应用网格技术实现校园网资源共享模型的研究

为实现校园网上的资源共享 ,降低资源浪费 ,本文讨论了基于网格技术的局域网资源共享模型 ,该模型解决了资源动态变化所引起的系统行为不可预测方面的技术难题 ,支持资源的动态加入 ,且具有很好的可扩展性 .采用了简单有效的基于市场机制的资源管理调度模型 ,并提出了一种利用权值兼顾不同种类任务 ,优先选择不同类型资源的匹配算法 ,由于采用遗传模拟退火算法 (GSA)作为调度策略 ,从而使调度系统具有了一定的自主性和智能性 .本系统采用了基于LDAP(轻型目录访问协议 )的资源监控模型 ,灵活地将资源监控层的静态数据与动态数据结合起来存储在目录层次中 ,降低了系统资源的占用率 。

基于特征点与边界信息的全自动多模态遥感图像配准方法

多模态遥感图像在光谱成分上的巨大差异,导致点特征检测与匹配算法在该类图像配准中的正确匹配率非常低。为了提高尺度不变特征变换和加速鲁棒性特征算法在图像配准时的可靠性和鲁棒性,提出了一种多模态遥感图像配准的新方法。该方法既能利用复杂轮廓中蕴含的几何变换信息弥补点特征在多模态图像配准中的缺点,又能利用点特征所蕴含正确匹配区域的启发性信息克服边界匹配算法的不足。结果表明:该方法能够在完全无人参与的情况下,全自动地实现多模态遥感图像的配准,并且具有较高的稳健性和可信度。

基于注意力分布参数回归的遥感图像配准

针对传统的遥感图像配准算法的鲁棒性差,且深度学习的配准算法的精度有待提高的问题,提出了一种基于注意力分布参数回归的遥感图像配准算法。首先,采用卷积神经网络和全局上下文融合获得针对性的特征;其次,进行特征互相关匹配并结合相互最近邻原则过滤错误匹配;然后,提出了一种注意力分布的参数回归网络估计仿射变换参数;最后,利用循环一致性损失函数正则化整体算法的训练过程以提高图像配准的性能。实验结果表明,相比于其他算法,所提算法能够提高遥感图像配准的精度,正确匹配率达到96.3%,同时对于多视角、多时相和多模态的遥感图像具有较强的鲁棒性。

老年期痴呆患者血液和脑脊液的氧自由基反应相关指标研究

测定了１８例老年期痴呆患者和１５例正常老年人血液及脑脊液（ＣＳＦ）中ＳＯＤ、ＧＳＨ－Ｐｘ活力以及ＭＤＡ含量等氧自由基反应相关指标。发现：ＣＳＦ中平均Ｔ－ＳＯＤ活力以及ＳＯＤ／ＭＤＡ比值老年期痴呆组显著低于正常老年组（Ｐ＜０．０５）；而ＣＳＦ中ＭＤＡ含量两组之间无显著差别。血清Ｔ－ＳＯＤ活力和全血ＧＳＨ－Ｐｘ活力以及血清ＭＤＡ含量在两组之间无明显差异。此外，上述各项指标的血液浓度与ＣＳＦ浓度之间均无明显相关。本文对自由基反应在老年期痴呆发病机制中的作用和ＣＳＦ中ＳＯＤ。

老人院内痴呆患病率及其主要原因的研究（附临床与病理对照资料）

对某老人院内３７６例老年人进行了痴呆患病率和痴呆病因调查，并在此基础上对其中１５例死亡患者进行了病理和临床对照研究。主要结果：（１）临床痴呆调查发现，３７６例中，痴呆及可疑痴呆者１２０例，占调查总数３１．９％；其中ＨＤＳ在１０分以下的肯定痴呆患者４４例，占调查总数１１．７％，占ＨＤＳ异常得分者总数３６．７％。不同年龄及文化背景各组中ＨＤＳ异常者的比率无显著异差．（２）对４４例肯定痴呆患者进行临床诊断分类，结果显示痴呆患者中可能为ＳＤＡＴ者２７例（６０％）；ＭＩＤ者８例（１７．５％）；ＭＩＸ者９例（２２．５％），ＳＤＡＴ比例大于ＭＩＤ和ＭＩＸ，Ｐ＜０．０１．（３）１５例脑病理检查结果表明，７例临床检查有痴呆症状的患者中，４例经病理组织学证实为ＳＤＡＴ，３例符合ＭＩＤ诊断．８例临床智力正常者，无１例发现ＳＤＡＴ改变．上述结果表明ＳＤＡＴ在我国老年人中的发病率可能高于ＭＩＤ．

利用风格迁移和特征点的多模态图像配准算法

由于多模态遥感图像在光谱成份上存在巨大的差异,传统图像配准算法在该类图像的配准中正确率非常低。针对这一难题,提出了一种利用风格迁移和特征点的图像配准算法。首先,利用卷积神经网络对基准图像的风格特征以及待配准图像的内容特征进行抽取并重新组合,得到一幅与基准图像差异性较小的生成图像;其次,通过图像分割的方法分离出待配准图像中没有明显纹理信息的部分,清除生成图像中多余的纹理;最后,使用加速鲁棒性特征(speed up robust features,SURF)算法提取特征点,进行图像配准。实验结果表明,与传统图像配准算法相比,该方法有效提高了多模态遥感图像配准的正确率和鲁棒性。

浅析影响高校学生评价教学质量的因素

课堂教学是学校工作的核心，学生公正客观的对教师工作评教，有助于调动教师积极性，提高教学质量，但学生评教能否真正从本质上反映教学质量，一直存在争议，事实上，评教在一定程度上能反应授课水平及教学质量，另外课程因素、学生因素、评教手段等各种因素都有可能影响到学生评教效果，因此对学生评教因素的分析探讨，有助于优化评教机制，促进教学改革。

多支撑区域模式化融合角点检测算法仿真

传统的基于轮廓的角点检测算法常常会因为阈值选择不当,使检测准确率降低。针对上述问题,提出一种多支撑区域下模式化的角点融合方法。首先计算曲线上各点的曲率值,然后对曲线上的点进行初步筛选并分组,使曲线上相邻且曲率相近的点分为一组,在每组中选取局部曲率极大值点作为备选角点,再修改支撑区域,重复上述步骤,产生多组备选角点,最后对轮廓曲线进行模式划分,在不同模式下进行角点融合。实验分别在旋转变换和伸缩变换下评估平均重复率和准确率,通过与CSS、He&Yung角点检测器进行对比实验,所提算法提高了平均重复率和准确率,是一种可行的角点检测算法。

无人机自主飞行精确定位导航在环境安全中的应用

针对环境安全监测与检测中的不足,提出一种利用无人机自主飞行精确定位导航的方法实现对环境的监测与检测。利用无人机携带便携式检测装备对目标区域进行环境监测与检测,关键在于无人机的自主飞行以及精确定位导航。在无人机自主飞行阶段,利用图像特征以及地理坐标特征实现无人机的自主飞行;在图像匹配阶段,利用特征地标的新方法来进行图像匹配。实验结果表明,该方法具有一定的稳定性和鲁棒性,能够有效地应用于环境安全的监测与检测中。

怀念有知青的日子

我出生长大在北大荒。从我上学的那时起,我的周围就有很多很多的男女知青,尤其是在学校的课堂上,站在讲台上的基本是清一色的知青老师。记得是那年的秋天,母亲告诉我,父亲去上海接城市青年了。于是在等待父亲归来的企盼里,就等到了跟父亲一同到来的一大群知青。

新疆少数民族一年级医学生精神卫生调查

本文应用汉语版ＳＣＬ一９０精神卫生自评量表，对新疆少数民族及汉族一年级医学生进行精神卫生的抽样调查，结果表明：１、少数民族一年级医学生中约有１／９～１／６的人存在中等程度以上的强迫、偏执、人际敏感和焦虑症状。２、其与同年级汉族学生比较，ＳＣＬ一９０各因子间存在极显著性差异（Ｐ＜０．００１），３、其与同级汉族医学生相比。除焦虑、恐怖无差异外。余均存在不同程度的差异，此提示症状的表现及严重程度不同与其民族的社会生活环境及文化背景或民族个性差异有关。

阿尔采木病患者与同龄老人脑电地形图的对照分析

本文采用配对法对３６例临床诊断为阿尔采木病（ＡＤ）患者及同龄老人进行脑电地形图（ＢＥＡＭ）检查，发现ＡＤ组与同龄老人的ＢＥＡＭ异常率存在显著性差异；不同病程ＡＤ的ＢＥＡＭ异常率无显著性差异。