информации. Кроме того, псевдокаскадная структура также включает уровни активации softmax и критический уровень CRF. 9{r}_{i}\) рассматривается как дополнительная информация, подлежащая передаче основной задаче.

Основная задача: расширенный ТЭН

Как упоминалось выше, в основной задаче мы не только используем информацию от энкодера GCNN, H = { h ₁ , h _2, . {r}_{i}\) в качестве целевой функции потерь: 9{c}\) — интегрированное входное представление.

Функция смещенных потерь

Для стратегической оптимизации параметров модели мы включаем статический параметр γ , который можно назвать параметром смещения, в функцию смещенных потерь для косвенной настройки процесса оптимизации. Функция смещенных потерь:

$$ \mathcal{L}_{BL} = \gamma\times\mathcal{L}_{TEN} + \left(1-\gamma\right)\times\mathcal{L}_{TER}, $$

(9)

где 0< γ <1 и \(\mathcal {L}_{BL}\) — комбинированная функция потерь. Кроме того, чтобы получить наилучшую модель, мы должны найти баланс между \(\mathcal {L}_{TEN}\) и \(\mathcal {L}_{TER}\) путем точной настройки параметра смещения γ . Подробная информация обсуждается в разделе «Анализ параметра смещения».

Эксперименты

Данные

Чтобы показать эффективность PASCAL, мы оценили его на реальном наборе данных EHR, содержащем 12 700 историй болезни из китайских больниц третьего класса и класса А. Как показано на рис. 1, схемы лечения из клинического текста с подробным описанием могут быть записаны разными врачами в соответствии со своими собственными рекомендациями, что может привести к появлению нестандартных терминов в истории болезни. Следовательно, наша цель состоит в том, чтобы сопоставить схемы лечения с контролируемым словарем из последних GUIDELINES [9] (авторитетный справочник для врачей, занимающихся раком молочной железы в Китае). Для каждого пациента мы извлекли схемы клинического лечения из их электронных медицинских карт и интегрировали их. Поскольку длина почти 99% клинических текстов в наборах данных составляет менее 256, в этой статье мы используем клинические тексты, длина которых составляет менее 256, в следующих экспериментах. Чтобы сохранить относительную независимость, мы разделяем записи на обучающие и тестовые данные в соотношении 8:2 в зависимости от пациентов. Таким образом, он содержит 209677 предложений для обучения и 52 420 предложений для тестирования. В эксперименте обучающие данные выбираются случайным образом по 10% для проверки, а оставшиеся данные используются для обучения.

Настройки и гиперпараметры

Чтобы оценить эффективность фреймворка PASCAL и влияние каждого ключевого компонента, мы разрабатываем различные эксперименты с реальной базой данных. Во-первых, мы выбираем три последние последовательные модели в качестве базовых, включая Bi-LSTM [24], двунаправленный OnLSTM [30] и TCN [22], чтобы получить сравнение точности с GCNN. Мы также проводим эксперименты для одной задачи, чтобы сравнить CRF с softmax в последовательной задаче классификации нескольких классов. Кроме того, для дальнейшей оценки производительности нашей модели в качестве еще одной базовой модели в эксперименте используется одна современная модель многозадачного обучения, которую мы называем обратной связью [17]. Наконец, мы динамически корректируем значения γ , чтобы реализовать наилучшую производительность модели и проверить влияние параметра смещения на производительность модели с помощью экспериментов. При этом стоит отметить, что большинство экспериментов проводится на основе однофакторного анализа.

Для достижения оптимальных результатов нормализации гиперпараметры установлены следующим образом: размер встраивания символов установлен равным 200, количество фильтров в первом сверточном слое установлено равным 128, а в следующих трех связанных слоях установлено значение 256. , размер сверточных ядер в слое CNN установлен равным 3, количество сверточных слоев равно 4, количество остаточных блоков равно 3, вероятность отсева установлена ​​равной 0,5, скорость обучения установлена ​​равной 0,001, а размер пакета установлено как 256. Мы выбираем гиперпараметры с точки зрения перекрестной проверки на обучающих данных и выбираем в качестве результата средний результат 10 экспериментов. Кроме того, параметры инициализируются при инициализации Xavier, и мы берем оптимизатор LazyAdam [31] для всех нейронных сетей. Наконец, мы используем библиотеку Keras [32] с серверной частью TensorFlow [33], и все модели работают на одном NVIDIA Tesla P40.

Метрики оценки

Чтобы полностью оценить предлагаемые подходы, мы используем три распространенные метрики оценки, чтобы обеспечить сравнение различных подходов. Метриками в [34] являются точность, полнота и F1-мера:

$$\begin{array}{*{20}l} { Precision} =\frac{T P}{T P+F P} \end{array} $$

(10)

$$\begin{ array}{*{20}l} { Recall }=\frac{T P}{T P+F N} \end{array} $$

(11)

$$\begin{array}{*{20} l} { F1-Measure }=\frac{2 \times \text { Precision} \times \text { Recall }}{\text { Precision }+\text { Recall }} \end{array} $$

(12)

, где FP и TP — количество ложных и истинных срабатываний соответственно.

Результаты

Сравнение эффективности

В таблице 2 показано сравнение эффективности между базовыми уровнями и предложенным нами подходом, касающимся трех показателей оценки реального набора данных о раке молочной железы для нормализации объекта лечения (TEN) в китайском клиническом тексте. Softmax и CRF обозначают уровень softmax и уровень CRF для одной задачи нормализации соответственно. Более того, PASCAL (Softmax + CRF) обозначает предлагаемую нами структуру каскадного обучения со слоем softmax для вспомогательной задачи и уровнем CRF для основной задачи.

Таблица 2. Сравнение производительности с реальным набором данных по раку молочной железы

Полноразмерная таблица

Как видно из таблицы 2, предлагаемая нами структура превосходит все базовые показатели по точности, полноте и F1. В частности, для предлагаемой нами структуры с кодировщиком TCN мы наблюдаем, что оценка F1 превышает примерно 13,9.% и 2,62 %, показатель отзыва превышает примерно 11,2 % и 2,66 %, а показатель точности превышает примерно 16,1 % и 2,6 % по сравнению с softmax и CRF соответственно. Это означает, что предлагаемая нами структура псевдокаскадного обучения может в полной мере использовать преимущества вспомогательной задачи TER для оптимизации общих параметров и распространения неявной информации на основную задачу TEN. Кроме того, для PASCAL с энкодером GCNN оценка F1 и оценка отзыва превосходят другие, за исключением точности. Это явление показывает, что PASCAL более склонен к правильности нормализованных режимов, но пренебрегает частью режимов наземной истины. Однако метрики отзыва и F1 более значимы, чем метрика точности в информатике здоровья.

Что касается критического кодировщика, как показано в таблице 2, GCNN работает лучше, чем другие кодировщики, по всем показателям оценки в той же структуре. Это отчасти указывает на то, что GCNN обладает более сильной способностью захватывать дальние зависимости и анализировать контекстуальные отношения с помощью сверточных блоков и шлюзового блока. Кроме того, сравнивая CRF с softmax мы видим, что первый со слоем CRF обеспечивает более высокую производительность, чем второй со слоем softmax. Причина в том, что соседние метки TEN имеют сильные зависимости, которые могут быть захвачены CRF.

Другим важным открытием является то, что модели с GCNN работают намного лучше, чем модели с Bi-OnLSTM. Обе модели могут использовать иерархическую информацию для повышения производительности. Однако разница заключается в том, что последний интегрирует внутренние древовидные структуры в RNN для получения упорядоченных нейронов, в то время как первый строит иерархическую структуру с помощью сложенных слоев CNN для захвата локальных и долгосрочных зависимостей и вводит блокировку, чтобы избежать проблем с исчезновением градиента.

Кроме того, как показано на рис. 4, производительность PASCAL явно превосходит Feedback [17] по трем оценочным показателям. Мы считаем, что для этого есть три основные причины. Во-первых, подход с явной обратной связью предназначен для распознавания и нормализации медицинских объектов в клинических текстах на английском языке, а модель PASCAL разработана для задачи TEN в клинических текстах на китайском языке. Во-вторых, составляющие иероглифы в китайском клиническом тексте сложны и содержат не только китайские иероглифы, но и смешанные английские иероглифы. Отношения между ними сложны и разнообразны. Мощные блоки кодировщика GCNN позволяют PASCAL лучше фиксировать контекстуальные отношения и долгосрочные зависимости в клинических предложениях. В-третьих, псевдокаскадная структура в PASCAL может дополнительно повысить производительность модели за счет сохранения полезной информации и уменьшения распространения ошибок. Кроме того, включение CRF может лучше использовать контекстуальную информацию для нормализации объекта лечения. Поэтому, основываясь на приведенном выше анализе, наша модель с GCNN и CRF является наиболее подходящим подходом для задачи TEN для рака молочной железы.

Рис. 4

Сравнение точности между PASCAL и Feedback [17]

Полноразмерное изображение

Вычислительная эффективность

Вышеупомянутые анализы в основном сосредоточены на аспекте точности нормализации. Однако хорошо известно, что вычислительная эффективность является критическим фактором в промышленных приложениях. Основная причина заключается в том, что вычислительная эффективность в пределах конечной вычислительной способности гораздо важнее, чем небольшое улучшение точности при некоторых обстоятельствах. Например, в мобильном мониторинге здоровья время отклика устройства оказывает большое влияние на скорость популяризации. С точки зрения клиницистов, им нужно экономить свое время на принятии решений, а не тратить его на это. Таким образом, мы должны соблюдать баланс между эффективностью и точностью при выборе подходов.

Как показано на рис. 5, наша представленная среда PASCAL с разными кодировщиками тратит разное время обучения на завершение одной эпохи. Мы находим, что Bi-OnLSTM тратит 193 с на одну эпоху обучения, Bi-LSTM нужно 117 с , а TCN и GCNN нужно 33 с и 39 с соответственно. Причина кроется в разных механизмах работы рекуррентных сетей и сверточных сетей. Рекуррентные сетевые модели, такие как Bi-LSTM, не могут быть распараллелены по символам предложения, потому что следующие выходные данные зависят от предыдущего состояния. Однако сверточные сети очень хорошо подходят для параллельных вычислений, поскольку вычисление всех входных символов в предложении может выполняться одновременно. Более того, эффективность обучения TCN выше, чем у GCNN, потому что она напрямую накладывает временную информацию на сверточный процесс и не полагается на блок-затвор, что немного повышает эффективность. Однако производительность GCNN на Precision, Recall и F1 на 6,7%, 4,3% и 5,6% выше, чем у TCN. Поэтому, после всестороннего рассмотрения точности и эффективности, мы выбираем GCNN в качестве кодировщика псевдокаскадной структуры обучения.

Рис. 5

Сравнение вычислительной эффективности PASCAL с разными кодировщиками

Изображение в натуральную величину задача. γ представляет долю потерь TEN в процессе обучения, а (1− γ ) обозначает долю потерь TER. Считая ТЭН первоочередной задачей, вручную корректируем пропорцию γ в смещенной функции потерь \(\mathcal {L}_{BL}\) от 0,5 до 0,9, чтобы исследовать влияние γ на производительность нормализации. Таблица 3 показывает, что по мере увеличения значения γ точность нормализации также увеличивается, что указывает на то, что процесс оптимизации постепенно склоняется к ориентации, выгодной для задачи ТЭН. Мы наблюдаем, что процесс улучшения становится неустойчивым с увеличением значения γ . Например, показатель отзыва, когда γ =0,7 меньше, чем γ =0,6. Мы предполагаем, что основная причина заключается в том, что увеличение γ означает уменьшение 1− γ , что косвенно влияет на процесс оптимизации, связанный со вспомогательной задачей TER. Более того, затронутый вспомогательный TER будет дополнительно влиять на процесс оптимизации общих параметров. Поэтому следует рационально выбирать подходящее значение γ для практических приложений.

Таблица 3. Сравнение производительности при различных значениях смещения

Полноразмерная таблица

Анализ ошибок

В таблице 4 представлены четыре общие ошибки в разных категориях, полученные по результатам тестирования. Отображаемые методы лечения рака молочной железы извлекаются из сложного клинического текста (рис. 1b) и объединяются с позициями объектов. В частности, в таблице перечислены результаты нормализации и соответствующие метки для каждого случая ошибки. Например, [‘AC’, 17, 19], ‘AC’ обозначает схему лечения рака молочной железы, 17 обозначает начальный индекс сущности в предложении, а 19обозначает конечный индекс. Только когда сущность, а также начальный и конечный индексы точны, нормализованные результаты могут быть признаны правильными. В случае ошибки 1 имеется экстранормализованная сущность [ ^′ A C − T ^′ ,11,14], которая считается правильным результатом нормализации. Это происходит потому, что в предложении отсутствует метка объекта, что может быть неизбежным реальным случаем в наборе данных с искусственными метками. Однако случай ошибки также подтверждает эффективность нормализации нашего метода. Случай ошибки 2 относится к общим ошибкам нормализации с помощью наших методов. Однако для случая ошибки 3 его трудно нормализовать, особенно когда схемы лечения редко присутствуют в обучающей выборке. В этом случае алгоритм сопоставил режим с наиболее похожим объектом нормализации. Аналогичным образом, в случае ошибки 4 нормализованные индексы отклоняются от стандартного положения, что приводит к еще одному ненужному объекту «EC-T», который является ошибкой из-за большого сходства с «FEC-T». Все рассмотренные выше случаи ошибок будут в дальнейшем решены в нашей дальнейшей работе и практических приложениях.

Таблица 4 Случаи ошибок при нормализации лечения рака молочной железы

Полноразмерная таблица

Заключение и перспективы

для нормализации сущности рака молочной железы. В отличие от традиционных моделей на основе LSTM, наши подходы улучшают способность фиксировать локальные и дальние зависимости в предложении с помощью закрытой сверточной сети (GCNN) и повышают эффективность обучения. Мы разрабатываем псевдокаскадную структуру со вспомогательной задачей TER, чтобы обеспечить вспомогательную помощь для оптимизации общих параметров и распространения полезной информации, а также со смещенной функцией потерь для дальнейшей оптимизации процесса TEN. Кроме того, мы используем условное случайное поле (CRF) для получения оптимизированных результатов нормализации с учетом предыдущих меток и контекстной информации. Наконец, мы проводим обширные эксперименты с реальным набором данных о схемах лечения рака молочной железы, и экспериментальные результаты подтверждают эффективность и действенность предложенных нами подходов. В общем, представленные методы можно использовать для решения нормализации китайских именованных объектов в любой другой области.

Мы дополнительно улучшаем производительность по следующим трем аспектам. Во-первых, мы пытаемся использовать общедоступный корпус для предварительной подготовки внедрения символов для повышения производительности. Во-вторых, мы интегрируем в модель знания предметной области о раке молочной железы, чтобы сделать модель более целенаправленной. В-третьих, мы рассматриваем возможность динамической настройки процесса оптимизации путем замены статического γ динамическим параметром, который можно узнать из нейронных сетей. Наконец, мы использовали нормализованное лечение и клинические лабораторные измерения, чтобы рекомендовать пациентам лечение рака молочной железы.

Доступность данных и материалов

Набор данных по раку молочной железы, который поддерживает наше исследование в статье, недоступен, поскольку в клиническом тексте содержится много информации о конфиденциальности, и ни один связанный акт не может быть отнесен к публикации медицинских данных в Китае. Кроме того, используемые данные относятся к текстовым данным о внутрибольничной десенсибилизации, не касаются информации о конфиденциальности пациента и предназначены только для научных исследований.

Сокращения

Bi-LSTM:

Двунаправленная долговременная кратковременная память

CRF:

Условное случайное поле

ЭМК:

Электронная медицинская карта

GCNN:

Сверточная нейронная сеть с закрытым входом

ТЭН:

Нормализация лечебного объекта

ТЕР:

Распознавание объекта лечения

ПАСКАЛЬ:

Псевдокаскадное обучение

Ссылки

1. Marklund L, Hammarstedt L. Влияние ВПЧ на рак ротоглотки. J Онкол. 2011 г.; 2011 (1687-8450): 509036. https://doi.org/10.1155/2011/509036.

   ПабМед Google ученый

2. Что такое рак груди? https://www.imaginis.com/general-information-on-breast-cancer/what-is-breast-cancer-2. По состоянию на 11 июня 2008 г.

3. Даглиати А., Сакки Л., Замбелли А., Тиболло В., Павези Л., Холмс Дж. Х., Беллацци Р. Временное электронное фенотипирование путем анализа потоков ухода за пациентами с раком молочной железы. Дж. Биомед Информ; 66:136–47. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2016.12.012.

4. Ядав Р., Хан З., Саксена Х. Прогноз химиотерапии онкологического больного с использованием методов интеллектуального анализа данных. Приложение Int J Comput. 2014; 76(10):28–31. https://doi.org/10.5120/13285-0747.

   Google ученый

5. Ван С. Х., Чжэн Б., Гуд В.Ф., Кинг Дж.Л., Чанг Ю.-Х. Компьютерная диагностика рака молочной железы с использованием байесовской сети доверия, управляемой данными. Int J Med Inform; 54(2):115–26. https://doi.org/10.1016/S1386-5056(98)00174-9.

6. Кейт Р.Дж., Надиг Р. Модели прогнозирования выживаемости при раке молочной железы для конкретных стадий. Int J Med Inform; 97:304–11. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2016.11.001.

7. Конекни Дж., МакМахан Х.Б., Рэймидж Д., Рихтарик П. Федеративная оптимизация: распределенное машинное обучение для интеллектуального анализа данных на устройстве. ArXiv. 2016; абс/1610.02527:1–38.

   Google ученый

8. Ян К., Лю Ю., Чен Т., Тонг Ю. Федеративное машинное обучение: концепция и приложения. ACM Trans Intel Syst Technol. 2019; 10(2):12–11219. https://doi.org/10.1145/3298981.

   Артикул Google ученый

9. PRC N. Китайские рекомендации по диагностике и лечению рака молочной железы, 2018 г. (английская версия). Чин Дж. Рак Рез. 2019; 31: 259–77. https://doi.org/10.21147/j.issn.1000-9604.2019.02.02.

   Артикул Google ученый

10. Li X, Fu C, Zhong R, Zhong D, He T, Jiang X. Гибридная среда глубокого обучения для распознавания бактериальных именованных объектов с функциями домена. Биоинформатика BMC. 2019; 20:583. https://doi.org/10.1186/s12859-019-3071-3.

    Артикул Google ученый

11. Li L, Jiang Y. Интеграция языковой модели и шлюза управления чтением в blstm-crf для распознавания биомедицинских именованных объектов. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinforma. 2020; 17(3):841–846.

    Артикул Google ученый

12. Yoon W, So CH, Lee J, Kang J. Collabonet: сотрудничество глубоких нейронных сетей для биомедицинского распознавания именованных объектов. Биоинформатика BMC. 2019; 20 (Приложение 10): 249. https://doi.org/10.1186/s12859-019-2813-6.

    Артикул Google ученый

13. Zhu H, Hu W, Zeng Y. Flexner: гибкая структура стека lstm-cnn для распознавания именованных объектов В: Tang J, Kan M-Y, Zhao D, Li S, Zan H, редакторы. Обработка естественного языка и китайские вычисления. Чам: Springer: 2019. с. 168–78.

    Google ученый

14. Леаман Р., Исламай Доган Р., Лу З. DNorm: нормализация названия болезни с попарным обучением ранжированию. Биоинформатика. 2013; 29(22): 2909–17. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btt474.

    КАС Статья Google ученый

15. Leaman R, Lu Z. TaggerOne: совместное распознавание именованных объектов и нормализация с полумарковскими моделями. Биоинформатика. 2016; 32 (18): 2839–46. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw343.

    КАС Статья Google ученый

16. Лу Ю., Чжан Ю., Цянь Т., Ли Ф., Сюн С., Цзи Д. Совместная модель на основе перехода для распознавания и нормализации названной сущности болезни. Биоинформатика. 2017; 33 (15): 2363–71. https://doi.org/10.1093/биоинформатика/btx172.

    КАС Статья Google ученый

17. Чжао С., Лю Т., Чжао С., Ван Ф. Нейронная многозадачная обучающая структура для совместного моделирования распознавания и нормализации медицинских именованных объектов. В: Материалы конференции AAAI по искусственному интеллекту, том. 33: 2019. с. 817–24.

18. Duan H, Zheng Y. Исследование особенностей распознавания китайских именованных объектов на основе crfs. Int J Adv Intell. 2011 г.; 3 (2): 287–94.

    Google ученый

19. Luo Y, Song G, Li P, Qi Z. Нормализация многозадачной медицинской концепции с использованием сверточной нейронной сети с несколькими представлениями. В: АААИ: 2018. с. 5868–75.

20. Zhang Y, Ma X, Song G. Нормализация китайской медицинской концепции с использованием встраивания в сеть текста и сопутствующих заболеваний. 2018 Международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных (ICDM).2018. п. 777–86. https://doi.org/10.1109/ICDM.2018.00093.

21. Zhang Q, Yang LT, Zheng Y, Chen Z, Peng L. Эффективная модель глубокого обучения для прогнозирования рабочей нагрузки в облаке для отраслевой информатики. IEEE Trans Ind Inform. 2018; ПП (99): 1–1.

    Артикул Google ученый

22. Бай С., Колтер Дж. З., Колтун В. Эмпирическая оценка общих сверточных и рекуррентных сетей для моделирования последовательности. Препринт arXiv. 2018.

23. Дофин Ю. Н., Фан А., Аули М., Гранжье Д. Языковое моделирование с закрытыми сверточными сетями. В: Материалы 34-й Международной конференции по машинному обучению — Том 70. ICML’17: 2017. с. 933–41.

24. Шустер М., Паливал К.К. Двунаправленные рекуррентные нейронные сети. Транзакции IEEE при обработке сигналов. 1997 год; 45 (11): 2673–81.

    Артикул Google ученый

25. Shen Y, Tan S, Sordoni A, Courville A. Упорядоченные нейроны: интеграция древовидных структур в рекуррентные нейронные сети. Международная конференция по обучающим представительствам (ICLR).2019. п. 1–14.

26. Лафферти Дж. Д., МакКаллум А., Перейра Ф. Условные случайные поля: вероятностные модели для сегментации и маркировки данных последовательности. В: ICML: 2001. с. 282–289.

27. He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. 2016 IEEE Conf Comput Vis Pattern Recognition (CVPR).2016. п. 770–78.

28. Либель Л., Кёрнер М. Вспомогательные задания в многозадачном обучении. ArXiv. 2018; абс/1805.06334:1–8.

    Google ученый

29. Parthasarathy S, Busso C. Лестничные сети для распознавания эмоций: использование неконтролируемых вспомогательных задач для улучшения прогнозирования эмоциональных атрибутов. В: ИНТЕРСПИЧ: 2018. https://doi.org/10.21437/Interspeech.2018-139.1.

30. Shen Y, Tan S, Sordoni A, Courville A. Упорядоченные нейроны: интеграция древовидных структур в рекуррентные нейронные сети. В: Международная конференция по обучающим представлениям: 2019.

31. Оптимизаторы дополнений TensorFlow: LazyAdam. 2019. https://www.tensorflow.org/addons/tutorials/optimizers\_lazyadam.

32. Керас. 2019. https://github. com/keras-team/keras.

33. Абади М., Бархам П., Чен Дж., Чен З., Дэвис А., Дин Дж., Девин М., Гемават С., Ирвинг Г., Изард М., Кудлур М., Левенберг Дж., Монга Р., Мур С., Мюррей Д.Г., Штайнер Б., Такер П., Васудеван В., Уорден П., Вике М., Ю Ю., Чжэн X. Tensorflow: система для крупномасштабного машинного обучения. В: OSDI 16: 2016. с. 265–83.

34. Liu Y, Zhou Y, Wen S, Tang C. Стратегия выбора показателей производительности для оценки классификатора. Int J Mob Comput Multimed Commun; 6(4):20–35. https://doi.org/10.4018/IJMCMC.2014100102.

Скачать ссылки

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить редактора и всех анонимных рецензентов за ценные предложения и конструктивные комментарии. Мы благодарим Yidu Cloud за предоставление исследовательской платформы.

Финансирование

Это исследование было поддержано Национальной ключевой программой исследований и разработок Китая (2018YFC0116800), Национальным фондом естественных наук Китая (61772110), Программой внедрения талантов дисциплины в университеты (План 111) (B20070) и Темой Ляонин Департамент образования провинции (LZ2019002).

Информация об авторе

Авторы и организации

1. Школа компьютерных наук и технологий, Даляньский технологический университет, No.2 Linggong Road, Ganjingzi District, Далянь, Ляонин, 116024, Китай

   Yang An & Xiaopeng Wei

2. Первая больница Университета Ланьчжоу, 1 Donggang W Rd, Chengguan District, Lanzhou, Gansu, 730000, Китай

   Jianlin Wang

3. Международный экономический и бизнес-университет Дунси,

   , , № 20 Jianshan Street, Shahekou District, Далянь, Ляонин, 116025, Китай

   Лян Чжан

4. Даляньский университет, № 10 Xuefu Street, Зона экономического и технологического развития, Далянь, Ляонин, 116622, Китай

   Hanyu Zhao

5. BeiJing Haoyisheng Cloud Hospital Management Technology Ltd., № 10 Dewai Street, Xicheng District, Пекин, 100088, Китай

   Zhan Gao

6. Народная больница провинции Ляо Шэньхэ, № 33 District, Shenyang, Liaoning, 110016, China

   Haitao Huang & Zhenguang Du

7. AI Lab, Yidu Cloud, No. 35 of Huayuan North Road, Haidian District, Beijing, 100191, China

   Zengtao Jun Yan 9 & 0005

8. Школа инноваций и предпринимательства, Даляньский технологический университет, No.2 Linggong Road, Ganjingzi District, Dalian, Liaoning, 116024, China

   Bo Jin

Авторы

90 публикаций

Авторы 90 публикаций

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Jianlin Wang

Просмотр публикаций автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

Лян Чжан

Посмотреть публикации автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Hanyu Zhao

Просмотр публикаций автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Zhan Gao

Просмотр публикаций автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Хайтао Хуан

Посмотреть публикации автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Zhenguang Du

Просмотр публикаций автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Zengtao Jiao

Просмотр публикаций автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Jun Yan

Посмотреть публикации автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Xiaopeng Wei

Просмотр публикаций автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Bo Jin

Просмотр публикаций автора

Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Вклады

YA предложил метод нормализации объекта лечения рака молочной железы и написал статью. ХЗ помогал проводить эксперименты. LZ рассмотрел документ и обсудил технические детали. ZJ помог задумать исследование. ZG, BJ, JY и XW руководили исследованием. JW, HH и ZD в основном отвечали за сбор данных, десенсибилизацию и аннотацию и вносили соответствующие предложения с точки зрения медицины. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Автор, ответственный за переписку

Переписка с Лян Чжан.

Декларация этики

Утверждение этики и согласие на участие

Использование клинического текста из реального набора данных ЭУЗ было одобрено Комитетом по этике Первой больницы Университета Ланьчжоу (№ LDYYLL2019-274). Исследование проводилось в соответствии с принципами Хельсинкской декларации. Кроме того, все использованные клинические данные были ранее одобрены устным согласием пациентов, а десенсибилизированный клинический текст не касался каких-либо личных данных, которые отражают личность человека.

Согласие на публикацию

Неприменимо.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Дополнительная информация

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Права и разрешения

Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате, при условии, что вы укажете соответствующую ссылку на оригинальный автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Отказ Creative Commons от права на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если иное не указано в кредитной линии данных.

Перепечатки и разрешения

Об этой статье

Инструменты и услуги миграции, модернизации и виртуализации приложений VMS / OpenVMS для Intel x86 Redhat, Suse Linux

1. Sector7

С 1985 года компания Sector7 занимается исключительно размещением и переносом приложений на платформы UNIX и Linux (redhat, Suse). В 1987 году мы разработали набор инструментов для миграции VMS/OpenVMS, основанный на нашем наборе инструментов для миграции RSTS PDP-11. Компания Sector7 успешно перенесла более 500 основных приложений на различные производные платформы UNIX и Linux. Набор инструментов VX/RT содержит инструменты миграции, повторного размещения и модернизации приложений VMS/OpenVMS для x86 Linux и Windows. VT/RT — это библиотека из 900 по вызову и функциям, совместимым с сервисами, изначально скомпилированными для Linux и Windows. Если ваше приложение использует SMG, то наши собственные подпрограммы SMG$ будут отображать те же экраны, что и в VMS/OpenVMS.

VX/RT VMS / OpenVMS Migration Toolkit предоставляет всю среду VMS / OpenVMS и вызываемые интерфейсы для Linux. VX/RT позволяет вашим программистам продолжать программировать и поддерживать приложения VMS/OpenVMS, а затем компилировать и связывать те же самые приложения в Linux без каких-либо изменений в общей исходной базе. Мы называем это «непрерывной интеграцией».

Помимо VMS Migration и VMS / OpenVMS Cloud и решений для виртуализации — все знают, что Sector7 также изобрел Интернет (Autobots Vs Sector7). Не предполагается, что Optimus Prime использует перенесенную VMS. PS: В реальной жизни мы НЕ брали детей, но мы изобрели Интернет, сотовые телефоны и т. д. (Just Sayin).

   VMS в облаке Эмулятор HTML5 VTxxx

Набор инструментов для миграции VX/RT будет работать в любой версии Linux и особенно подходит для платформы Intel x86, предоставляя собственные возможности x86 для VMS / OpenVMS. Набор инструментов Sector7 позволяет вашим разработчикам поддерживать приложение на VMS / OpenVMS и компилировать без каких-либо ручных изменений в Linux. Этот уровень совместимости позволяет осуществлять «постоянную интеграцию» — НЕТ ЗАМОРОЗКИ КОДА, НЕТ ИЗМЕНЕНИЯ КОДА ВРУЧНУЮ.

 

На этом веб-сайте представлены разумные технические сведения о технологиях и процессах, которые мы используем для осуществления миграции «кнопкой», которую мы называем непрерывной интеграцией или CI. См. выпадающее меню вверху для более подробной технической детализации. Они логически сгруппированы.

 

Для CI и плавного процесса миграции требуется ряд элементов: Преобразование языка 3GL , совместимость API, доступ к данным (Rdb/RMS/FDL), совместимость с FORMS (SMG, FMS, DEC FORMS) и поддержка во время выполнения (DCL, SORT, LOCK MANAGER, ACMS, DMQ/RTR и т. д.).

Преобразование языков VMS / OpenVMS 3GL , которые переводят VMS / OpenVMS 3GL с расширениями VMS в эквивалент Linux, Windows ANSI. Там, где нет эквивалента ANSI, мы конвертируем 3GL в C++. Это также 100% автоматический процесс, не требующий модификации исходного кода VMS или созданного кода, который будет работать в Linux/Windows. VMS Fortran в ANSI (Intel) FORTRAN [с расширением ввода-вывода для RMS], VMS COBOL в ANSI COBOL (Fujitsu или Micro-focus), VMS BASIC в C, VMS PASCAL в C++. [RedHat, Oracle, Suse Linux]

 

100% совместимость VMS / OpenVMS API для Linux и Windows (см. ниже VX/RT). Все интерфейсы к VMS/OpenVMS, которые вызывает ваше приложение, должны быть доступны для целевой операционной системы. Ваше приложение должно иметь возможность вызывать эти VMS/OpenVMS API без изменения какого-либо кода VMS/OpenVMS. ACMS$.*() BAS$.*() CLI$.*() COB$.*() CONV$.*() EDT$.*() FDL$.*() FDV$.*() FOR$ .*() FORMS$.*() LBR$. *() LIB$.*() MTH$.*() OTS$.*() PAMS$.*() PAS$.*() SMG$.* () STR$.*() SYS$.*() TPU$.*(). Набор API должен принимать точно такие же аргументы, выполнять ту же функцию и возвращать точно такие же коды возврата и данные. Если все это идентично VMS/OpenVMS, то ваша программа будет работать идентично и «не будет знать, что она работает в Linux».

Например: строки передаются в VX/RT как строковые дескрипторы VMS/OpenVMS с теми же вариантами, что и VMS/OpenVMS, полностью поддерживаются STATIC, DYNAMIC, $DTYPE и $CLASS.

VX/RT обеспечивает ЛОГИКА VMS, СИМВОЛЫ, АСИНХРОННЫЙ ВВОД-ВЫВОД с ФЛАГАМИ СОБЫТИЙ AST, ТАЙМЕРЫ ВВОДА-ВЫВОДА ($QIO и $QIOW) (VMS QUADWORD DATE TIME).

Какая бы функциональность VMS ни требовалась вашей программе, VX/RT обеспечит идентичную функциональность, используя полностью компилируемые библиотеки NATIVE x86.

Все API-интерфейсы Sector7 VMS написаны на C и C++ и полностью скомпилированы в динамически подключаемую библиотеку. [ RedHat, Oracle, Suse Linux ]

 

VMS / OpenVMS DCL, JOB и PRINT SPOOLER ($GETQUI, $SNDJBCW) с полной интеграцией команд DCL. Диспетчер блокировки VMS SYS$ENQ() и т. д. Компилятор сообщений VMS, компилятор VMS CLD, VMS SORT MERGE. [ RedHat, Oracle, Suse Linux ]

 

Rdb VX/SQLMOD преобразует Rdb SQLMOD в Oracle Pro C или Postgres ECPG. Rdb SQLMODS преобразуются в Oracle PRO*C или Postgres ESQL. Это также доступно для VMS/OpenVMS. клиент Oracle или Postgres (из VSI) устанавливается на VMS/OpenVMS, база данных Oracle или Postgres работает на внешнем сервере Linux или Windows. VX/SQLMOD также доступен для VMS/OpenVMS, что позволяет пользователям заменить Rdb базами данных Open и сократить накладные расходы rdb на VMS/OpenVMS. Сервер может работать на Oracle Non Stop Linux, RedHat Linux и Suse Linux.

 

RMS : RMS Sector7 обеспечивает идентичную функциональность для ИНДЕКСИРОВАННЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ, ОТНОСИТЕЛЬНЫХ и ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ файлов в ФИКСИРОВАННЫХ и ПЕРЕМЕННЫХ RFM. Доступ к VX/RMS осуществляется (как и VMS/OpenVMS) через API SYS$ (SYS$OPEN и т. д.) и блоки FAB, RAB, XAB NAM. VX/RT также имеет VMS SORT MERGE и полное описание файла FDL (через VX/DCL или FDL$). [ RedHat, Oracle, Suse Linux ]

 

ФОРМЫ И ЭКРАНЫ : Sector7 имеет реализации DECFORMS, SMG и FMS для [RedHat, Oracle, Suse Linux] и Windows

 

Последние новости

VMS / OpenVMS Rdb для Postgres или Oracle, Sector7 сотрудничает с VSI.

 

Sector7 усовершенствовал Vx/SQLMOD для создания Postgres ECPG из SQLMOD в дополнение к Oracle Pro*C. Vx/SQLMOD также генерирует тестовые драйверы для всех преобразованных SQLMOD, что делает модульное тестирование простым и недорогим. Эти драйверы модульного тестирования также могут быть связаны с исходным скомпилированным SQLMOD на VMS/OpenVMS и предоставляют возможности модульного тестирования для исходного SQLMOD. Vx/SQLMOD позволяет вашему приложению VMS/OpenVMS продолжать работать на VMS/OpenVMS и переносит базу данных на сервер Linux, Windows или UNIX, на котором работает Oracle или Postgres.

SQLMOD преобразуется в Postgres ECPG или Oracle Pro*C на VMS / OpenVMS. Установите клиент Oracle или Postgres на VMS/OpenVMS. Преобразуйте свои данные Rdb в Oracle или Postgres и подключите свою систему VMS/OpenVMS к серверу базы данных Windows/Linux или UNIX.

Заинтересованы в снижении лицензионных сборов Oracle/Rdb для вашей организации и высвобождении циклов ЦП VMS/OpenVMS?
Замените Rdb на виртуальной машине VAX или ALPHA и подключитесь к корпоративной базе данных Oracle/Postgres.

Подробнее

 

VMS Software Inc и Стратегическое партнерство Sector7

и Sector7 сотрудничают, чтобы помочь разработчикам VMS/OpenVMS перенести Oracle Rdb на базы данных Postgres или Oracle, размещенные на серверах VMS или Linux. SQLMOD преобразуется в собственный встроенный SQL в C (ECPG или Pro*C), а CDD преобразуется в Sector7 Vx/CDD с включенными файлами, сгенерированными для C, COBOL, PASCAL, FORTRAN, DEC FORMS.

Подробнее

 

Стратегическое партнерство Salem Automation Inc и Sector7

и Sector7 подписали соглашение о стратегическом партнерстве для переноса приложений VMS/OpenVMS на Linux и Unix. Salem Automation, Inc. — поставщик управляемых услуг, специализирующийся на устаревших решениях для ИТ-инфраструктуры, системной инженерии, ИТ-аналитике, бизнес-аналитике, программировании на заказ и автоматизации управления процессами.

 

 

Лицензия DEC Vx/DCL для первого выпуска OSF/1 (DEC UNIX)0355

См. PDF      См. веб-страницу

 

 

Инновационный процесс снижения рисков

Sector7 является идейным лидером в области технологий и процессов миграции приложений. Мы внедряем инновации при каждой миграции и всегда инициируем новое поколение инструментов и процессов.

Sector7 предоставляет инструменты и услуги миграции. Мы предлагаем (A) планирование (B) расчет стоимости (C) управление проектом (D) помощь по запросу (E) расширение команды (F) полную миграцию под ключ.

Узнать больше

Миграция и модернизация VMS/OpenVMS с 1985 года

При успешном переносе приложений PDP-11, HP-3000 и VMS/OpenVMS на UNIX и Linux нас попросили обеспечить всемирную консолидацию UNIX-серверов UNIX. практика в IBM. Эта практика в конечном итоге стала известна как IBM Migration Factory. В 2003 году IBM приобрела интеллектуальную собственность Sector7 для бизнеса по консолидации серверов UNIX в UNIX, сделав ее практической частью IBM Global Services и оставив Sector7, чтобы снова сосредоточиться на более длительных временных рамках. сложные специализированные услуги миграции приложений VMS / OpenVMS и повторного хостинга / переплатформы, которые были нашей страстью и эксклюзивным направлением более 30 с лишним лет (основана в октябре 1985).

Узнать больше

Патенты на миграцию

Получение патента было очень «крутым», но более чем «крутым» потребовался значительный объем работы, чтобы рационализировать процесс миграции в виде математической модели. Без такой модели у вас не может быть масштабируемого повторяемого процесса. Без модели и масштабируемого процесса это превращается в «угадывание» без «строгости» для поддержки оценок.

#7,616,583 Компьютер определяет первое множество серверов, срок аренды которых истекает в течение заранее определенного периода, или текущее или прогнозируемое пиковое использование превышает заданный процент их емкости. Компьютер определяет второе множество серверов, которые имеют достаточный срок аренды и избыточную мощность. Компьютер определяет и записывает, какие серверы из первого множества следует консолидировать на серверах из второго множества, исходя из достаточной мощности, совпадения приложений и прогнозируемого срока службы приложений из второго множества, и определяет расписание для выведение из эксплуатации серверов из первого множества с приложениями, имеющими недостаточный прогнозируемый срок службы, и оценка экономии затрат на консолидацию.

PDF (#7,616,583)   HTML (#7,616,583)

#8,869,124 Реализованный компьютером метод и программный продукт для оценки затрат и/или временных требований для переноса приложения с одной платформы на другую. Способ включает в себя получение идентификаций для задач, получение по меньшей мере одного типа оценки, выбранного для оценки затрат и/или требуемого времени для миграции, где тип оценки определяет степень точности для оценки затрат и/или требуемого времени для миграции, сопоставление базовых затрат и/или временные требования к идентифицированным задачам, получение идентификаций атрибутов, влияющих на базовые затраты и/или временные требования, сопоставление стоимостных и/или временных факторов с задачами, соответствующего стоимостного и/или временного фактора, указывающего сумму, на которую Атрибут влияет на соответствующие базовые затраты и/или требования времени для задачи, а также на оценку затрат и/или требований времени для каждой задачи путем применения соответствующих факторов стоимости и/или времени для каждой задачи к соответствующим базовым затратам и/или базовому времени. Требования к каждой задаче.

PDF (#8,869,124)   HTML (#8,869,124)

Непрерывная интеграция, 100% преобразование «, что позволяет одновременно разрабатывать VMS/OpenVMS и осуществлять миграцию UNIX/Linux с нулевой заморозкой кода и непрерывной проверкой перенесенного конечного продукта.

Наша методология миграции гарантирует, что наши инструменты перенесут 100 % вашего приложения. Это означает, что ваши разработчики могут свободно продолжать разработку на VMS / OpenVMS, а когда миграция и среда будут полностью протестированы, просто «переключитесь» на последнюю кодовую базу в Linux или UNIX. Целью является ЗАМОРОЗКА НУЛЕВОГО КОДА и время «переключения» < 1 недели.

Узнать больше

Автоматический переход с языка VMS на ANSI (непрерывная интеграция)

Наш подход основан на наборе инструментов миграции Vx/Tools. Vx/Tools состоит из трансляторов расширенного языка VMS/OpenVMS, которые автоматически конвертируют VMS/OpenVMS 3GL в эквивалент ANSI или в C/C++. Преобразователи языков Vx/Tools включают BASIC, C, COBOL, Fortran и PASCAL (MACRO-32 предлагается как услуга).

Языки

VX/RT VMS-совместимый API (SYS$ и т. д.) в Linux

Компонент среды выполнения предоставляет все библиотеки и программы поддержки VMS/OpenVMS, которые необходимы вашему существующему приложению VMS/OpenVMS для запуска без изменений на открытой платформе. Более 900 VMS/OpenVMS API (SYS$, LIB$, SOR$, CLI$, MSG$, FOR$, OTS$, CONV$, FORMS$, FDV$, SMG$, ACMS$, RTR$, TSS$, PAMS , DMQ$), подсистемы VMS/OpenVMS, управление очередями RMS, DCL, BATCH и PRINT, управление экраном (SMG, FMS, TDMS, DEC FORMS), управление транзакциями и потоками данных (ACMS, DecMessageQ, RTR) и поддержка VMS/OpenVMS среда (компилятор CLD, компилятор сообщений, полная поддержка логических имен VMS, QIO (синхронный и асинхронный), таймеры, флаги событий. QIO поддерживается для дисков, терминалов, TCP/IP, почтовых ящиков и в прошлом X.25 и X.29.

Vx/RT

Vx/RT Tools Source License

Подход Sector7 к лицензированию исходного кода гарантирует, что когда вы выбираете Sector7 для помощи или управления миграцией приложений, ваша организация будет иметь весь исходный код для инструментов миграции Sector7 (все написано на C и C++). Кроме того, это позволяет вашей организации переименовывать API-интерфейсы VMS/OpenVMS и организовывать их в библиотеки распространения классов вашей внутренней организации. Например: $ASCTIM() to Organization_Ascii_Get_Modified_Julian_Date_Time() — или, может быть, что-то менее подробное) [Factoid: дата/время VMS / OpenVMS основано на всемирном стандарте, известном как измененная дата по юлианскому календарю или MJD].

Подробнее

Преобразование данных VMS / OpenVMS RMS

Данные могут быть перенесены из VMS / OpenVMS RMS в наш Vx/RMS, который обеспечивает функциональную совместимость RMS в Linux с использованием сбалансированного дерева B+. все использование VMS / OpenVMS RMS работает точно так же, используя Vx/RMS (FABDEF, RABDEF, NAMDEF, XABDEF, подпрограммы RMS SYS$, DCL RMS, такие как CONVERT/FDL, COPY и т. д.). Также поддерживается управление версиями VMS/OpenVMS.

VX/DataX

Под ключ, инструменты, расширение

Если вам нужны дополнительные ресурсы или навыки для повторного размещения ваших приложений, Sector7 предлагает наш опыт успешного управления и миграции крупных проектов, управления ресурсами из разных организаций и превосходные технические навыки для предоставления решения, адаптированного к потребностям вашей организации.

Подробнее

Управление миграцией: все дело в процессе, опыте, смягчении последствий и планировании

Мы придаем большое значение нашему четко определенному процессу, эффективному управлению проектами, техническому лидерству и акценту на тестировании. Прежде чем приступить к серьезному проекту повторного размещения, организация должна знать о потенциально серьезных проблемах в управлении проектом и реализации проекта. Отсутствие опыта повторного размещения может привести к тому, что эти проблемы станут очевидными только в середине проекта повторного размещения.

Миграция проходит успешно, если она запланирована и управляема. Частью планирования и управления является знание времени позиции (и того, какие позиции должны быть включены). За более чем 30 лет Sector7 накопил огромную базу данных о позициях и времени из реальных проектов. Мы используем эти проверенные показатели для планирования, выделения ресурсов и управления нашими миграциями. Если ваша организация не хочет, чтобы Sector7 участвовал в повседневном управлении вашим проектом, мы все равно можем поделиться своим опытом. В дополнение к «стоимости» (время и ресурсы) Sector7 также имеет большой опыт работы с позициями и процедурами, необходимыми для миграции, о которых вы, возможно, даже не «знаете, что не знаете» (неизвестное неизвестное).

Управляемая миграция

Фабрика миграции

Поскольку сложный проект переноса может проходить через множество уникальных этапов, специалисты с экспертными навыками могут перемещаться в проект и выходить из него в соответствии с планом проекта. Это дает невероятное преимущество, потому что эти специалисты привлекаются к проекту точно в нужное время для выполнения задач, требующих их опыта. Это позволяет нам использовать определенные навыки в нескольких проектах, чтобы каждый проект выполнялся в соответствии с графиком, при этом минимизируя затраты на каждый отдельный проект. Эта концепция «точно вовремя» очень похожа на сегодняшние современные производственные предприятия и является источником термина «миграционная фабрика».

Результатом успешной Миграционной фабрики является беспрецедентная производительность, которая позволяет нам эффективно конкурировать со стоимостью офшорной рабочей силы, сохраняя при этом нашу рабочую силу в США и Европе.

Узнать больше

Как долго и сколько?

Большой вопрос . У нас есть продвинутые процессы оценки, которые могут легко предоставить вам план проекта из 5000 шагов и предложение с фиксированной ценой. Для этого мы должны быть уверены в своей способности оценить рабочую среду, уровни квалификации и технологии, которые необходимо перенести.

С 1985 года (более 30 лет) Sector7 в основном выполнял миграцию с использованием наших инструментов. Таким образом, у нас есть метрики по более чем 1000 проектам, на которые можно опираться.

Мы ЗНАЕМ сколько времени занимает миграция 1 строки COBOL, FORTRAN. С, С++, БЕЙСИК, ПАСКАЛЬ.

Мы ЗНАЕМ, например, что переписывание DCL в сценарий оболочки Linux является самым дорогостоящим преобразованием языка — около 9 долларов США за каждую строку, выполненную («завершено» в данном случае означает перенесенную, полностью протестированную и готовую к использованию) экспертами, знающими DCL и Linux сценарии оболочки — это также основная причина, по которой клиенты ЛЮБЯТ наш DCL для Linux и UNIX.

Наш подход прост и имеет смысл. (A) Миграция должна быть завершена и переведена на производственные серверы в минимально возможное время (B) Миграция — это НЕ время думать об улучшении или изменении базовой технологии (C) Оставьте любую работу по разработке до завершения миграции, как тогда ЭТО НЕ БУДЕТ НА КРИТИЧЕСКОМ ПУТИ

Если мы знаем, что вызывает системная служба и какие «многоуровневые продукты» вы используете, мы можем оценить «сложность». СКОЛЬКО ДОЛГО и СКОЛЬКО являются простыми функциями количество строк кода * время на строку * сложность .

Вы хотите знать: как, как долго и сколько?

Свяжитесь с нами сейчас

Приложения VMS / OpenVMS/VMS, работающие на x86 Intel Linux

С помощью процесса миграции Sector7 и инструментов миграции ваши приложения VMS / OpenVMS могут быть портированы на x86 Linux СЕГОДНЯ .

Узнать больше

Sector7 Timeline

Некоторые интересные события 19 века85. Вы можете увидеть генезис Vx/TOOLS. С первой миграции PDP11-RSTS BASIC+2 на VAX BASIC и с этим DCL, SMG, System Services.

Временная шкала

Примеры миграции VMS / OpenVMS

Мы составили список примеров из практики, чтобы продемонстрировать разнообразие типов проектов, которые мы успешно завершили.

Практические примеры

Миграция VMS/OpenVMS Список выбранных клиентов

Список клиентов, для которых мы выполнили миграцию.

Список клиентов

Миграция VMS/OpenVMS Избранные ссылки

Вот краткое изложение того, что говорят наши клиенты. Перейдите на нашу страницу ссылок, чтобы узнать больше.

«Sector7 постоянно делал больше, чем ожидалось […] на всех этапах выпуска, вовремя и в рамках бюджета».
Норм Бек, менеджер SDMN, Telstra

Ссылки

VX/Инструменты: Обзор возможностей миграции VMS/OpenVMS

Миграция расширенного синтаксиса VMS/языка OpenVMS на компиляторы ANSI на x86 Linux

Миграция VMS/OpenVMS BASIC на x86 Intel Linux

VX/BASIC VMS/OpenVMS BASIC на компилятор/транспайлер ANSI C. VX/BASIC позволяет компилировать исходный код VMS/OpenVMS BASIC и выполнять его в Linux и UNIX. БАЗОВЫЙ ввод-вывод выполняется VX/RMS, который предоставляет VMS/OpenVMS RMS для Linux и UNIX.

VX/BASIC

 

Миграция VMS/OpenVMS Fortran x86 Intel Fortran на Linux

VX/Fortran Преобразует VMS/OpenVMS HP Fortran в ANSI Intel Fortran для Linux и UNIX. Все расширения VMS / OpenVMS для ANSI Fortran и преобразованы в ANSI Fortran (Intel). VMS / OpenVMS Fortran I/O (RMS) преобразованы в API-интерфейсы расширения Sector7 Fortran и обеспечивают идентичный файловый ввод-вывод RMS в Linux/UNUX.

VX/FORTRAN

 

Миграция VMS/OpenVMS COBOL на Fujitsu и Micro Focus на x86 Linux

VX/COBOL Преобразование VMS/OpenVMS COBOL в Fujitsu или Micro Focus COBOL. Дескрипторы VMS / OpenVMS и расширения синтаксиса ANSI COBOL преобразуются в ANSI COBOL. VX/RMS заменяет файловую систему подключаемых модулей как для Fujitsu, так и для Micro Focus.

VX/COBOL

 

Миграция расширенного синтаксиса C VMS/OpenVMS на ANSI C x86 Intel Linux

VX/Cpp Преобразует VMS/OpenVMS C в переносимый язык ANSI C для Linux и UNIX.

VX/C

 

Миграция VMS/OpenVMS PASCAL ANSI на C++ на VMS/OpenVMS и x86 Linux OpenVMS, Linux или UNIX.

VX/PASCAL

 

Миграция VMS/OpenVMS DDL на x86 Intel Linux

VX/DDL Преобразует VMS/OpenVMS DDL во включаемый формат для BASIC/C/C++/COBOL/FORTRAN/PASCAL/Oracle.

VX/DDL

 

 

Миграция и запуск VMS / OpenVMS DCL на x86 Linux

VX/DCL — это реализация цифрового командного языка DEC VMS для Linux/UNIX. VX/DCL позволяет вам использовать команды VMS, с которыми вы знакомы в системах Linux/UNIX. Ваши командные сценарии (файлы .COM) будут работать на новой платформе. VX/DCL реализует все часто используемые команды и лексические элементы DCL. Кроме того, если вы используете CLD VMS/OpenVMS для повышения доступности командной строки ваших программ, Vx/Tools включает компилятор CLD, совместимый с VMS/OpenVMS, и доступ ко всем CLD через CLI$ API.

 

VX/DCL поддерживает стандартное использование и манипулирование символами. Подстановка символов также поддерживается. Имена символов могут иметь длину от 1 до 255 символов. Имена разрешенных символов могут начинаться с «A-Z», «a-z», «_». Два знака «=» определяют, что символ должен быть помещен в глобальную таблицу символов (CLI$K_GLOBAL_SYM). Один «=» помещает символ в локальную таблицу символов (CLI$K_LOCAL_SYM). Поиск в таблицах символов выполняется локально, а затем глобально.

VX/DCL

VMS / OpenVMS ПЕЧАТИ И ПАКЕТНАЯ ОЧЕРЕДЬ Миграция на x86 Intel Linux

VX/JSP — это реализация диспетчера очередей VMS BATCH & PRINT, API и интерфейса командной строки для Linux/UNIX. Это дополнительный модуль для VX/DCL, обеспечивающий функциональность VMS DCL для Linux и UNIX.

VX/JSP

КОМПИЛЯТОР CLD VMS / OpenVMS Миграция на x86 Intel Linux

Компилятор VX/CLD VMS / OpenVMS Command Line Definition (настройка DCL и CLI программы) для Linux и UNIX (CLI$PARSE, CLI$DISPATCH, CLI$PRESENT, CLI$GET_VALUE).

VX/CLD

КОМПИЛЯТОР СООБЩЕНИЙ VMS / OpenVMS Миграция на x86 Intel Linux

Компилятор файлов сообщений VX/MSG VMS / OpenVMS ($GETMSG, $FAO, $FAOL, $PUTMSG и т. д.) для Linux и UNIX.

VX/MSG

ЛОГИКА VMS / OpenVMS Миграция на x86 Intel Linux

VX/RT поддерживает логический менеджер, совместимый с VMS, позволяющий определять таблицы и логические классы наследования для подпроцессов. Логический режим пользователя и режим ядра поддерживаются, и соблюдаются правила сохраняемости. В дополнение к стандартному логическому управлению Sector7 расширил логическую подсистему, чтобы обеспечить доступ к логическим элементам и их установку из API в стиле UNIX. Все трансляторы языка Sector7 принимают спецификации файлов VMS и логические имена в качестве входных данных для процедур файлового ввода-вывода.

СИМВОЛЫ

VXRT также поддерживает символы VMS/OpenVMS. В отличие от переменных среды UNIX, символы VX/RT передаются через IPC в VX/DCL, где хранятся значения символов, гарантируя, что символы могут быть установлены в программе и извлечены в другой программе или в CLI VX/DCL ($DELETE_SYMBOL $GET_SYMBOL, $ НАБОР_СИМВОЛ).

Миграция системных служб и API VMS / OpenVMS в x86 Intel Linux

VX/RT — это библиотека, написанная на C и C++, которая обеспечивает функциональность VMS / OpenVMS API в Linux и UNIX. Это делает миграцию или повторное размещение/переплатформирование приложений, которые широко используют VMS / OpenVMS API и базовые подсистемы (DCL, Queue’s, RMS, ACMS, DEC FORMS), для работы в Linux и UNIX без изменений. Vx/Tools и VX/RT — не эмуляция, API написаны на полностью скомпилированных и оптимизированных C и C++.

VX/RT

 

VMS / OpenVMS LIBRARIAN Миграция на x86 Intel Linux

VX/LBR VMS / OpenVMS LIBRARIAN Утилита с LBR$ API и командами DCL LIBRARIAN для Linux и UNIX.

VX/LBR

 

VMS / OpenVMS SORT/Merge Миграция на x86 Intel Linux

VX/SOR VMS / OpenVMS Утилита SORT/MERGE с SOR$ API и командой DCL SORT/MERGE для Linux и UNIX.

VX/SOR

 

VMS / OpenVMS FDL Migration to x86 Intel Linux

VX/FDL VMS / OpenVMS FDL полностью поддерживаются как через интерфейс DCL, так и через API FDL$ в Linux и UNIX

VX05DL 900

Миграция экрана и форм VMS/OpenVMS на x86 Linux

Миграция VMS/OpenVMS SMG API на x86 Intel Linux

VX/SMG Реализация службы управления экраном VMS от DEC для Linux и UNIX. Поддерживается полный VMS / OpenVMS SMG, ТЕРМИНАЛЫ, ВИРТУАЛЬНЫЕ ДИСПЛЕИ, ПРОСМОТР. Ваши экраны SMG будут отображаться в Linux так же, как и в VMS/OpenVMS.

VX/SMG

Миграция VMS / OpenVMS FMS на x86 Intel Linux

VX/FMS Реализация системы управления формами DEC VMS / OpenVMS для Linux и UNIX. VX/FMS имеет полный набор FDV$ API и компилятор FMS Forms. Ваши экраны FMS будут отображаться в Linux так же, как и в VMS / OpenVMS

VX/FMS

VMS / OpenVMS Миграция TDMS на x86 Intel Linux

VX/TDMS Форма TDMS преобразуется в менеджер форм Flexus SP2 и TDMS API преобразованы в API Flexus SP2. Ваши экраны TDMS будут отображаться в Linux так же, как и в VMS / OpenVMS 9.0005

VX/TDMS

VMS / OpenVMS DECForms to C++ Classes Migration to x86 Intel Linux

VX/DECForms Преобразователь IFDL в C++. Экран расписан вьюпортами и панелями. Поддерживается полное сопоставление области просмотра/панели/экрана DECForms, поле за полем редактирования и вкладок. Ваши экраны DecFORMS будут отображаться в Linux так же, как и в VMS/OpenVMS

VX/DECForms

 

Миграция VMS/OpenVMS RMS на x86 Intel Linux

VX/RT включает в себя VX/RMS полную файловую систему RMS для Linux/UNIX. VX/RMS поддерживает все форматы файлов VMS (KEYED, RELATIVE, SEQUENTIAL, BLOCK) и все типы записей и ключей. Сопоставления VX/RMS Файлы с ключами RMS сопоставляются с файловой системой дерева C-ISAM V4 B_, к которой могут обращаться шлюзы из большинства реляционных баз данных и генераторов отчетов. Кроме того, Sector7 предоставляет интерфейс ODBC для VX/RMS, позволяющий одновременно извлекать данные в режиме клиент-сервер из систем и приложений на базе Windows. VX/RMS доступен через стандартный интерфейс SYS$ и обеспечивает полную поддержку FAB, RAB, NAM и XAB. VX/RMS также включает полный набор FDL$ API с соответствующими программами командной строки FDL (ANALYZE/RMS CONVERT/FDL).

VX/RT включает ряд вызываемых пользователем подпрограмм преобразования данных. Основная проблема при перемещении данных между VMS и другими архитектурами заключается в том, что внутреннее представление данных отличается не только порядком байтов, но и форматом с плавающей запятой по умолчанию в большинстве ОТКРЫТЫХ систем — IEEE488, а VMS — DFLOAT. Sector7 предоставляет VX/DataX, который преобразует записи данных RMS в любую архитектуру машины. Записи переменного формата обрабатываются языком сценариев данных Sector7.

API VMS/OpenVMS для подсистемы RMS совместимы с VMS/OpenVMS. Большинство из них имеют форму SYS$XXXX({Rab/Fab}, AST Success, AST Error) FABDEF, RABDEF, NAMDEF, XAMDEF и т. д. имеют ту же структуру, что и VMS/OpenVMS, и могут использоваться те же определения из STARLET.

VX/RMS

VMS / OpenVMS RMS и МИГРАЦИЯ ДАННЫХ VX/RMS

VX/DataX позволяет пользователям переносить файлы данных из операционной системы VMS в UNIX. VX/DataX также позволяет пользователям указать программируемую схему для преобразования данных в соответствующий формат (DEC в IEEE, Little Endian в Big Endian, Quadword Data/Time в UNIX Date Time) для целевой платформы.

VX/DATAX

 

Миграция VMS / OpenVMS Rdb SQLMOD в Oracle Pro*C и Postgres ECPG транслятора для VMS / OpenVMS и x86 Intel Linux

Преобразователь VX/SQLMOD VMS / OpenVMS SQLMOD в Oracle Pro*C и Postgres ECPG. Sector7 VX/SQLCC — это инструмент миграции, который преобразует процедуры Rdb SQLMOD в функционально эквивалентные встроенные SQL Postgres или Oracle на языке C (ECPG или Pro*C), позволяя приложениям VMS/OpenVMS напрямую обращаться к базам данных Postgres или Oracle, размещенным в Linux.

Postgres обеспечивает экономию до 80 % для клиентов, стремящихся сократить расходы на СУБД, и в то же время открывает двери для мощных и инновационных решений для баз данных с открытым исходным кодом. Существующие приложения VMS/OpenVMS не требуют модификации и могут оставаться на VMS/OpenVMS, могут быть перенесены на VMS/OpenVMS на платформе x86 (при наличии) или даже могут быть полностью перенесены на Linux с помощью инструментов и служб миграции Sector7.

VX/SQLMOD

 

VMS / OpenVMS Pro*Fortran в Fortran с Pro*C

VX/FORSQL Извлекает встроенный Rdb SQL из Fortran и создает вызываемую процедуру Oracle Pro*C SQL. Oracle прекратила поддержку Fortran со встроенным SQL. VX/FORSQL извлечет встроенный SQL и абстрагирует его во внешний файл C. он также добавит вызовы внешнего C-файла в FORTRAN. Это предназначено для решения проблем с Oracle DB, а не с Oracle Rdb с VMS / OpenVMS Fortran.

VX/FORSQL

Менеджеры транзакций VMS / OpenVMS

VMS / OpenVMS Миграция MDF, GDF и TDF на C++ для x86 Intel Linux

ACMS на C++ VX/ACMS переводит файлы MDF, GDF и TDF на C++ И ВКЛЮЧАЕТ ВРЕМЯ РАБОТЫ. ВЕСЬ СИНТАКСИС ACMS РАЗБИРАЕТСЯ И ВЫПОЛНЯЕТСЯ ЗНАЧИТЕЛЬНОЕ КОЛИЧЕСТВО ЗАЯВЛЕНИЙ (см. ниже список реализованных в настоящее время операторов). На самом простом уровне VX/ACMS объединяет в один исполняемый модуль TDF и процедуры (хранящиеся в динамической библиотеке). VX/ACMS можно использовать для однократного преобразования ADU в C++, а затем изменять C++ с этого момента, или, если ACMS является гибкой, VX/ACMS можно использовать в качестве компилятора как часть процедуры сборки приложения. VX/ACMS сертифицирован как часть методологии непрерывной интеграции Sector7, устраняющей необходимость замораживания кода и позволяющей продолжить разработку на VMS и перекомпилировать/перекомпоновать в LINUX/UNIX. VX/ACMS поддерживает DEC FORMS EXCHANGE через Sector7 VX/DECFORMS

VX/ACMS

VMS / OpenVMS RTR V2 Миграция на RTR V3 для x86 Intel Linux

VX/RTR Обеспечивает асинхронный интерфейс RTRV2 и преобразование вызовов в Linux и UNIX RTR V3 (синхронный с многопотоковым вводом-выводом и ожиданием)

VX/RTR

VMS / OpenVMS BEA (декабрь) Интерфейс MessageQ для Oracle MQ для миграции приложений на x86 Intel Linux.

VX/DMQ VX/DMQ предоставляет совместимый с вызовами набор асинхронных VMS/OpenVMS API, реализованный поверх Oracle MQ. Поскольку Oracle MQ произошел от DMQ, вызовы аналогичны, за исключением того, что версии для Linux и UNIX НЕ ГЕНЕРИРУЮТ AST, и были добавлены некоторые дополнительные вызовы, чтобы завершение можно было отслеживать без AST. Sector7 включил Synchronous Oracle MQ в нашу асинхронную объединительную плату VX/RT и теперь может предложить полный набор асинхронных API DMQ для DQM в Linux и UNIX..

VX/DMQ

TPU для Linux и UNIX

TPU — полностью программируемый текстовый редактор, созданный по образцу Digitals TPU (Text Processing Utility). Он включает в себя интерфейсы EVE, EDT и WPS для простого и знакомого редактирования текста на всех ваших платформах, включая все основные поставщики Linux/UNIX.

ВХ/ТПУ

Внутренние функции VX/RT

AST

VX/RT версии 3.2 и выше поддерживает полные VMS / OpenVMS AST. Генерация и доставка AST выполняется точно так же, как на VMS/OpenVMS. Поддерживаются AST: режим USER, SUPERVISER, EXECUTIVE и KERNEL. AST, сгенерированные асинхронным вводом-выводом, ТАЙМЕРЫ, доставляются так же, как они доставляются в VMS/OpenVMS.

LOCK MANAGER

Управление блокировками ($ENQ, $DEQ, $GETLKI) включено в VX/RT и обеспечивает все функции DEC DLM (распределенное управление блокировками). Данные могут передаваться между процессами с использованием блока значений, и все AST режима блокировки полностью функциональны через службу управления AST Sector7. В текущем диспетчере блокировок блокировки не могут быть распределены по кластеру, проверьте наличие обновлений на веб-страницах Sector7.

ГЛОБАЛЬНЫЕ РАЗДЕЛЫ

VX/RT обеспечивает поддержку ГЛОБАЛЬНЫХ РАЗДЕЛОВ VMS / OpenVMS (локальных и глобальных) на уровне API SYS$, а также предоставляет параметры времени компоновки для переназначения C, BASIC, COBOL, PASCAL RECORDs и структур в UNIX и Общая память Linux с параметрами общей памяти с резервным копированием файлов. ($CRMPRC, $DGBLSC, $MGBLSC, $UPDSEC)

СПИСКИ ПРОЦЕССОВ VMS

Поддержка API VMS/OpenVMS, которые сканируют списки процессов и возвращают ту же информацию, что и VMS/OpenVMS. Правила имен процессов VMS, идентификаторы процессов, связанные с управлением DCL, IC группы владельцев, состояние выполнения, управление терминалом и т. д.

ПОЧТОВЫЕ ЯЩИКИ

Полная поддержка почтовых ящиков. Полная доставка AST по сообщению и завершению.

ВИРТУАЛЬНАЯ ПАМЯТЬ

API управления памятью VMS / OpenVMS были точно воспроизведены в библиотечной системе Sector7. Реализовано распределение на основе PAGED (VM_PAGE), распределение на основе ZONE (VM_ZONE) и GLOBAL PSECT ($CRMPSC и т. д.). На сопоставление глобальных разделов накладываются определенные ограничения из-за архитектуры памяти целевых систем, обычно сопоставление портов ввода-вывода с адресами памяти НЕ поддерживается. Разделы GLOBAL могут быть отображены в UNIX/LINUX 3GL (C, C++, COBOL, BASIC, Fortran, PASCAL), чтобы обеспечить те же логические функции, что и в VMS/OpenVMS 3GL.

Строковые дескрипторы

VX/RT поддерживает API STR$ VMS / OpenVMS. API-интерфейсы VX/RT STR$ для Linux и UNIX принимают как 32-разрядные, так и 64-разрядные дескрипторы VMS/OpenVMS String и выполняют одни и те же функции с одинаковыми кодами возврата VMS/OpenVMS. VX/RT поддерживает типы строк STATIC, DYNAMIC, VARYING.

ТАЙМЕРЫ и формат даты и времени

VX/RT поддерживает таймеры VMS/OpenVMS, позволяя использовать несколько таймеров, а также РАСПИСАТЬ и ОТМЕНЯТЬ с доставкой AST. ДАТА/ВРЕМЯ VMS / OpenVMS полностью поддерживается в QUADWORD на основе количества тиков 100 наносекунд с момента MJD (измененная дата по юлианскому календарю) от 17 ноября 1858 года. Полная поддержка API для таймеров включена в VX/RT ($CANTIM, $ CANWAK, $SCHDWK, $SETIMR плюс LIB$).

 

QIO

VX/RT обеспечивает как синхронный, так и асинхронный механизм QIO ​​для ДИСКОВ, ФАЙЛОВЫХ СИСТЕМ, почтовых ящиков, терминалов, последовательных устройств, устройств DECNET и TCP/IP. Интерфейс идентичен QIO в VMS и предоставляет списки элементов, терминаторы и блоки состояния ввода/вывода в ожидаемом формате. Поддерживаются все режимы терминала, включая поля редактирования и изображения.

ФЛАГИ СОБЫТИЙ

Большинство приложений VMS, особенно те, которые используют асинхронный ввод-вывод и обмен данными между процессами, будут использовать флаги событий VMS для синхронизации фрагментов кода. Флаги событий VMS во многом отличаются от семафоров UNIX. В Sector7 реализована полная функциональность флагов событий VMS, позволяющая приложению в полной мере использовать локальные и глобальные кластерные флаги событий.