全天候全景监控摄像用光学系统设计

设计了一款能实现全天候清晰成像的全景监控摄像光学系统。采用全景环带结构形式,该结构分为摄像头部单元和中继透镜单元两部分,摄像头部单元完成全视场目标搜索,中继透镜单元将头部单元所成的中间虚像进行二次成像会聚到探测器上。设计时采用多重结构优化方式,实现可见光及近红外双波段成像。该光学系统视场为360°×(40°~100°),焦距为-2.75 mm,F数为3.28。设计结果表明:系统的MTF(modulation transfer function)值在全视场处接近衍射极限,各个视场的弥散斑半径均小于所选CCD像元尺寸,畸变小于2%,且日夜离焦量小于0.002 mm,该设计结果可满足全天候全景监控需求。

基于因子分析法的门诊型就诊体验影响因素分析

目的根据陕西省西安市不同等级医院的实地调研结果，应用统计分析，探明门诊型就诊体验各影响因素的重要程度，为改善门诊型医患关系提出一些具体的建议。方法采用因子分析法统计影响门诊型就诊体验的15个指标。在因子得分的基础上，进一步做列联分析和方差分析。应用SPSS19．0软件进行数据处理。结果从15个指标中提取出6个公因子，第一公因子是医院硬实力因子；第二公因子是医院的附加服务因子；第三公因子是医生服务态度因子；第四公因子是医生专业素质因子；第五公因子是医生个人特征因子；第六公因子是单次就诊成本因子。6个公因子的累计方差贡献率达66．8％。列联分析显示男女患者对医院的整体期望存在显著差异（P=0．011），方差分析表明农村患者与城镇患者对医院硬实力的看法存在显著差别（P=0．002）。结论医院硬实力、医院的附加服务、医生服务态度是最主要的影响因素，门诊医院或者医院门诊部需要区别对待不同患者，医疗改革需要高度重视医疗资源的合理配置。

PSO-LSSVM对LIBS定量分析精度的提高

针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取PbⅠ405.78 nm和CrⅠ425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8,138.865 7), Cr元素为(4 908.6,393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM, PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt%下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。

对地方高校大学生创业团队建设的思考

随着国家对大学生的创业提供了良好的政策扶持,其中良好的创业团队建设是创业成功的决定因素之一。本文主要对大学生创业团队建设中的问题进行了分析,并且对团队的管理提出对策,旨在对大学生创业的成功率提升起到借鉴作用。

AR公司融资效率影响因素研究

随着当代经济的快速发展,煤炭公司进行了不断深化改革,行业整体素质不断提高,加强了其在国民经济中的地位;与此同时,煤炭公司也面临了一些问题,如占用资金的量比较大,周期性比较长,投资比较集中等。一个公司的发展需要大量的资金作为支撑,如果公司自有资金不足,就需要大量的资金融资。在此时代背景和行业前景下,作为山西众多民营企业之一的AR公司,对于融资效率的分析决策是必要的。本文分析了AR公司2014—2018年的报表数据,描述了AR公司的融资现状,发现了AR公司在融资过程中的问题,得出影响AR公司融资效率的主要影响因素。之后分别从减少企业的融资成本、降低企业的融资风险以及提高企业的资金使用效率三个方面对改善AR公司融资效率提出了建议。