数字海图与海上作战仿真训练

地形及地表景物是虚拟环境的主要组成部分。在虚拟战场环境中,地形模型的基础是真实的原始地形数据,原始地形数据包括地形高程数据和地形文化数据,地形文化数据是表征地表地理文化特征的数据。讨论了二维建模的整个过程,提出了基于区域划分的分层分级的地形二维模型和利用数字海图高程点数据的三维建模方法,可以应用于虚拟海战场环境的系统开发。     

天气太热,珊瑚危险!

<正>在医学上,CT是一种经常被用到的技术。CT即计算机体层摄影,扫描仪利用X线对人体某一范围进行逐层的横断扫描,取得信息,然后再经由计算机处理后获得重建的图像。所获的图像为人体的横断解剖图,最终可通过计算机处理得到三维的重建图像。     

CT肝脏灌注临床应用研究进展

CT灌注成像是一种通过计算单位时间每体素内对比剂浓度改变,从而反映组织、器官血流动力学变化的无创性功能成像技术。在疾病的诊断、鉴别诊断及疗效评估中具有重要价值。目前,CT灌注技术在中枢、上腹脏器中的应用最为广泛,腹部以肝脏灌注技术最为成熟。多种肝脏病变鉴别诊断困难、治疗与预后差异较大,CT灌注为正确评估肝脏病变提供了新方法和新思路。本文现就CT肝脏灌注的原理、优势及临床价值等方面予以综述。      

透射式微焦点X射线源钨-金刚石靶材的制备及其性能研究

本文采用磁控溅射镀膜技术制备了钨-金刚石透射靶材,借助电子扫描电镜对靶材的钨薄膜进行微观形貌分析。同时借助YXLON光机,研究自制靶材在X射线出射率及其产生X射线所需消耗功率和寿命等性能,并与YXLON原带靶材进行性能比较。研究表明,采用磁控溅射制备的钨薄膜与YXLON靶材上的钨薄膜具有相似的表面形貌;在YXLON光机相同工作条件下,自制靶材的X射线出射率略高于YXLON原带靶材的X射线出射率的1%,二者辐射X射线所需的功率相差无几,自制靶材的寿命要长于YXLON靶材的。这表明自制钨-金刚石靶材能够满足微焦点射线源所需的高质量靶材的应用要求。      

腹内硬纤维瘤的CT表现与病理对照研究

目的：探讨腹内硬纤维瘤（DT）的cT表现及病理学特征。材料和方法：回顾性分析lO例经手术病理证实的腹内DT的cT表现,并与病理进行对照分析。结果：10例腹内DT中,位于腹腔6例,腹膜后4例。肿瘤最长径4．3～17．1cm。4例DT形态不规则,6例呈椭圆形;5例边界清楚,5例边界不清或部分不清;3例可见完整或部分包膜。10例均行cT平扫加增强检查,平扫3例密度均匀,7例密度不均匀,其中1例可见不规则出血灶,所有病灶内均未见坏死及钙化,肿瘤密度均低于髂腰肌密度;增强扫描10例动脉期均呈轻度不均匀强化,门脉期呈渐进性强化。病理：镜下梭形纤维母细胞呈束状、编织状排列,无明显异型性,核分裂罕见,呈浸润性生长,伴胶原纤维增生及粘液样变。免疫组织化学：Vimentin阳性率100％（10／10）,CD34、S-100阴性率均为90％（9／10）,CDll7阴性率100％（10／10）,SMA阴性率80％（8／10）。结论：腹内DT的CT表现具有一定的特征性,对该肿瘤的诊断和鉴别诊断有一定的意义。     

多排螺旋CT对结核性腹膜炎与癌性腹膜炎的鉴别诊断

目的：探讨结核性腹膜炎（TBP）及癌性腹膜炎（CP）的多排螺旋CT（MSCT）表现,为两者的诊断及鉴别提供依据。方法：搜集2010年9月～2011年9月的24例TBP和47例CP患者的CT影像资料,全部病例经手术和病理进行确诊,采用χ2检验比较各种CT征象在两种病变中的发生率,结合病理变化、临床症状进行分析。结果：TBP组及CP组患者大量腹水,所占比例差异有统计学意义（41.7%、72.3%,χ2=9.695,P〈0.05）。TBP组以壁层腹膜均匀光滑增厚、肠系膜污垢样改变为主,CP组壁层腹膜以不规则、结节、块样增厚为主。结论：以壁层腹膜改变为基础,综合大网膜、肠系膜、腹水及淋巴结改变CT征象进行对两种病变的诊断及鉴别诊断具有重要意义。     

省国土资源厅举办电子政务系统培训班

9月13日至14日,省国土资源科技信息中心举办电子政务系统培训班,进行了视频会议系统、电子政务系统以及计算机基础知识培训。培训班重点讲授了视频会议系统安装、调试、使用和维护,电子政务系统基础使用知识,计算机办公常见问题解决方法等知识。     

基于Android的移动公交辅助导航系统设计与实现

基于Android移动开发平台,设计一款公交辅助导航软件系统。基于Android操作系统,结合SQLite数据库和百度地图应用程序编程接口,通过全球定位系统实时定位用户当前位置,完成公交线路查询、公交站点查询、出行线路规划等功能。同时,包括离线查询和在线查询,能满足用户在不同情况下完成公交信息查询和路线规划。创新性地提出了效率较高的"基于线路与站点的直达车搜索算法"、"基于直达车线路和站点的换乘车搜索算法"。实验结果表明,系统能运行于基于Android系统的移动设备,为用户出行带来方便。     

一种基于半监督学习的入侵检测算法

针对无监督的入侵检测检测效率较低,而有监督入侵检测算法不能有效的检测异常攻击,提出一种半监督学习的入侵检测算法,新算法先用有标记数据进行初始聚类,然后利用初始聚类指导未标记数据聚类,最后使用K近邻算法对仍没有确定类别的未标示数据对异常进行检测,结果表明,改进后算法的效果优于无监督和有监督学习的入侵检测算法。