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目的:通过调查四川某综合性大学大学生的营养知识、态度、行为现状与体质数据,分析大学生营养KAP、体质情况及其之间的关系,为高校健康教育、普及营养知识和改善学生体质提供科学依据。方法:自制KAP调查问卷,对该校1 225名大学生进行问卷调查。在体育老师的协助下获得学生体质测试成绩。所收集数据按年级、性别、文理分组进行分析,用Excel软件录入和SPSS 20.0软件进行统计分析,获得学生的营养KAP得分、体质状况以及两者之间的关系。结果:在校大学生营养知识掌握情况和饮食行为较差。性别和专业是影响大学生营养KAP得分的主要因素,差异得分有统计学意义(P0.05)。不同年级学生之间营养知识与饮食行为得分差异显著(P0.05),高年级优于低年级。女学生消瘦比例与男同学超重比例较高,消瘦与超重学生的体质测试成绩较低。营养知识得分与BMI呈负相关,饮食行为与BMI呈正相关。营养知识、饮食行为与体质测试成绩呈正相关。结论:四川在校大学生营养知识较为缺乏,消瘦和超重是影响大学生身体体质的不良因素,应采取多种形式对在校大学生进行专业系统营养教学,加强身体锻炼。 相似文献
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文章对蚁群算法在图像边缘的提取中进行研究,对蚁群算法在图像边缘提取中采用蚂蚁访问不同邻域策略与不同的启发信息公式进行MATLAB仿真,得到最佳的邻域策略与启发信息公式,并利用得到的最佳方式对不同图像进行边缘的提取,达到一定的效果。 相似文献
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局部变分有效地增强图像的轮廓信息,但不可避免地模糊图像的细节并在平滑区域产生阶梯效应。非局部变分能有效重构图像的纹理信息,但同时会破坏图像的结构轮廓信息。考虑到局部与非局部变分的互补性,提出了一种基于图像局部梯度与非局部梯度的复合变分模型,并通过Bregman交替迭代极小化图像的局部梯度与非局部梯度的L1范数,使去噪后的图像在去除噪声的同时更好地保留图像的结构与细节信息。对比实验证明,提出的复合变分模型有效地利用了图像的局部变分与非局部变分的优点,在图像评价的主客观方面都表现出了更好的性能。 相似文献
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介绍了DES、RSA加密算法与MD5杂凑函数算法,提出一种基于DES、RSA、MD5技术共同实现数字签名和身份认证的加密方案,并对该方案安全性与效率进行分析. 相似文献
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为了克服分数阶变分图像复原模型在图像的不同区域变分策略恒定以及未有效利用退化函数先验信息的缺点,建立了一种充分利用退化函数先验信息的自适应分数阶图像复原模型。该模型利用退化函数的平滑先验,采用分数阶变分对退化函数加以表示,并通过极小化图像局部梯度信息对分数阶变分项进行约束。模型的优化求解采用极小化Bregman距离与对偶迭代相结合的方法,并通过对比实验证明建立的自适应分数阶图像复原模型可以更好地复原图像的结构与纹理信息,峰值信噪比与结构相似性都有所提高,图像复原性能更优。 相似文献
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图像模糊是指在图像捕捉或传输过程中,由于镜头或相机运动、光照条件等因素导致图像失去清晰度和细节,从而影响图像的质量和可用性。为了消除这种影响,图像去模糊技术应运而生。其目的在于通过构建计算机数学模型来衡量图像的模糊信息,从而自动预测去模糊后的清晰图像。图像去模糊算法的研究发展不仅为计算机视觉领域的其他任务提供了便利,同时也为生活领域提供了便捷和保障,如安全监控等。1)回顾了整个图像去模糊领域的发展历程,对盲图像去模糊和非盲图像去模糊中具有影响力的算法进行论述和分析。2)讨论了图像模糊的常见原因以及去模糊图像的质量评价方法。3)全面阐述了传统方法和基于深度学习方法的基本思想,并针对图像非盲去模糊和图像盲去模糊两方面的一些文献进行了综述。其中,基于深度学习的方法包括基于卷积神经网络、基于循环神经网络、基于生成式对抗网络和基于Transformer的方法等。4)简要介绍了图像去模糊领域的常用数据集并比较分析了一些代表性图像去模糊算法的性能。5)探讨了图像去模糊领域所面临的挑战,并对未来的研究方法进行了展望。 相似文献
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分析了TV模型图像复原的特点,针对Aubert TV模型扩散函数不满足次优条件的缺点,对扩散函数进行改进以获得更好的图像复原效果。实验结果表明,本模型在图像复原中既能克服平滑区域的阶梯效益,又能较好地保留图像的细节,取得较高的峰值信噪比,取得了很好的图像复原性能。 相似文献
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针对现有的图像完整性验证水印技术,提出了一种小波域的图像完整性验证水印算法,该算法对小波系数块进行均值量化来实现二值水印信息的嵌入,在鲁棒性和脆弱性方面达到很好的平衡。仿真实验结果证明,该算法能抗常规的非恶意攻击,对于恶意攻击具有很强的识别和定位能力。 相似文献