媒介融合发展下电视购物发展对策

广播电视与互联网等新媒介"融合发展"不仅改变了传统的传播方式,也给电视购物领域带来前所未有的机遇和挑战。电视购物作为一种新兴行业自诞生之日起便展现出巨大的发展前景,但当前电视购物发展中出现的诸多问题严重影响了电视购物发展。本文归纳电视购物发展中遇到的问题,并对电视购物行业未来发展对策进行初步探讨。     

基于脉搏色素法/近红外光谱术测量脑血流参数

采用传统的热稀释法和指示剂稀释法测量脑血流参数(cerebral blood flow,CBF)需要导管插植和定时采血,会对机体造成一定的损伤。本文针对上述测量方法存在的有创且操作复杂等问题,提出了一种基于Fick定律和朗伯比尔定律的快速、无创脑血流测量方法。该方法基于脉搏色素法/近红外光谱术(PDD-NIRS)技术,选用吲哚氰绿(indocyanine green,ICG)作为指示剂,通过对脑部和动脉ICG引入量的计算得到CBF。为验证模型的正确性,采用成年白兔进行了动物实验。对白兔静脉快速推注ICG色素,应用PDD-NIRS方法测量其CBF,然后计算出CBF值。实验显示;应用PDDNIRS方法测得的CBF相对误差为2%~4%,验证了该方法测量CBF的可行性;临床对比测量显示其平均误差满足临床诊断要求。该方法为临床诊断心脑血管疾病以及临床脑血流监护提供了有益的参考手段。     

基于脑电模糊分析的睡眠分期方法研究

利用脑电信号模糊特征分类的方法对睡眠进行分期研究。首先对脑电信号进行预处理,滤除干扰噪声后使用模糊熵算法、多尺度熵算法以及复杂度算法对脑电信号进行特征参数提取,采用最小二乘支持向量机（the Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）对特征参数进行分类,并将睡眠过程分为清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期（Rapid Eye Movement,REM）,获得分期正确率。最后通过上述方法对2?000组睡眠脑电样本进行睡眠分期测试,与专家人工分期结果进行比对,将复杂度输入到最小二乘支持向量机进行分类的平均正确率是92.65%,高于模糊熵和多尺度熵作为最小二乘向量机的输入时的准确率。基于模糊特征的复杂度提取的特征参数可以作为睡眠分期的有效依据,在保证准确度的前提下,降低人工成本。     

瓶颈背后,机遇大于陷阱 解读“零部件投资热”

我国工程机械关键零部件尤其是液压件发展滞后严重制约了主机制造的发展,这一点在业界已经形成共识。国产设备因关键零部件技术薄弱,与世界知名品牌同台竞技时明显处于下风。为了保证设备的质量,主机制造商不得不采取国际化配套,从欧美日等发达国家和地区进口关键零部件。     

电视法制类节目创作误区及改善策略

改革开放以来,我国电视类法制节目取得巨大发展,在电视法制类节目的创作在空前繁荣的同时,也出现出了一些不良倾向,诸如电视节目题材选择雷同、节目表现手法单一等.笔者试从电视节目研究者的视角,对当前法制类节目创作的误区及改善对策进行了深入研究.     

论电视台奖励分配管理中的问题及改革思路

面对众多的电视频道资源竞争,国内太多数电视台专业频道要想取得长远发展,在很大程度上取决于电视频道如何改善、利用和整合现有频道资源,打造出自己电视频道品牌的影响力和号召力.而完善这一任务的首要环节,便是建立和完善电视频道有效的频道奖励分配机制.鉴此,本文以管理学理论为指导,探寻电视频道奖励分配管理机制中的改革思路,与业内人士共同探讨.     

基于模型驱动的Web应用自动化测试平台设计与应用

为了提高Web应用的测试效率和测试覆盖率,保证Web应用软件的质量,设计了基于模型驱动的Web应用自动化测试平台。该平台结合了基于UML模型的测试用例生成、基于关键字驱动思想的框架设计和复杂多层的自动化测试框架,实现了测试用例自动设计生成及测试自动化执行,增加了测试脚本的复用性,显著提高了测试效率和测试覆盖率。最后,给出应用实例,并与现有的测试方法和平台进行对比,突出本平台的可行性和应用价值。