MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES最新文献

{"title":"ЕФЕКТИВНІСТЬ РАНДОМІЗОВАНОЮ СИСТЕМОЮ ІТЕРАЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ НАД ДЕТЕРМІНОВАНОЮ СИСТЕМОЮ ІТЕРАЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ ПРИ ПОБУДОВІ ФРАКТАЛЬНИХ ЗОБРАЖЕНЬ З ОБМЕЖЕНОЮ РОЗДІЛЬНОЮ ЗДАТНІСТЮ","authors":"Остап Юнак, Богдан Стрихалюк, М. Климаш","doi":"10.31891/2219-9365-2023-73-1-1","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2023-73-1-1","url":null,"abstract":"В даній статті піднімається питання аналізу та вибору системи ітераційних функцій для побудови фрактального зображення з обмеженою роздільною здатністю зображення. Розглянуто ефективність використання рандомізованої системи ітераційних функцій (РСІФ) над детермінованою системою ітераційних функцій (ДСІФ) при побудові фрактальних зображень. Виведено формули розрахунку кількості операцій в залежності від роздільної здатності зображення для рандомізованою та  детермінованою системою ітераційних функцій. На основі виведених залежностей, побудовано графіки, котрі наглядно демонструють перевагу одного методу над іншим. Виведено формулу ефективності використання РСІФ над ДСІФ, яка прямо пропорційна площі зображення і не залежить від кількості самоподібних фігур першої ітерації.  Результати даної статті показують, що використання рандомізованої системи ітераційних функцій дозволить значно зменшити кількість операцій для побудови фрактального зображення, ніж застосування алгоритму детермінованої системи ітераційних функцій. Також аналіз систем ітераційних функцій показав що обрахунок операцій за допомогою рандомізованої системи ітераційних функцій можна виконувати в реальному часі що дуже важливе при формуванні бази даних зображень для навчання нейронних мереж, які в свою чергу повинні виконувати задачу пов’язану з розпізнавання фрактальних структур та об’єктів. Фрактальний аналіз є дуже важливим у сучасних наукових дослідженнях, де потрібно описувати природні та фізичні явища, геометрія яких є дуже складна, тому вибір інструментів для визначення параметрів фрактальної структури є дуже важливим і складним процесом з складними математичними обчисленнями, які можна спростити за допомогою навчених нейронних мереж. Результати роботи ляжуть в основу автоматизованої системи швидкого визначення фрактальної розмірності за допомогою навчених нейронних мереж.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"411 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124379671","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ВИКОРИСТАННЯ ЯДРА NIOS II У БАГАТОКАНАЛЬНОМУ ЧАСТОТОМІРІ НА FPGA ДЛЯ РАДІОТЕХНІЧНОЇ СИСТЕМИ З ЧАСТОТНИМИ СЕНСОРАМИ ФІЗИЧНИХ ВЕЛИЧИН","authors":"Олександр Осадчук, Ярослав Осадчук, Валентин Скощук","doi":"10.31891/2219-9365-2023-73-1-19","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2023-73-1-19","url":null,"abstract":"У роботі представлено один із шляхів розширення функціональних можливостей багатоканальної системи паралельного вимірювання частоти на основі FPGA фірми Altera Cyclone IV, основною задачею якої є вимірювання інформативного параметру сенсорів фізичних величин з частотним виходом, за допомогою мікропроцесорного ядра NIOS II. Удосконалено багатоканальний універсальний вимірювальний прилад на основі FPGA, який має 12 вимірювальних каналів для сенсорів з частотним виходом. Частково перероблено блоки: лічильника імпульсів, обробки даних, UART передавача, згенеровано і налаштовано Nios II, повторно синтезовано схему. Інтеграція  NIOS II у багатоканальний частотомір дозволить зробити систему більш гнучкою, додати попередню обробку, фільтрацію отриманих даних і змінювати кількість частотомірів, без зміни алгоритму обробки даних, що являється неможливим у попередній реалізації системи.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116745994","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"НЕЧІТКА МОДЕЛЬ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ АТМОСФЕРНОГО ПОВІТРЯ","authors":"Костянтин Божко, Ірина Володимирівна Морозова","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-19","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-19","url":null,"abstract":"В роботі розглянуто нечітку модель для оцінювання якості атмосферного повітря на основі головного чинника - концентрації твердих часток типу РМ2.5. Іншими чинниками із зменшеним впливом на вихідну оцінку є: концентрація оксиду вуглецю СО,  діоксиду сірки та діоксиду азоту. Модель побудована за  алгоритмом Мамдані і має чотири входи і один вихід, у кожного з яких є по три функції належності. Джерелом вхідних даних є доступні із мережі в реальному часі результати вимірювань від станцій екологічного моніторингу. База нечітких правил налічує 81 формулу нечіткого виведення. Модель розроблена за допомогою пакету MATLAB. Врахування даних від додаткових вхідних каналів дозволяє підвищити достовірність оцінювання ризиків для здоров’я людей, особливо із вразливим дихальним трактом.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"76 7","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"120979421","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ДОСЛІДЖЕННЯ АРХІТЕКТУРИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ІНФОКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ 6G","authors":"Микола Васильківський, Ганна Варгатюк, Ольга Болдирева","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-7","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-7","url":null,"abstract":"Досліджено технології побудови мережної архітектури штучного інтелекту для телекомунікаційних мереж доступу із врахуванням великої кількості даних, пов'язаних з роботою та керуванням мережі, діяльності користувачів, процесу сканування довкілля та роботи кінцевих пристроїв. Розглянуто особливості проектування нової системи 6G, зокрема ефективну організацію даних, що надходять з абсолютно різних областей та керування ними з урахуванням захисту конфіденційності. \u0000Визначено, що фундаментальною архітектурною відмінністю між мережами 5G та мережами 6G, є вбудована підтримка штучного інтелекту в мережі 6G. Досліджено архітектуру сегменту інфокомунікаційної мережі з вбудованим ШІ, яка знаходить втілення у трьох бізнес-моделях: інфраструктура як послуга; платформа як послуга; штучний інтелект як послуга. Сервіси штучного інтелекту, що працюють у цій інноваційній інфраструктурі, принесуть безліч переваг, а саме: перехід від глобального ШІ до локального, оскільки з точки зору загальнонаціональної мережі централізоване навчання характеризується високою собівартістю, через те, що воно включає збирання та відправлення даних по всій мережі до центрального об'єкта. \u0000Сплановано розробку орієнтованого на завдання комунікаційного рішення, яке охоплює чотири основні аспекти: керування завданнями, керування ресурсами/планування під час роботи, керування даними та керування з'єднаннями. При цьому, з точки зору архітектури, для керування завданнями можуть доцільно вводити нові мережеві служби та API, що реалізують визначення, виконання та керування завданнями протягом усього їхнього життєвого циклу. Запропоновано модель сканування в реальному часі з високоточною локалізацією та відстеженням переміщень користувачів мережними сервісами. \u0000Виконано дослідження глибоких граничних обчислень із використанням можливості штучного інтелекту на рівні RAN. Розглянуто можливості оптимізації планування ресурсів та зменшення завад і водночас підтримку ШІ на основі мобільних мереж 6G. Досліджені моделі для підтримки структури ШІ та обумовлені ними потенційні вимоги до системи мобільного зв'язку є ключовим активом промисловості штучного інтелекту. Оскільки перша хвиля послуг з ШІ більше орієнтована на застосування у категорії «бізнес для споживача» (B2C), тому прямими джерелами даних служать кінцеві користувачі. Визначено залежність реалізації глибокого навчання (такого як федеративне навчання) від основних функціональних параметрів системи зв'язку, тобто пропускної спроможності та затримки. При цьому, мережева системна архітектура може впливати на навчання ШІ та його логічні результати.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"33 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128619503","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"АРХІТЕКТУРА АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ СУКУПНОСТІ СТРУКТУРНИХ ОБ’ЄКТІВ ОДНІЄЇ ПРИРОДИ В ТРИВИМІРНОМУ ПРОСТОРІ","authors":"Олександр Мельниченко","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-18","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-18","url":null,"abstract":"контексті розпізнавання структурних об’єктів однієї природи є актуальним завданням. Воно потребує забезпечення не тільки певної точності результату розпізнавання, але першочергово забезпечення коректного повного визначення зображення. Наприклад, потребуватиме подальшого обчислення кількості таких об’єктів. \u0000В роботі проведено аналіз відомих систем для динамічного отримання зображень структурних об’єктів в тривимірному просторі, зокрема і їх складових частин та імплементованих в них методів. \u0000Результатами роботи є розроблена архітектура автоматизованої системи динамічного отримання зображень структурних об’єктів в тривимірному просторі, яка є основою для створення нових засобів, що зможуть здійснювати обліт безпілотних літальних апаратів підмножин досліджуваної області простору за заданими початковими даними. Так спроєктована архітектура дозволяє досягати належного рівня організації при визначенні подальших кроків функціонування підсистем та компонентів. Напрямами подальших досліджень є удосконалення реалізованих в ній методів обльоту, розпізнавання зображень та обчислення кількості об’єктів, які розпізнано. \u0000Проведені експерименти підтверджують можливість практичної реалізації запропонованих архітектурних рішень.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130399795","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ІДЕНТИФІКАЦІЯ БАГАТОЗОНАЛЬНИХ ТЕПЛОВИХ ОБ'ЄКТІВ","authors":"Марія Юхимчук","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-3","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-3","url":null,"abstract":"Важливою складовою розв’язання проблеми координації управління багатозональних теплових об’єктів є отримання первинної інформації, яка необхідна для пошуку оптимального керування. Визначення параметрів об’єкта здійснюється шляхом розв’язання задачі ідентифікації. Інерційність об’єкта і, відповідно, можливість зміни стану його елементів протягом циклу координації обумовлює необхідність прогнозування процесів в багатозональних теплових об’єктів. Запропоновані методики активної і пасивної ідентифікації параметрів об’єкта керування. Активна ідентифікація використовується переважно на початковому етапі функціонування розподілених кібер-фізичних систем (РКФС) або у випадку зміни її структури. Пасивна ідентифікація використовується в процесі її експлуатації для підвищення точності оцінювання характеристик та врахування їх трендів. Ідентифікація здійснюється на основі моделі РКФС у вигляді передатної функції замкненої системи управління з урахуванням взаємного впливу елементів об’єкта. Задача ідентифікації може бути розв’язана як активним, так і пасивним методом. Проте найкращий результат дає методика на основі їх комбінації. При комбінованій активно-пасивній ідентифікації на початку роботи РКФС або при зміні її структури здійснюється тестовий вплив (активний етап) – внесення початкової фіксованої кількості ресурсу послідовно до кожного керованого елемента розподіленого об’єкта і реєстрація реакція зміни стану елементів у часі. На основі цієї інформації виконується оцінювання параметрів об’єкта. Далі у процесі роботи також здійснюється реєстрація керівних впливів на елементи об’єкта і зміни їх стану (пасивний етап), на основі чого уточняються параметри об’єкта та враховується їх можливий тренд.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126560735","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"РОЗПОДІЛЕНА САМООРГАНІЗОВАНА СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ ЗЛОВМИСНОЇ АКТИВНОСТІ В КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ","authors":"Антоніна Каштальян, Денис Любінецький","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-5","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-5","url":null,"abstract":"У роботі розроблено самоорганізовану систему прогнозування зловмисної активності в комп’ютерній мережі згідно алгоритмів роботи глибокого навчання. Крім того, було представлено нову самоорганізовану інкрементну нейронну мережу під назвою FG-SOINN написану мовою програмування Python. У SOINN видалення вузлів і ребер визначається двома параметрами, які потрібно оптимізувати для кожної наявної програми за допомогою перехресної перевірки або подібних підходів повторної вибірки. FG-SOINN усуває цей недолік, розглядаючи видалення вузлів і ребер як невід’ємну частину процесу навчання. Було сформульовано три концепції для формування «сміттєвого забуття»: час простою, надійність і корисність завдяки чому мережа видаляє вузли та ребра. Така мережа базується на концепті «навчання без вчителя» і може працювати із штучними та реальними даними і, навіть, за раптових або повторюваних відхилень.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133982680","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ АЦ-ПЕРЕТВОРЕННЯ КОМБІНАЦІЄЮ ПОРОЗРЯДНОГО І СІГМА-ДЕЛЬТА АЦП","authors":"Любомир Петришин, Олександр Юрійович Недоснований","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-21","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-21","url":null,"abstract":"У статті розглянуто запропонований метод підвищення продуктивності аналого-цифрового перетворення шляхом поєднання АЦП порозрядного врівноваження з ваговою надлишковістю і подальшого АЦ-перетворення за допомогою сігма-дельта АЦП. Процес перетворення здійснюється в два етапи. На першому – аналоговий сигнал (напруга або струм) перетворюється на n-розрядний код шляхом порозрядного наближення. Застосування вагової надлишковості дозволяє істотно (на порядок) зменшити час врівноваження. Збільшення розрядності доцільно реалізовувати шляхом сігма-дельта врівноваження. Надано структурну схему АЦП, що містить АЦП порозрядного врівноваження і сігма-дельта АЦП. Застосування на першому етапі перетворення порозрядного АЦП дозволяє на останньому етапі зменшити амплітуду недокомпенсованого різницевого сигналу на декілька порядків, що дозволить сігма-дельта АЦП швидко увійти в режим слідкувального врівноваження і отримувати вихідний код на кожному такті перетворення.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130211795","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ВИМІРЮВАННЯ ЗАВДОСТІЙКОСТІ СУПУТНИКОВИХ РАДІОНАВІГАЦІЙНИХ СИСТЕМ МЕТОДОМ ТЕОРІЇ ІГОР В УМОВАХ НЕВИЗНАЧНИХ ЗАВАД","authors":"Олександр Шульга, Валерія Сокіріна","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-20","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-20","url":null,"abstract":"Питанням завадостійкості супутникових радіонавігаційних систем (СРНС) особливо першочергово приділяється увага при виконанні навігаційних задач у військовій справі[1,2,3].. Характерною рисою СРНС є те, що вони взаємодіють з дуже слабкими сигналами  (-155...-160 дБ/Вт), а приймання сигналів здійснюється з верхньої півсфери слабкоспрямованої антени. \u0000У статті розглянуто заходи підвищення завадостійкості СРНС за рахунок кодування сигналів та зв'язок з навігаційними супутниками в діапазоні частот L1 і L2. Уведення загальнодоступних і закритих (військових) кодів недостатнє у зв'язку з інтенсивним завантаженням радіочастотних діапазонів, створенням нових методів формування завад[3]. \u0000Визначено, що без гарантованої інформації про виміряну завадову обстановку споживач діє на свій ризик, виконуючи навігаційні визначення. Звідси випливає, що апаратура споживача повинна мати функцію захисту від навмисних невизначених  завад. У зв'язку з цим припускається, що в зоні дії СРНС відповідні служби вимірюють і  контролюють електромагнітну сумісність радіоелектронних засобів.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126250119","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"МЕТОД КЕРУВАННЯ ГІБРИДНОЮ СОНЯЧНОЮ ЕЛЕКТРОСТАНЦІЄЮ","authors":"В.Л. Мартинюк, Олександр Руденок","doi":"10.31891/2219-9365-2022-72-4-6","DOIUrl":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2022-72-4-6","url":null,"abstract":"В роботі на основі проведеного аналізу особливості будови гібридної сонячної електростанції. Встановлено вимоги до забезпечення стабільної роботи гібридної сонячної електростанції. Запропоновано метод керування гібридною сонячною електростанцією. Розроблено імітаційну модель гібридної сонячної електростанції, до складу якої входить модель сонячних панелей, модель вітрогенератора, модель дизель-генератора. модель акумуляторної батареї разом із контролером заряду та модель блоку керування гібридною сонячною електростанцією, у якому реалізовано запропонований метод керування гібридною сонячною електростанцією.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"60 12","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-12-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121007526","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}