“双向策略”在艾滋病预防中的应用

一级预防中的"双向策略"旨在强调将"一般人群策略"和"高危人群策略"紧密相连又加以区分,针对不同人群,因势利导采取不同预防策略,以提高预防效率、扩大预防规模并使经济利益最大化。将"双向策略"理论应用到艾滋病预防日常工作及卫生政策制定中,为艾滋病预防工作的开展提供理论依据及指导,为遏制并扭转HIV感染/艾滋病的蔓延、实现千年发展目标提供有力保障。

基于双向策略标记上下文无关文法的图算法

一、引言句法分析是自然语言处理的重要基础,相应的研究很多,但是由于速度问题,句法分析很难大规模运用,因此提高分析速度一直是句法分析的重要研究方向。我们知道,句法分析的过程实际上是一个在句法成分树的空间中寻找最优分析树的过程,因此可以把分析过程看成是个搜索最佳路径的过程。在搜索的过程中给些“启发”将提高效率。双向图算法,是个最佳的例证,由于每条规则都有触发类来规定它的使用时机,使得它无论是时间还是空间上都比传统的图算法有更高的效率。

基于双向优化策略的航空发动机多变量加速控制规律优化研究

针对航空发动机传统加速优化采用并行优化方法,未能有效利用燃油与几何变量的配合作用,提出了一种基于双向优化策略的加速控制规律优化方法。并行单向优化方法中的目标函数集中在发动机当前性能上,燃油的主导作用限制了紧贴约束边界优化过程几何变量的调节范围;而几何变量是通过增加空气流量、提高旋转部件效率等措施改善燃油流量的变化速率来间接提高发动机加速性能。因此,双向优化策略根据控制量在提高加速性作用方式的不同,将多变量并行优化分解为燃油单变量和几何多变量优化,并分别采用不同的目标函数,通过确定的加速燃油控制规律正向优化几何加速调节规律,然后根据几何调节规律反向求解加速燃油控制规律。仿真结果表明:在正向优化过程中,喘振裕度不再紧贴约束限制线,优化后的加速时间从4.44 s缩短至3.32 s,双向优化策略的加速时间优于传统并行方法,且优化出的多变量控制规律更平稳,更便于线性化。

融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型

k近邻粗糙集作为邻域粗糙集的拓展,被广泛应用于知识发现等领域.k近邻粗糙集模型的粒度构建是选取最近的k个样本.然而,传统k近邻粒度不能有效处理样本分布不均匀的数据.此外,单向粒度构建方法也会导致部分离群点被归入到粒度模型中,增加了粒度的不确定性.为了解决上述问题,提升粒度模型的稳定性,本文提出了一种融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型.首先,通过稀疏约束模型刻画样本之间联系,选取紧密关联的样本构造稀疏双向k近邻粒度.然后,基于双向互邻信息策略,剔除模型中不符合该策略的样本.最后,通过条件熵与互信息熵刻画粒度的不确定性程度.UCI数据集的实验结果证明,本文提出的融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型能够降低信息的不确定性,也为k近邻粗糙集模型的改进提供了新的方向.

基于双向搜索的改进A^(*)算法路径规划研究

为了提高A^(*)算法的搜索效率、保证路径的最优性,提出了一种基于双向搜索的改进A^(*)算法,以正向、反向搜索的当前节点互为目标点进行双向搜索。首先,引入加权曼哈顿作为距离启发函数,动态调整代价函数的权重比,以保证算法的实时性和路径的优越性;其次,针对双向路径搜索过程中存在的局部路径最优问题,在启发函数中加入偏离最优距离作为代价因素。仿真实验结果表明,该算法的搜索效率更高、遍历节点和路径代价更少,验证了算法的有效性。

力控和位置反馈型线控转向系统双向控制策略

针对线控转向系统中角传动比和力传动比控制存在耦合的问题,在研究线控转向系统结构和动力学特点的基础上,综合传统遥操作机器人双向控制策略的优点,并分析其对于线控转向系统控制的适用性,提出了力控和位置差反馈型线控转向系统双向控制策略,设计了路感电动机和转向执行电动机闭环控制方法。通过实车试验验证了所设计的双向控制策略有效性。结果表明,提出的控制策略可以满足转向系统控制精度,从而保证整车的转向性能。

具有力觉临场感的主-从机器手双向控制策略

设计了液压伺服主、从机器手(简称主、从手),并对力觉双向伺服控制进行研究。零开口对称伺服阀的结构决定了需要主手的控制力信息通过控制器间接驱动从手,这一过程影响了系统的响应速度。本文采用主、从手的力偏差信号控制从手,用从、主手的位置偏差信号控制主手获得力觉反馈,这种新控制策略改变了从手跟随主手,主手感受从手力的常规控制模式,提高了主-从控制系统的响应速度,并可根据主手对从手的跟随来判断从手是否出现干涉等。

遥操作机器人系统的位置差-力差双向控制策略研究

针对目前遥操作机器人双向控制策略中所存在的力反馈冲击过大及主、从手间的位置跟随特性差等问题,综合传统的位置对称型和力偏差反馈型控制方法的优点,提出新型的位置差-力差双向遥操作机器人控制策略。通过仿真验证了所设计控制器的有效性。仿真结果表明,所设计的控制器,既解决了力反馈冲击问题,又提高了主、从位置跟随精度,从而提高了遥操作机器人系统的操作性能。

分布计算环境下任务调度双向动态策略的研究

任务调度是分布计算研究中的一个关键问题。在“均衡-适度”分布调度策略的基础上,提出了一种对分配到服务机上的子任务在执行过程中任务调度的双向动态策略,分析了此策略的实现,并提出了一个影响分布系统任务调度的参考因子———滞空时间,最后给出了实例。

双向积分策略在疗养中心健康管理中的应用价值分析

目的分析疗养中心健康管理中采取双向积分策略管理的应用效果。方法选取2020年4月—2021年4月入组50名中国人民解放军海军青岛特勤疗养中心医务工作人员,抽签法分为两组。研析组25名实施双向积分策略,参比组25名采用常规管理。对比两组管理满意度、行为评分。结果研析组管理满意度高于参比组,差异有统计学意义(P<0.05);研析组心理咨询、健康宣教、服务态度、问题反馈行为评分显著高于参比组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论疗养中心健康管理中采取双向积分策略可提升医务工作人员服务水平,管理效果较好,提高整体医疗服务中心服务质量。

智慧校园网建设对大学生上网行为的双向引导策略研究

随着中国社会的开放程度越来越大,无论是风土人情还是生活习惯都趋于西方化、国际化,网络校园形态已经初步形成,生活交际、娱乐活动、消费观念、以及理财方式等等都依赖于网络和电子产品,这对现代大学生的成长有着潜移默化的影响,高校教学改革中对现代化教育手段的运用越来越普遍,高校校园网络的建设具有划时代的意义,可以让学生直观地接触到社会,更多地了解社会,学习社会,步入社会。

双向协同护理干预策略对早期乳腺癌患者ESCA、CD-RISC评分及护理工作满意度的影响

目的探究双向协同护理干预策略对早期乳腺癌患者自护能力测量量表(ESCA)、心理弹性量表(CD-RISC)评分及护理工作满意度的影响。方法前瞻性选取渑池县人民医院96例早期乳腺癌患者(2017年1月至2020年12月),以随机数字表法分为两组,对照组、观察组各48例。两组均行乳腺癌改良根治术,对照组予以常规护理,观察组于此基础上予以双向协同护理干预策略。比较两组干预前、出院时自护能力测量量表(ESCA)、心理弹性量表(CDRISC)评分、汉密尔顿抑量表(HAMD)、乳腺癌生存质量量表(FACT-B)及护理工作满意度。结果观察组出院时CDRISC、FACT-B、ESCA评分较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05);观察组出院时HAMD评分较对照组低,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理工作满意度93.75%(45/48)较对照组77.08%(37/48)高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论双向协同护理干预策略应用于早期乳腺癌患者可调节其心理状态,提高自护能力,提升护理工作满意度。

国家级园艺教学实验示范中心实验室双向管理研究

以西北农林科技大学园艺学院教学实验中心的实验室管理为例,探讨了高校实验室常规实验和创新实验的特点,阐述了应对这两类性质不同的实验所应持有的管理理念和方法,以及如何使两者和谐相处,并讨论实验室管理人员适应新形势所需做出的努力,旨在对高校实验管理探索提供借鉴。

基于复杂阴影测量方法的建筑物高度反演

阴影法能以较低的成本测量大范围的城市建筑物高度,但其中的阴影长度测量方法在复杂阴影场景中存在测量效率低、精度差、鲁棒性低等问题。对此,该文提出了一种复杂建筑阴影测量方法。该方法首先通过渔网法和多种约束条件相结合实现对阴影的测量与划分;其次,统计所有划分区域的阴影长度值,利用四分位法和双向逼近策略确定阴影最优值;然后,综合评估所有区域最优值确定阴影长度;最后,利用立体交会的建筑高度对应用该阴影测量方法计算的建筑物高度进行验证。结果表明:该方法计算建筑物高度有90.6%以上绝对误差在0~5 m之间。因此可以得出该文方法计算的阴影长度有着较高的精度,能够满足不同种类的复杂阴影测量,提高了阴影法反演建筑物高度的精度,为城市建筑物高度的反演提供新的技术支撑。

路径搜索策略研究

针对城市道路网车辆导航系统中经典Dijkstra最短路径搜索算法中存在的计算效率问题，研究基于启发式策略和双向搜索策略的双向启发式优化搜索算法，并探讨路网的分层搜索策略．采用启发信息减少搜索范围、双向搜索分解搜索空间，从而提高了算法的执行效率．实际路网仿真结果表明：相比经典Dijkstra算法，启发式策略搜索效率可提升70％～80％，双向搜索策略在不损失搜索精度下进一步提高搜索效率5％～10％，而分层搜索策略可以极大提高大规模路网车辆导航长距离下路径搜索效率．

主从机器人系统新型力觉双向伺服控制方法

提出了一种新型的控制策略,其主要特征是从手由主、从手之间的力偏差和位置偏差控制,主手由二者的力偏差控制;建立了系统的动力学模型,并根据二端口网络理论,从理论上研究了新方法的透明性能。

主—从机器人双向伺服控制方法研究

设计了液压伺服主、从机器手,并对力觉双向伺服控制算法进行了研究与实验。由于零开口对称伺服阀的结构特点使得主机器手控制力不能直接驱动本身执行器,而需要主机器手控制力信息通过控制器来间接驱动,这一过程必然影响控制系统的响应速度。通过采用主、从机器手的力偏差信号控制从机器手,用主—从机器手的位置偏差信号控制主机器手的力觉反馈。这种新控制策略改变了从机器手跟随主机器手,主机器手感受从机器手力的常规控制模式,提高了主—从控制系统的响应速度,并可根据主机器手对从机器手的跟随来判断从机器手是否出现干涉等,对力感觉机器人双向控制理论研究与实践有一定的借鉴作用。

基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法

针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。

双重检测策略耦合PROSAC技术的图像匹配算法

当前图像匹配方法主要基于单个像素的灰度或梯度信息等局部特征来完成匹配,使其存在较多漏匹配点以及错误匹配点,为此提出一种双重检测策略耦合PROSAC方法的图像匹配算法。构造灰度值自适应模型,改进FAST算子,联合Harris算子,建立特征点双重检测策略,完成图像特征点的粗-细提取;基于Haar小波,通过确定特征点的主方向以及构造描述子向量,生成特征描述子;以特征点为中心,建立矩形搜索窗口,构造双向匹配策略,完成特征点的匹配;基于PROSAC(progressive sample consensus)技术,依据特征点的匹配相似程度,对特征点进行降序排列,通过计算匹配点极限距离识别误配点,有效降低算法的误匹配率。实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,该算法具有更高的匹配精度与鲁棒性。

成人教学信息的预处理策略

适合电大课堂教学信息预处理策略是：分段高密的策略；精练系统的策略；普遍联系的策略；双向交互的策略；强化训练的策略。预处理策略对教学信息预处理过程有着重要的指导意义。