老年人有效需求视域下中医药养老服务认知调查分析——基于江苏省13个地级市老年人问卷调查结果

目的:通过现状调查了解江苏省13个地级市城乡老年人对中医药养老服务的需求,为健康老龄化实施提供积极的路径参考。方法:采取整群随机抽样方法选取江苏省13地级市60周岁及以上的1172名老年人进行问卷调查,调查内容主要包括基本资料、身心状况及患病情况、接受中医药服务的情况以及对中医药服务评价。结果:老年人的心理健康问题需高度关注。半数以上老年人对中医药疗法具有认同感,中药内服是老年人预防和治疗疾病的最常用方法;部分老年人未接受中医药养老服务的主要原因是不清楚如何获得中医药信息/知识、对养生保健信息真假难辨;不会使用是老年人未使用网络中医药诊疗养生康复服务的最主要原因。当健康与饮食状况不佳时,老年人倾向选择中药汤剂进行调养;老年人文化程度与养生药膳、传统功法、药浴、中医适宜设备等中医药服务运用具有明显的正相关。医疗费用、就医体验、可获得性是影响老年人评价中医药服务的重要因素。结论:实现中医药养老服务生活化、制度化、智慧化,建设有江苏特色的养老服务体系可从以下几点出发。(1)倡导老年人健康老龄观,提高对老年群体的关注;(2)加强政策保障与支持,健全中医药养老服务的制度化;(3)注重发挥中医药特色优势,提升中医药养老服务体系建设水平。

基于LSTM深度强化学习的端到端自动驾驶

现有的基于深度强化学习端到端自动驾驶算法往往仅依赖单帧图像输入与车辆状态信息,没有利用图像序列的信息,驾驶状态的连续性无法得到保证。另外现有的方法通常把环境理解与规划决策放在一起训练,致使学习效率不高。为了解决上述问题,提出了一个基于LSTM深度强化学习端到端自动驾驶算法。首先利用环境中的图像分割结果,预训练一个变分自动编码器来对图像进行特征降维,接着构建一个基于LSTM-PPO(Proximal Policy Optimization)的自动驾驶决策模型,在训练过程中获取上下文的时序特征。最后在Carla仿真平台进行验证,实验结果表明了所提算法的可行性。

用于SLAM的点云动态物体识别

检测和分割场景中动态物体对于建立一致性地图至关重要。针对当前点云动态物体检测算法依赖大量含有动态属性标注的数据、限制激光雷达扫描方式等问题,提出了一种基于连续点云的动态物体检测算法。将待预测点云、相邻帧点云以及通过SLAM(simultaneous localization and mapping)得到的位姿信息作为输入,利用点云场景流估计算法逐点估计移动情况,结合点云聚类、主成分分析(principal component analysis,PCA)等技术,整合场景流结果以获取实例级移动信息以判断物体的动态属性,并将点云语义分割作为判别点是否属于可移动类别的插件以提升动态物体识别精度。所提算法不需要具有动态属性的标注数据进行训练,并且对传感器的扫描方式、生成的点云数没有任何限制;与现有最先进的方法进行对比,具有易于训练、判断准确、结果鲁棒等特性。

基于协方差度量矩阵的多尺度融合的小样本学习

对于少量训练样本下的图像分类问题,现有的深度模型算法存在着很多问题。比如传统的基于度量学习的算法只是依据定义的距离关系来推断样本类别,易导致模型在类别过多时难以捕获类间差异。同时它们只聚焦于一阶统计量的关系计算和高层语义信息的利用,忽视了低级丰富的原始视觉特征的表达。针对这些问题,论文提出了基于协方差度量矩阵的多尺度融合算法。该算法利用不同尺度信息下的二阶统计量来更新模型参数。实验结果表明该算法能有效地提高小样本图像分类的准确率,具有一定的实用价值。

基于虚拟潮位站技术的云潮位服务研究与应用

针对疏浚工程施工对高质量、智能化实时水位信息服务的需求,设计并实现了可服务于疏浚工程施工活动的北斗实时水位信息服务云平台系统。系统采用了后端、计算存储中心和前端三层结构,使用北斗通信链路将三层结构连接起来,系统可根据施工船舶的实时动态位置,应用区域高精度潮汐模型和区域高精度余水位模型,虚拟一个目标船舶专用的虚拟水位站,并根据该虚拟水位站的预报水位和余水位计算实时水位数据,通过北斗通信链路将实时水位数据传输至施工船舶。系统有效提升了实时水位信息服务的精度、可靠性和智能化水平,可为疏浚工程项目提供稳定可靠的实时水位数据服务。

重叠细胞图像分离算法的设计

在实际的细胞图像中，经常会遇到重叠现象（又称为聚堆），即多个细胞聚集在一起的情形．这给后续的分析处理带来了困难，因此需要设计一个有效的算法，能够将这些重叠在一起的细胞群分离为单个的细胞．文中针对二值化的图像， 提出了一个基于形态学的的算法．该方法首先利用腐蚀操作，以确定聚堆细胞最终分离为单个细胞的个数，然后再根据腐蚀后的结果，在原始的二值图像上找到分离点，从而最终有效地将重叠细胞分离为单个细胞．文中主要叙述了算法的设计思想及实现。

基于混合自注意力机制的神经机器翻译

编码器-解码器结构是神经机器翻译最常用的一种框架,许多新型结构都基于此框架进行设计以改善翻译性能。其中,深度自注意力网络是非常出色的一种网络结构,其利用了自注意力机制来捕获全局的语义信息。然而,这种网络却不能有效地区分每个单词的相对位置,例如,依赖单词究竟位于目标单词的左边还是右边,也不能够捕获当前单词的局部语义。为了缓解这类问题,该文提出了一种新型的注意力机制,叫做混合注意力机制。该机制包含了对自注意力网络设计的多种不同的特定掩码来获取不同的语义信息,例如,全局和局部信息,以及左向或者右向信息。最后,该文提出了一个压缩门来融合不同类型的自注意力网络。在三个机器翻译数据集上的实验结果表明,该文方法能够取得比深度自注意力网络更好的结果。

儿少体操、技巧运动员个性特征与急性运动损伤关系的探讨

对广东省18个儿少体操、技巧队6—17岁运动员112人进行了运动损伤调查和艾森克个性问卷（EPQ）测验，旨在探讨系统训练的体操、技巧（除底座外）运动员急性运动损伤与个性特征的内在关系。本调查提示个性特征为外向型和不稳定型的运动员急性运动损伤的发生率高．而且不受系统训练年限的影响。

聚光太阳能吸热管的吸热传热特性

基于太阳能选择性吸收涂层的辐射性能,建立聚光太阳能吸热管光热耦合传输的数理模型,理论研究聚光太阳能吸热管的吸热传热特性。研究表明,吸热管壁温度随着聚光能流密度增加而线性升高,而吸热效率在中等聚光能流密度时达最大值。太阳能选择性吸收涂层性能对吸热传热有重要影响,具有低红外发射系数涂层的系统吸热效率明显较高,而红外辐射能量损失率则在中等聚光能流密度时最小。管内强迫对流可以显著提高吸热管效能,吸热效率随流速增加而提高,而管壁温度则显著下降。

一个用于肺癌早期诊断的彩色图像处理系统

介绍了一个用于肺癌早期诊断的彩色图像处理系统，该系统能够识别痰液涂片彩色显微图像中的肺癌细胞。为了提高识别癌细胞的稳定性与有效性，系统采用了一种细胞分割与分类的分层处理结构。首先，在某一特定的归一化彩色空间中利用自适应阈值的方法对细胞核进行分割，然后，利用细胞核的形态学特征检出可疑癌细胞，最后用细胞核区的色度学特征和纹理特征对可疑癌细胞进行分类与识别，从而确定是否存在癌细胞。

用于计算机辅助肺穿的X射线机标定方法

本文根据计算机辅助肺穿的要求 ,提出了一种X射线机的标定方法。采用透视变换作为X射线机成像的几何模型 ,径向畸变作为其畸变模型 ,借鉴了摄像机标定技术 ,对X射线机的内外参数分别进行标定。由于内参数的标定是外参数标定的基础 ,并且比外参数标定的难度大 ,因此本文重点讨论了内参数的标定问题 ,给出了标定的详细过程和实验步骤。实验结果表明 。

融合偏旁特征的化学命名实体识别研究

化学实体识别是构建化学学科知识图谱,形成学科知识体系的基础步骤。中学化学课程语料多为非结构化文本数据,且具有语料少、相同词根相似语义的特性。传统的小规模特定领域的实体识别多基于规则和统计机器学习模型,需要大量的专家辅助和筛选,存在着可移植性弱,扩展维护难的问题。论文针对领域特性构建了基于BiLSTM-CRF的改进模型,融合了偏旁部首的词根向量特征进行化学实体识别。在人教版高中化学教材上进行对比实验,实验表明该方法在F1度量上高于实验中的基准模型,证明了此方法在中学化学知识点实体识别上的有效性。

红外图像中的道路识别与表示

对机器人视觉导航而言,道路识别和表示是一个非常重要的环节,它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道路图像,提出了基于区域方法的一套处理方案,该方法首先通过分割获得道路区域,利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采用了一种通用的道路模型,然后基于链码以及该道路模型,设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中,首先依据一定的准则把链码分为两段,对于每一段再递归执行该分段过程,直到不能分为止,然后用分段直线去描述道路边界。该拟合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关的实验结果。

8岁单纯性肥胖儿童的形态、机能、素质研究

通过对 60名 8岁儿童的体质研究 ,探索肥胖这一因素对儿童身体健康状况的影响程度及其危害性。结果表明 :肥胖组的各项身体形态指标值均大于对照组 (p <0 0 1) ;肥胖组收缩压和舒张压比对照组高 ,肺活量 /体重指数和肺活量 /胸围指数比对照组小 (p <0 0 0 1) ,3 0 %的肥胖儿童血压增高超过正常范围 ;肥胖组 5 0m跑和 5 0m× 8往返跑比对照组差 (p <0 0 5 ) ,立定跳远比对照组差 (p <0 0 1).

一个用于彩色肺癌细胞图像的分割算法

彩色图像的分割是图像处理中的一个难题。该文对HE(HematoxylinandEosin)染色的彩色肺癌细胞图像的分割问题进行了研究。在大量实验的基础上 ,提出了如何利用有效的彩色特征进行分割的算法。该算法首先利用有关的彩色特征将细胞从背景中准确地分割出来 ;在此基础上 ,再将细胞分离为细胞核及细胞浆2部分 ,以便进一步的分析处理。该算法简单准确 ,完全可以满足实用需要。

聚光太阳能吸热管的效率优化

利用聚光太阳能吸热管的物理模型和方程式,分析聚光吸热管的吸热传热性能并优化系统效率。随着聚光热流密度的提高,聚光吸热管吸热效率先增加后减少,而增加流速可以降低管壁温度并提高吸热效率,增大管径则提高管壁温度并降低吸热效率。沿着流动方向,主流温度、工作流体内能流量与流量线性升高,而效率则先增加后降低。进口温度升高时,红外辐射热损失增加,吸热管吸热效率降低,而流体内能效率则显著提高,因此聚光吸热管整体效率先增加后降低,在进口温度为优化温度时达到最大值。

研究生国内外优质教育资源融合的模式探讨——基于南京理工大学研究生国际合作办学的案例分析

研究生国际合作办学是促进国内外优质教育资源融合的重要模式。文章基于南京理工大学——卡耐基梅隆大学硕士联合培养项目的实例分析,阐释了研究生合作办学对融合国内外优质教育资源的积极意义,并较为全面系统地总结以"强强联合"为基调的合作办学模式在实际运行过程中所遇到的困境与解决思路。

团聚的序参量问题

应用胚泡的填充模型对团聚的结构问题进行了分析 ,并进一步提出团聚序参量的结构。在分析序参量的基础上提出对压力扰动模型的修正 ,使压力扰动更加符合团聚演化进程各阶段的变化情况 ,然后利用团聚的序参量解释了沸腾系统中射流的性质及其原因。最后计算团聚序参量结构所得的表面能 。

计算机辅助肺部小病灶穿刺定位系统的建立

目的:在“肺癌早期诊断立体定位仪”的基础上,利用计算机技术,研制一个新型的同步实时三维Ｘ线定位穿刺诊断系统。方法:该系统模拟利用两台Ｘ线机,从两个不同的角度同时获取图像,采用计算机图像处理和计算机视觉技术进行处理,以获得病灶和穿刺针的三维信息。结果:两台Ｘ线机可以较好地模拟一台双球管双Ｃ臂的Ｘ线机,完成两路图像的实时同步采集。实验表明两束Ｘ光在成像时相互之间没有干扰,系统的平均定位误差约为０．５ｍｍ,最大定位误差约为１．０ｍｍ,实时显示速度为４帧/秒。结论:实验结果表明,应用计算机技术研制一个新型同步实时三维立体定位系统,从理论和实践上是可行的。本系统无论是硬件配置,还是软件性能,都可以满足临床实用的需要。

用于前馈神经网络的遗传设计

在人工神经网络应用中，由于存在网络规模和拓扑结构难以预先确定，网络学习速度慢，且易于收敛到局部最优点等问题，有关文献提出了采用基于遗传算法（ＧＡｓ） 思想进行设计和学习的方法，该方法能够同时确定网络的结构及有关参数。该文在此基础上，对此方法进行了改进，改进之处在于，采用浮点数矩阵来表示编码，同时对于遗传算法的进化过程也进行了一定的改进，使该方法能够接受一定的约束条件。针对前馈型神经网络，该方法在满足一定约束条件的情况下，能同时有效地寻找到合适的网络结构和相应的参数（ 神经网络的权值和阈值） ， 新方法较原方法在精度和速度上都有较大的提高。