朱庆生:20年之变

从计划经济脱胎而来，在市场经济的规则中发展，中国的医疗纠结着太多的问题和太多的矛盾。公益性与营利性，道德与私利，救死扶伤与利欲熏心，庞杂却又形同虚设的监管机构。视生命如草芥的要员，由制药企业，销售代表和医生结成的巨大、无孔不入的利益集团，在医院不可能把握命运的患者，几十年缓步进行，尚在黑暗中摸索的医改，现实迫切的需要……道德、良知，公平，正义；私利，腐败，制度，和谐；医与患这团乱麻，何时才能真正破解？

大型太阳望远镜镜面视宁度的实验研究

太阳望远镜内部因太阳辐射作用使镜面升温,镜面上方产生局部大气湍流,导致镜面视宁度不佳,从而造成像质的严重衰减。文中基于温度梯度和气体流动导致固体-流场的耦合作用,提出镜面视宁度效应的形成机制,建立湍流大气光学产生镜面视宁度效应的理论,利用1 550 mm大口径双曲面镜的实验数据推导并验证镜面视宁度的实验模型,并对太阳望远镜主镜温控目标进行确定。在自然对流和强迫对流两种条件下,不同环境风速时镜面温差改变对镜面视宁度的影响。结果表明:镜面温差和环境风速与镜面视宁度相关性很强,增加主动通风可以降低镜面视宁度。温差是4℃条件下,自然对流时镜面视宁度为1.43″;温差是3℃条件下,0.2 m/s强迫对流时镜面视宁度为0.44″,1 m/s强迫对流时镜面视宁度为0.27″。根据镜面视宁度效应容差标准,在0.2 m/s强迫对流条件下,镜面-空气温差应控制在0.2 K以下;在1.0 m/s强迫对流条件下,镜面-空气温差应控制在1 K以下。此研究成果旨在揭示空气湍流的形成机理与传播规律及其对望远镜像质退化影响规律,为提升大口径太阳望远镜工作分辨率奠定基础。

与时俱进 改革创新 推进社区卫生服务深入发展——朱庆生副部长在济南全国社区卫生服务现场研讨会上的讲话(节选)

社区卫生服务以人的健康为中心,以解决基本卫生服务为出发点,适应经济社会的不断发展,为先进社会生产力"保驾护航"。同时,广大医务人员通过社区卫生服务,与广大社区居民密切了关系,通过这一新的服务模式,改善了医患关系,为社会主义精神文明建设注入新的内涵和活力。因此我们完全可以说,发展社区卫生服务是卫生行业实践"三个代表"重要思想、推进医药卫生体制改革的具体体现,具有十分重要的意义。

基于关键点密度优化的ORB算法

在立体视觉检测系统中,特征匹配技术至关重要,其用于识别和对齐不同图像间的相似特征,实现图像对比、物体识别、三维重建等多项任务。特征匹配的质量直接影响整个立体视觉检测系统的精度,特征点提取是特征匹配的基础,这些点的质量直接决定了匹配的准确性和算法的鲁棒性。ORB算法因具有高效性,被广泛应用于特征匹配任务,但在处理复杂场景时,特征点在数量和分布均匀性方面存在不足。对此,提出了一种改进的基于关键点密度的自适应抽样方法,通过结合图像的局部对比度和梯度信息,优化ORB算法中关键点的分布,以实现整个图像中关键点的均匀选取,提高特征点提取性能。利用Middlebury立体视觉数据集进行的实验结果表明,改进后的算法相比传统方法,在关键点数量和分布均匀性上有显著提升,同时保持了接近原ORB算法的运行效率。此项研究不仅针对ORB算法在复杂场景处理中的不足提供了有效的解决方案,也为计算机视觉领域特征点提取和匹配的优化开辟了新的途径。

结合图像重建和L系统的虚拟植物原型系统设计

为模拟植物的生长或形态特性,探索提出了一种结合图像重建和L系统的虚拟植物可视化原型系统;植物主干采用L系统生成;植物细节对视觉效果影响较小,采用植物器官表面重建;采用规则建模来提高模型的可控性,基于图像重建得到更好的可视效果。试验表明该文方法能够降低建模复杂度,较好实现虚拟植物的可视化展现。

基于多幅图像的三维重建

针对当前三维重建系统中大量的交互和频繁的失真,根据运动进行物体三维重建的原理,设计了一个简便易操作的三维重建系统。首先经过相机标定,立体匹配点,进而运用双视点三维重建原理即三角测量得到三维坐标;然后运用运动的连续性,综合多视点下的三维信息结合图像特征点的二维局部属性进行优化,最后经过三角剖分和纹理渲染得到物体真实的形状。与传统的三维重建系统相比,该系统能够在用户交互很少的情况下进行三维重建,且能重建出完整的低失真的三维模型。

立体图像对的极线校正

将Seitz方法和Francesco方法结合起来,给出了一种改进的极线校正方法。该方法利用改进的八点算法算出基本矩阵,根据基本矩阵采用Seitz方法计算投影变换矩阵,最后以算出的投影变换矩阵为初值采用Francesco方法对其进行最优化,从而有效地避免了最优化时陷入局部最优的可能,同时又不过分依赖基本矩阵的精度。通过对Francesco方法、Mallon方法和该方法进行对比实验,可以发现该方法具有更高的校正精度,图像的扭曲也比较小。

基于本体论的论文检索

本文首先分析了传统论文检索机制的不足,在此基础上,提出将本体论应用于论文检索中的基本思路,建立了论文本体模型,设计了基于本体论的论文检索系统,最后根据所建立的检索模型,研究了智能化论文检索的相关算法。

基于L系统和三维Morphing的器官生长建模

为解决植物器官生长过程中的变形问题,提出一种基于L系统和三维Morphing的器官生长建模方法。该方法以L系统描述植物的拓扑结构,以三维Morphing模拟植物叶片和果实的变形过程,并根据花的特殊结构引入一种模块化建模方法以实现花的开放过程。以辣椒为例展示建模过程,实验结果表明,该算法能解决植物器官变形问题,提高建模效率。

一种基于SPKI的匿名支付方案

1.引言 随着世界进入知识经济时代,信息化、网络化成为社会经济发展的潮流和趋势,基于Internet的电子商务在世界范围内已成为发展最快的产业之一.

新一代Web应用框架JSF

本文介绍新一代Web应用框架JavaServer Faces(JSF)。JSF的最终标准于2004年5月颁布,它代表了 Web应用技术的发展趋势。本文分析JSF与现有相关技术的关系,描述JSF的组成、处理流程和开发Web应用程序的过程,归纳JSF的主要优点。同时,针对JSF标准中渲染组件存在的不足,提出JSF与JSP、XML相结合的改进应用方案。

一种基于累积适应度遗传算法的SVM多分类决策树

针对基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的支持向量机(support vector machine,SVM)多分类决策树算法(GA-SVM)中全局优化缺陷的问题,通过重新定义遗传适应度函数(fitness),提出一种累积适应度(cumulative fitness),进而衍生出新算法CFGA-SVM。该算法从根节点开始逐层构造二叉树,对根节点基因实值编码,通过基因分裂操作产生子代种群,然后利用累积适应度筛选出新的种群,筛选出的种群并不一定是当代局部最优,但一定是所得二叉树中全局最优,从而提高分类精度,最后以此循环直至算法结束。通过在UCI的artificial characters数据集上的实验结果表明,CFGA-SVM较之DT-SVM与GA-SVM算法在全局优化能力、分类精度上有明显提高,进而验证了该算法的可行性与有效性,可在大规模样本的分类应用中推广。

基于监视器的双目立体视觉的立体效果

首先提出了一个基于监视器的双目立体视觉模型,然后重点分析了由视差引起的立体效果,以及直线段立体成像的立体效果.最后通过实验证实了论文的结论,并给出了一个虚拟植物可视化立体展现的实例.对于直线段立体成像的情形,定量分析和实验表明,当观察者保持双眼平行地远离或靠近屏幕时,看到的各点深度都相同的图像虽然会产生移动,但是不会感到有明显的形变.这为立体图像尺寸的测定提供了可行的方法.

北京市某区中小学生灾害事故自救互救能力现况调查

目的了解北京市某区中小学生灾害事故自救互救的培训现状与需求。方法采用多阶段分层随机抽样的方法,应用自行设计的调查表,调查某区的中小学生,共回收有效问卷1832份。结果中小学生在地震应对(77.29%)、徒手心肺复苏相关知识(24.13%)、消防用具的使用(19.05%)、流鼻血的处理(23.03%)、拨打急救电话后应告诉工作人员信息(13.26%)、防灾减灾日(34.44%)和世界急救日(32.53%)的知晓程度较低。中小学生获取急救知识的第一途径是学校教育(67.96%);最希望的前3种培训形式是参加灾害急救模拟演习(74.40%)、观看影片或视频(54.42%)、专业医生的互动式现场培训(42.19%);灾害急救知识的需求依次是自救互救技能(82.53%)、逃生避险知识(81.06%)、防范措施(56.00%)、风险评估(22.65%),不同年级学生灾害急救知识的需求不同(P<0.05)。结论中小学生灾害事故自救互救的能力还有待进一步提高,需要进一步加强对中小学生的培训力度和广度。充分利用可参与式的灾害急救模拟演习、图文并茂的视频、专业医生的互动式现场培训,为中小学生提供系统、专业的灾害事故自救互救技能培训。

基于粒子群算法的B样条曲线拟合

图像边沿的曲线拟合对于目标对象的识别是十分重要的预处理步骤。针对目标边沿含有比较复杂的噪声的图像提出了一种基于多目标粒子群优化的算法,实现了曲线的快速平滑拟合。该算法利用建立辅助存储空间和保持解多样性的策略防止粒子群算法收敛过早;在边沿离散化采样时用分治与递归的搜索策略提高了B样条基函数节点参数选取的灵活度,从而实现了目标区域边沿的多分辨率插值拟合。实验证明该算法能够在较快实现曲线拟合的同时将目标区域边沿噪声去除,并能较好地实现图像三维重建预处理的需求。

一种基于自然最近邻的离群检测算法

任何涉及k近邻求解问题的算法被应用于处理不同特征的数据集时,参数k值的选择都会明显影响算法的性能和结果。因而,如何选择k近邻算法中敏感参数k值一直是一个研究难点。提出了一种新的近邻关系———自然最近邻,它不需要设置参数k,每个节点的邻居是由算法自适应计算而形成的。针对离群点检测的特殊性,通过确定自然最近邻居搜索算法的终止条件,提出一种基于自然最近邻的新的离群检测算法ODb3N。实验表明,该算法不仅避免了k近邻中参数的选择问题,而且能够更有效地发现离群簇。

基于HMAX特征的层次式柑桔溃疡病识别方法

提出了一种自底向上的层次式柑桔溃疡病识别算法。针对柑桔溃疡病斑外观多样的特点,采用了在尺度和方向上具有较强不变性和选择性的HMAX特征集来进行病斑图像的特征表示。自底向上的识别过程能够加快识别速度,对于局部特征性强的对象识别能够有效提高识别率,减少误识别率。最后利用AdaBoost方法构造分类器对病斑进行识别,比较实验结果证明本文提出的算法能取得较好的识别效果。

基于文档分割的图像兴趣域检测及编码方法

结合数字图书馆系统建设和应用的需求,文章提出一种基于文档分割的自适应文档图像兴趣域编码方法.文章针对数字化文档结构特征,详细描述了一种基于块缩图和涂染技术的快速图文分割算法,该算法分割图文时不受文本倾斜和插图区域不规则的限制;在将插图域和文本域进行准确分割的基础上,文章提出了一种自适应生成插图兴趣域屏蔽图和兴趣域位移法的压缩编码算法,最后给出采用该方法压缩含插图的扫描文档的示例.

植物茎生长过程细粒度仿真

为真实仿真植物茎生长过程,对植物茎以及分枝进行更细粒度划分,把茎的生长按分生区、伸长区、成熟区三级结构划分依次迭代,结合参数L系统仿真植物的形态几何结构,达到了良好的效果。对植物分生区设置flower、subaxis、leaf 3种侧芽因子,以提高植物生成不同器官的可控性。通过仿真实验表明细粒度划分能够降低参数L系统的复杂度,较真实地仿真植物的生长过程及植物学现象。

平面图像立体化研究

将平面图像转换成立体图像很有意义。Hou等人(2002)提出了一种平面图像立体化方法,称为Hou方法。在这个方法中Hou等人使用随机变量等参数控制转换过程,但没有讨论这些参数对立体效果的影响。该文利用Hou方法在标准的计算机监视器上对含有心理深度暗示的平面图像进行了立体化,给出了评价转换后的立体效果的定量指标,并讨论了各参数对立体效果的影响。实验结果表明:当随机变量矩阵中的每一个随机变量都服从同一种均匀分布时,随机变量的取值对立体效果没有多大的影响;当监视器屏幕与观察者的距离为一个合适的值(例如1m)时,图像子块的个数取不同的值对立体效果没有多大的影响。