粒子群算法改进的K-Means聚类算法

针对传统K-Means算法对初始聚类中心较为敏感,易收敛到局部最优的缺点,提出了一种粒子群算法优化的K-Means聚类算法。该算法在K-Means算法的基础上定义了一种不需迭代的分类方式,并将此方式与经典粒子群算法结合,利用粒子群算法强大的全局搜索能力,对初始聚类中心的选取进行优化,进而对数据集进行聚类。实验结果表明该算法与传统K-Means算法相比具有更高的聚类准确率。

胡尖山油田采出水处理药剂研究与应用

通过分析胡尖山油田胡154区块采出水化学成分与腐蚀、结垢、细菌繁殖、破乳与凝聚的关系,掌握了采出水性质与水质指标的内在联系,结合水处理单剂作用机理,选择针对性单剂,并对同类型单剂进行了优选。在药剂协同效应分析的基础上,设计投加离子调节剂、预处理剂、助沉剂、助凝剂和水质稳定剂等5种药剂,优化了各单剂投加顺序、浓度;现场采出水处理水质达标,通过核算现场采出水处理成本,总处理成本为5.715元/立方米,其中药剂费用为4.715元/立方米,形成该区有效的采出水处理技术配套。

浅析高校毕业生流动党员的现状与管理

随着我们经济和社会的持续发展和深刻变化，打破了大学生的毕业“包分配”的传统模式，毕业生开始迈出校园，在社会发展的洪流经受社会的洗礼，毕业生的实习、工作的范围覆盖社会发展的各个方面，由于组织基础薄弱、政治学习淡薄等原因使学生党员特别是毕业生党员流动性很大，加剧了高校学生党建工作的复杂性与艰巨性。因此，如何合理规划毕业生党员的科学性就成为高校学生党建工作和毕业生指导工作的重要组成部分。

浅论高校贫困生主观幸福感的和谐构建

由于经济、心理、社会舆论等方面原因，高校贫困生不但面临经济困境，更存在由经济贫困衍生的心理贫困问题，主观幸福感指数普遍较低。幸福感是心理和谐的重要指标，如何发挥高校、家庭和社会等多方力量，构建和谐的高校贫困生主观幸福感体系，从而缓解贫困生心理贫困问题就成为我们需要思考的课题。

基于SVM模式识别的光纤围栏入侵告警技术研究

设计了光纤围栏系统的系统组成,并对系统的工作原理和围栏主机的工作流程进行了重点分析。设计了围栏主机中基于支持向量机(SVM)的模式识别模块,介绍了在二类分类和多类分类情况下的相关算法,给出了在Labview中的实现结果。

高等教育大众化背景下的精英教育

自从我国高等教育实现大众化教育以来,高校毛入学率年年上升,已不复精英教育时代。但是,当高等教育不断发展,门槛渐低、入口渐大,接受高等教育人数不断增多之时,高校精英教育是否已经过时,高校大众教育与精英教育是不可共存的矛盾,还是可以并行不悖地同时发展,已经成为了国内关注教育事业发展人士共同探讨的话题。本文从当代高校中一个特殊的群体——学生干部这个小角度入手,通过讨论培养优秀学生干部,如何选拔、发现、着意培养全面发展的学生干部,使他们与一般个体有所区别,完善自我,更有益社会来分析高校大众化教育中的精英教育。

一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络

针对传统医学图像分割网络存在边缘分割不清晰、缺失值大等问题,该文提出一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络(AS-UNet)。利用掩膜边缘提取算法得到掩膜边缘图,在UNet扩张路径的最后3层引入结合多尺度特征图的边缘注意模块(BAB),并提出组合损失函数来提高分割精度;测试时通过舍弃BAB来减少参数。在3种不同类型的医学图像分割数据集Glas,DRIVE,ISIC2018上进行实验,与其他分割方法相比,AS-UNet分割性能较优。

数字媒体艺术在交互设计中的研究

随着5G数字时代的到来,科学技术的快速发展为数字媒体艺术的发展提供了更好的技术支持,数字媒体艺术具有两大特性——交互性与融合性,同时改变着艺术且影响着设计。在艺术和设计中,色彩是重要的设计元素,在数字媒体艺术和交互设计中占据了重要的位置。

PD-1抑制剂联合安罗替尼治疗化疗后进展的晚期食管鳞状细胞癌的回顾性研究

目的:观察程序性死亡因子受体-1(programmed death receptor 1,PD-1)抑制剂联合安罗替尼在晚期食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)患者后线治疗中的疗效及安全性。方法:经过化疗后进展的晚期ESCC患者接受PD-1抑制剂联合安罗替尼治疗,直至疾病进展或不能耐受。主要研究终点为无进展生存(progression-free survival,PFS),次要研究终点为客观缓解率(objective response rate,ORR)及总生存(overall survive,OS)。随访截止到2021年11月30日。结果:2019年3月至2021年7月郑州大学附属肿瘤医院共63例ESCC患者接受了PD-1抑制剂联合安罗替尼治疗,中位无进展生存(median progression-free survival,mPFS)为7.1个月(95%CI:4.3~9.9),ORR为14.3%,疾病控制率(disease control rate,DCR)为69.8%,中位总生存(median overall survival,mOS)尚未达到。不良反应主要为乏力31例(49.2%)、甲状腺功能减退29例(46.0%)、高血压24例(38.1%)、恶心和呕吐22例(34.9%)、手足综合征21例(33.3%)、皮疹20例(31.7%)。3级不良反应有出血及穿孔3例(4.8%)、间质性肺炎2例(3.2%)、甲状腺功能减退2例(3.2%)、免疫心肌炎1例(1.6%)、皮疹1例(1.6%)、腹泻1例(1.6%)等。未观察到4级不良反应及治疗相关死亡事件的发生。结论:PD-1抑制剂联合安罗替尼在晚期化疗后进展的ESCC治疗中显示出显著的疗效及良好的安全性,可作为ESCC患者后线治疗的选择。

新形势下加强石油企业工会工作的新方法

大部分石油企业在当前的石油经济活动的带动之下已经逐渐步入正轨,很多企业都通过技术研发来将石油开采技术水平有效提升,不仅仅开采效率被大幅升高,其应用的石油开采系统也具有更高的安全度。石油企业在面临石油市场竞争时,也逐渐对内部管控工作给予了一定的重视,从其工会工作入手,寻找全新的工作方法来实现构建企业新型文化的工作目的。本文根据对石油企业的实际情况的了解,谈谈关于其工会工作的相关看法。

变电站电缆沟盖板在智能机器人巡检中的应用与技术分析

变电站的智能机器人巡检极大地提高了对变电站的日常巡检和管理效率,但变电站的部分电缆是在沟道中敷设的,因此机器人很难对沟道里的电缆进行检测。介绍了一种自动开闭的电缆沟盖板在智能机器人巡检中实现对沟里电缆检测的应用,并对其中控制、通信、结构设计的关键技术进行分析。

浅谈高中历史高效课堂

历史是高中教学体系的重要组成部分。虽说如此，但历史毕竟不是主科，课时较少，学生普遍对其不够重视。在这种情况下，教师要努力提高每节课的教学效率。新课改倡导以学生为主体，但这并不表示教师在课堂教学中不重要。

变电站温度在线监测预警系统构建

以增强变电站安全可靠性为目的,基于数字温度感应器、无线通信技术、屏蔽技术、抗干扰措施等设计了变电站电缆温度在线监测及预警系统,着重探讨了系统构成和软件设计问题,仅供参考借鉴。

基于机器学习的静息态人脑功能活动差异的分类研究

本研究在睁眼(eyes-open,EO)和闭眼(eyes-closed,EC)两种静息态下提取了45位健康被试的脑功能参数比率低频振幅(fractional amplitude of low frequency fluctuation,fALFF)和局部一致性(regional homogeneity,ReHo)数据,比较并分析了基于线性核的支持向量机(SVM)、基于RBF核的支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、随机森林和自适应增强(Adaboost)6种机器学习方法在数据上的分类效果.实验表明,对单一特征数据分类时,朴素贝叶斯算法对fALFF数据的分类效果最好,线性核的SVM算法对ReHo数据的分类效果最好;对fALFF和ReHo数据相融合的多层次特征数据分类时,朴素贝叶斯算法的分类效果最好.此外,本研究对单一特征数据与多层次特征数据在6种机器学习方法上进行分类比较,结果表明利用多层次特征数据时,基于RBF核的SVM,朴素贝叶斯和随机森林算法的分类效果有所提升.本研究基于不同机器学习方法和不同层次特征数据的分类比较,为EO和EC静息态脑功能活动和其他脑病理的研究提供了相关的参考依据.

情景剧在高中历史教学中的实践

情景剧教学是在新课改的背景下诞生的一种新颖的新生教学方式,它改变了以往传统的历史课堂的陈旧的教学方式以及学习方式,老师通过在课堂教学中为学生设计编排一些符合教学内容的历史情景剧的方式帮助学生切身体验历史,这不仅仅激发了学生的学习兴趣而且还有效地培养了学生的团队合作能力。

设计多维问题,发展思维能力

教师的提问直接引导学生课堂学习中的思维,教师在问题设置时的维度要尽可能多元化。教师可以使用逆向式问题,引导学生依据史实分析、理解;在渐进式问题中,生成逻辑;使用开放式问题来开拓学生的视野。

一种并行不对称空洞卷积模块

构建卷积神经网络要耗费大量的人力资源,且训练过程中需要消耗大量的算力资源.利用空洞卷积代替卷积神经网络中的池化操作,能有效增加感受野,降低运算复杂度,但是空洞卷积会带来空间层次和信息连续性的丢失.本文提出了一种并行不对称空洞卷积模块,该模块能够补全空洞卷积所丢失的信息,可以嵌入到现有的卷积神经网络中,代替3×3卷积进行网络训练,从而加速网络的收敛,提高网络的性能.实验结果表明,利用本文所提出的并行不对称空洞卷积模块,可以显著提高不同网络在CIFAR-10等数据集上的分类效果.

面向微博文本的自杀风险识别模型

自杀是当今社会严重的公共卫生问题,对自杀预防工作进行深入研究有着极大的社会意义.该文对基于微博文本的自杀风险评估方法进行了研究.针对微博文本的特点,为解决当前神经网络单一结构在预测精度提升上的瓶颈问题,本文提出了一种混合架构的神经网络模型nC-BiLSTM,并将其应用于微博文本自杀风险识别.该模型利用多路不同卷积核的卷积层提取局部特征信息,同时使用双向长短期记忆网络层提取句子的上下文语义特征信息,实验表明nC-BiLSTM模型的识别精准率、召回率、F值均优于其它模型.该研究成果可应用到自杀预防的早期干预中.

基于变电站的微机防误系统的可视化监控技术研究

针对近年来变电站大力增加,无人值班,集控中心不能全方位、实时进行场地及环境的监视等问题,提出一种能实时进行可视化监控技术研究的防误系统监控技术。该研究应用智能化技术改造了原有变电站及接口,综合分析全景信息,应用智能视频辅助综合管理系统技术,对各个子系统之间实现无缝接入、统一管理和配置,从而采集各子系统的数据信息,实现可视化控制的目的。结果表明,该研究解决了对现场维护及管理的难度,并大幅提高了社会效益,具有优越的应用前景。

体验经济下的定制服装模式

随着体验经济的盛行和消费主力的迭代,大众的消费观念发生变化,对服装的需求也随之改变,个性和情感的表达愈发重要。定制服装作为服装产业中与消费者联系最密切也最重视个性表达与情感体验的服装,制造业的发展与转型为其发展提供了良好的基础。文章通过文献阅读和案例分析,研究基于用户体验的定制服装模式和路径,对体验经济下定制服装未来发展的可能方向进行探究,以期为之后的研究提供一定的参考。