基于不完全树结构小波变换及FKCN 的纹理分割

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取，提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法，它由(1)特征提取：使用不完全树结构小没变换抽取纹理特征；(2)基于模糊Kohonen聚类网络的特征粗分类：使用缩减的特征向量对网络进行训练，得到粗分割结果；(3)粗分割结果的细化等几部分构成。实验结果证明了本方法的有效性。     

基于共享内存的区域交通控制系统设计与实现

区域交通控制系统可以完成道路交叉口的单点优化控制、主干绿波控制和区域交通网络优化等功能。系统需要实时检测每个交叉口的交通参数,根据交通参数计算新的交通控制策略,并下达策略到智能信号机,以优化道路交通管控,同时还支持人为的操控介入,系统规模较大,实现难度较高。为了降低系统的实现难度和提高系统的模块化程度,提出了一种基于共享内存和多进程协同机制的设计方案,并应用在了具体的实施项目中,实践证明,本文的设计方案可简化交通控制系统的实现,并提高系统稳定性和扩展性。     

医院信息化管理研究

医院信息化是深化医药卫生体制改革的重要内容。加强医院信息化管理的建设,对于方便群众就医,规范医疗服务行为,提高医疗卫生服务质量和效率,降低医药费用,缓解看病难、看病贵,促进人人享有基本医疗卫生服务具有重要意义。本文分别从医院信息化管理的重要性、局限性以及突破性等方面,对其进行一定的研究。     

一致变化尾的随机和局部精确大偏差

基于带O正则变化独立同分布随机变量的部分和的局部精确大偏差的相关结论,将其对应的随机和分为3个部分,利用次指数函数的相互关系以及控制收敛定理,分别证明每个部分的渐近性.最后证明了在随机变量的密度函数是一致变化尾时,其随机和的局部精确大偏差的渐近性.     

液-质联用测定鱼体内甲基磺草酮的残留量

为了检测鱼体内甲基磺草酮的残留量,建立液相色谱串联质谱的方法测定甲基磺草酮。结果表明:在0.5~100μg/L浓度范围内,线性相关系数(r)为0.998 6。当添加质量分数为0.1~10μg/g时,甲基磺草酮在鱼体内的平均回收率为80.0%~99.3%,RSD为3.4%~8.4%。该方法的最小检出量为5.0×10-12g,鱼体内的最低检测质量分数(LOQ)为0.1μg/g。该方法操作简单可靠,准确度、精密度及其灵敏度均满足农药残留分析的要求,可用于鱼体内甲基磺草酮残留量的测定。     

“尽人事,听天命”在胚胎停育辅助治疗中的重要意义

近年来人们日益关注心理因素对生殖功能的影响,主要对胚胎停育的发生和心理因素的关系进行探讨,说明"尽人事,听天命"在胚胎停育中的重要意义。     

平面高反压器件的优化设计与工艺分析

本文用有限差分法解两维泊松方程,分析了在带有场限制环的平面高反压器件的制作中,硅表面不同的正电荷对最优环间距和击穿电压的影响及在掩膜间距不变的情况下击穿电压对衬底掺杂浓度和结深的灵敏性.这些结果对实际工艺生产有指导意义.     

江苏省沿海高速公路雾的时空变化特征研究*

利用江苏省沿海高速公路2012年6月~2014年5月逐分钟AWMS实时监测数据,按能见度大小和物理成因对雾的发生过程进行分类统计,分析了它们的时空变化特征,探讨了造成各种时空分布差异的原因。研究结果表明:1江苏省沿海高速公路不同浓度雾的日、年变化特征相似,一天中各种浓度雾均出现在夜间的21时~次日凌晨07时之间,消失在凌晨05时~上午09时之间,持续时长由长到短依次为:重浓雾、浓雾、大雾和雾;一年中,夏季和秋季是各种浓度雾的重发和多发季节;2局地地理环境差异对不同地段雾日数的分布有着明显的影响,不同浓度雾的发生频次在空间分布上也有明显差异,能见度为1 000~500 m、500~200 m和200~50 m三种浓度雾的多发区均在公路北段;而能见度小于等于50 m的重浓雾频发区出现在高速公路中段;3不同物理成因导致的各类雾的发生频次和时间分布有明显的差异。团雾出现频次最多,辐射雾次之,蒸发雾最少;一天中,团雾出现的时间覆盖范围最宽,平流雾次之,锋面雾最窄;消失的时间跨度为团雾最大,平流雾次之,蒸发雾最窄;持续时间为混合雾最长,锋面雾次之,团雾最短;团雾的频发季节为夏季,辐射雾的多发季节为秋季,平流雾在冬季出现概率最高;4辐射雾多发于北部地区,平流雾多发于南部地区,团雾的空间分布比较复杂,与江苏沿海地区复杂的地形分布有关。     

基于边际性价比的收益影响力最大化算法

传统的影响力最大化算法忽视了病毒式营销过程中的商业收益问题.?现实营销中,商家更加关注如何使用一个固定预算,在合理的时间内选出种子集,最大化营销收益.?为了解决这个问题,提出一种高效的启发式算法.?首先,定义边际性价比衡量用户节点的重要性;其次,分析出贪心算法的节点选取结果为一个自洽序列,提出MCPR(Marginal...