αβ-Bézier曲线的类De Casteljau算法

带形状参数的样条曲线比传统样条曲线有更丰富的曲线表达能力,应用广泛.本文研究了一类带形状参数αβ-Bézier曲线的类De Casteljau算法。首先对带形状参数的αβ-Bernstein基函数进行了扩展,讨论了基函数的相关性质,并给出了任意次数αβ-Bézier曲线的定义。在此基础上基于基函数的递推关系给出了αβ-Bézier曲线的快速求值算法。该算法类似于经典的De Casteljau算法,通过对曲线控制顶点的一系列线性运算来实现。操作简单,比基于参数表达式计算曲线上点值的方法更为高效。计算实例表明了算法的可行性与有效性。

利用类Delaunay三角剖分实现Voronio图

1引言 计算几何在计算机辅助设计、计算机图形学(特别是三维图形生成技术)及机器人等领域是非常重要的.特别在近年来,受到了学术界的极大关注.Voronoi图是计算几何的一个重要分支.在气象、生态、空中交通管制、城市规划等领域都得到广泛应用.

一类有理Bezier曲线的类de Casteljau算法及de Casteljau-型子分割

Bezier曲线的一个良好性质是 de Casteljau算法不仅可以用于升阶 ,而且可以用于子分割 .本文主要研究基于有理调配函数的一类有理 Bezier曲线的类 de Casteljau算法及 de Casteljau-型子分割方法 .第一部分从一类有理 Bezier曲线的递推关系出发 ,讨论这一类有理 Bezier曲线的类 de Casteljau算法 .第二部分给出了这一类有理 Bezier曲线的 de Casteljau-型子分割方法 .

类Delaunay三角剖分的多分叉血管建模方法

针对建立三维血管矢量表面模型时血管树存在复杂分叉和管径狭小的问题,提出一种高效可靠的矢量建模方法.首先将血管树骨架线从血管体素中提取出来并重组为各条单分支,在此基础上,结合中间点的最优截面管径重建出各个单分支管道表面;然后利用类Delaunay三角剖分对每个分叉区域进行表面过渡拼接,将各个分支表面融合成一个符合CGAL标准的闭合多面体;最后通过对模型表面进行曲面细分,得到一个逼真细腻的三维模型.该方法在重建分叉区域时充分利用了分支之间的"互吃"关系,计算开销小.实验结果表明,文中方法效率高,重建模型准确,优于已有的建模方法.

早白垩世掘足类Dentalium属在我国首次发现

本文记述的掘足类(Scaphopods)系我国首次报道,化石产自西藏南部聂拉木县古错村北山下白垩统古错Ⅱ组中。计1属2种Dentalium jeffereysi Gardner,D.gucuoensis(sp.nov.).

测定食品脂类de几种方法

脂类主要是指食品中包含的脂肪及一些类脂化合物,如脂肪酸、磷脂、糖脂等,大多数动物性食品及某些植物食品都含有天然脂肪或类脂化合物。脂肪是食物中具有最高能量的营养素。食品中脂肪的存在形式有游离态的,如动物性脂肪及植物性的油脂,也有结合态的,如天然存在的磷脂、糖脂、脂蛋白等。

碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌致血流感染风险预测模型的构建

目的构建碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌(CRKP)致血流感染(BSI)风险预测模型。方法回顾性分析秦皇岛市第一医院2019年1月-2022年6月253例肺炎克雷伯菌致BSI患者的临床资料,将2019年1月-2021年12月收治的患者(223例)作为模型组,2022年1-6月收治的患者(30例)作为验证组。根据是否检出CRKP将模型组患者分为CRKP亚组(56例)和碳青霉烯类敏感肺炎克雷伯菌(CSKP)亚组(167例),对两亚组患者性别、年龄、合并基础疾病等基本信息进行单因素分析和多因素Logistic分析,筛选CRKP致BSI的独立危险因素并构建风险预测模型;以验证组患者为对象,对所建模型进行验证。结果患者入住重症监护病房(ICU)、使用免疫抑制剂和经验性抗感染治疗中使用碳青霉烯类抗菌药物、抗革兰氏阳性球菌药物是CRKP致BSI的独立危险因素(比值比分别为3.749、3.074、2.909、9.419,95%置信区间分别为1.639~8.572、1.292~7.312、1.180~7.717、2.877~30.840,P<0.05);所建风险预测模型的P值为0.365,模型受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)为0.848(95%置信区间为0.779~0.916,P<0.001),分值临界值为6.5。用于验证组患者时,模型预测的总体准确率为86.67%,其生存曲线的AUC为0.926(95%置信区间为0.809~1.000,P<0.001)。结论患者入住ICU、使用免疫抑制剂和经验性抗感染治疗中使用碳青霉烯类抗菌药物、抗革兰氏阳性球菌药物是CRKP致BSI的独立危险因素;基于上述因素所建的CRKP致BSI风险预测模型的预测准确性良好。

基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术

传统通信网络安全态势预测技术缺乏大数据支撑,难以对发生的攻击进行详细分类和追踪,导致在进行长时间的态势预测中收敛过慢,准确度降低.提出一种基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术.分析通信网络的属性以及特点,选择安全态势描述一级指标,将数据标准化处理之后,细分出二级指标;优化大数据聚类算法,计算最优聚类数量、确定聚类中心,建立关联规则库并优化预测流程,完成基于大数据聚类的通信网络安全态势预测技术的设计.通过实验结果表明,与两种传统的安全态势预测技术相比,设计的技术收敛速度更快,全体数据点没有出现残差扩散的现象,并且数据完整度较高.

课程思政融入电类专业教材建设研究

按照教育部《高等学校课程思政建设指导纲要》要求,让所有高校、所有教师、所有课程都承担好育人责任,守好一段渠、种好责任田,使各类课程与思想政治理论课同向同行,将显性教育和隐性教育相统一,形成协同效应,构建全员全程全方位育人大格局。教材建设成为各高校开展课程思政的重要抓手。以徐州工程学院《电气控制与PLC技术》教材建设为例,从与课程相关的行业及应用中充分挖掘思政元素,并结合服务地方应用型本科高校的人才培养目标,将思政元素融入教材建设中,以实现立德树人与“三全育人”的目标,为高校电类专业课程思政提供借鉴。

儿童大环内酯类耐药肺炎支原体肺炎诊疗理念与实践

2023年7月以来我国乃至全球迎来了肺炎支原体肺炎的流行高峰,给儿童健康、家庭及社会均带来了沉重的负担。尽管大环内酯类抗菌药物为指南推荐的首选用药,本次流行的肺炎支原体肺炎住院患儿中,以大环内酯类耐药为主。这对传统的诊疗模式带来了巨大的挑战,特别是肺动脉栓塞病例的增多,需要临床医师思考并实践新的诊疗理念。

声波树脂与纳米复合树脂对Ⅱ类洞牙体缺损患者的修复效果观察

目的探讨声波树脂与纳米复合树脂修复Ⅱ类洞牙体缺损的临床效果。方法将78例行牙体缺损修复治疗的Ⅱ类洞牙体缺损患者按照所采用的的填充材料分为声波树脂组和纳米复合树脂组(复合组)各39例。统计两组修复治疗耗时;对两组手术前后不同阶段的牙周疼痛、牙敏感、菌斑指数、牙龈指数进行测评并比较;术后3个月,对患者治疗修复效果及治疗后不良事件发生情况进行评估并比较。结果声波树脂组治疗修复耗时明显短于复合组,差异有统计学意义(P<0.05);术后3个月,两组患者临床总有效率比较无差异(P>0.05);修复治疗后,两组牙周疼痛评分、牙敏感率、菌斑指数、牙龈指数均较治疗前明显下降,且声波树脂组更明显,差异有统计学意义(P<0.05);两组治疗后3月内并发症率比较无差异(P>0.05)。结论声波树脂用于Ⅱ类洞牙体缺损患者修复治疗在改善患牙疼痛感受、牙周健康水平方面明显优于纳米复合树脂,且可有效缩短修复治疗时间。

农学类专业学生创新创业能力培养模式研究

创新创业教育旨在培养学生的创业意识、创新精神、创新创业能力,是服务于创新型国家建设的重大战略举措。乡村振兴战略的背景下,抓好创新创业教育,培养富有创新精神和实践能力的卓越农林人才是党和国家赋予全国涉农院校的重要使命。近年来,涉农院校的创新创业教育取得了一定的成效,但仍然存在创新创业教育与专业教育结合度不够、对创新创业教育认识不足、师资队伍建设不健全、创新创业实践活动重视不到位、创新创业教育环境氛围不强等问题。为此,涉农院校必须紧紧围绕新时代农学类专业人才培养目标,从课上课下同向而行、育人队伍协同联动、线上线下同步育人3个方面,不断优化和完善人才培养体系,进而推动农学类专业学生创新创业能力培养模式创新。

基于一致性图的权重自适应多视角谱聚类算法

随着移动设备和互联网的普及,多视角数据的采集和分享变得更加容易,其可以从多个视角更准确地描述数据。目前,一些多视角聚类算法忽略了不同视角间的一致性潜在知识和不同视角的重要性。针对该问题,提出一种平衡视角间一致性信息的多视角聚类算法。首先通过调节视角权重学习视角间一致的共享相似度矩阵,提升共享矩阵的一致性,其中相关性强的视角具有的一致性信息更多,视角权重越大,在一致性学习中发挥的作用越大,而差异性大的视角其权重越小,在学习中发挥的作用越小。其次学习视角间的一致性样本嵌入以及不同视角的特征嵌入,并将特征嵌入中包含的多样性特征信息迁移到样本嵌入中,以此促进样本嵌入的一致性表达。在不同视角特征中包含多样性信息,可补充上述共享相似度矩阵学习中单一样本关系的不足。因此,采用二部图协同聚类,通过建立样本数据、样本嵌入和特征嵌入的关系图,学习样本的特征嵌入,并将其迁移到样本嵌入中。最后将图学习、谱聚类和特征嵌入学习整合到统一的框架中进行联合优化,得到最优的样本嵌入。实验结果表明,通过对样本嵌入进行K-means聚类,将该算法运行于5个真实数据集并与7种聚类算法对比,其中在3-Sources、Yale、MRSCV1数据集上的正确率均高于对比算法5%以上,验证了该算法的有效性。

用户需求视角下医疗健康类APP适老化改造内容优先序研究

[目的/意义]了解用户对医疗健康类APP适老化改造的需求,探析改造内容的优先序,从用户需求视角优化功能设计,为医疗健康类APP适老化的改造提供参考。[方法/过程]在系统梳理相关文献的基础上,运用专家调研法、访谈法等方式提炼26项需求属性,并综合运用Kano模型、混合类分析以及Better-Worse系数分析对归纳的26项需求进行分类,识别各项需求属性的所属类型。[结果/结论]医疗健康类APP适老化改造的用户需求层次分明,分为8项必备型、7项期望型、4项魅力型和7项无差异型,并对此从保障必备型供给、提升期望型质量、扩大魅力型供给和调整无差异型内容4个方面有针对性地提出了对策建议,有效对接用户需求,分层次、有重点地进行医疗健康类APP适老化改造,帮助老年群体更好地融入现代社会。

1例输入性类鼻疽的病原学诊断及溯源分析

目的对1例输入性类鼻疽患者进行病原学诊断及溯源分析,为山西省类鼻疽防控提供科学依据。方法患者血培养阳性,分离菌株鉴定为泰国伯克霍尔德菌。采用生化试验及微生物质谱仪进行菌株鉴定,核酸提取后进行全基因组测序,分析MLST型和耐药基因携带情况,同时构建系统进化树。结果此次分离株经生化试验及微生物质谱仪检测均鉴定为类鼻疽伯克霍尔德菌,MLST型为ST366,全基因测序分析与海南省3个分离株进化亲缘关系较近,同源性较高。结论此例类鼻疽病例经分子溯源分析及流行病学调查确定为海南省输入,提示医疗机构及疾控部门应加强对类鼻疽的认识,提高诊疗能力。

基于LMDI和系统聚类的电力行业碳排放影响因素分析

电力行业作为直接使用一次能源的最大部门,是落实我国碳减排目标的重点行业。为厘清电力行业碳排放的主要驱动或抑制来源,论文构建了LMDI模型,从国家及省域两个层面对2006—2020年电力行业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明,从国家及省域两个层面来看,经济发展效应均为电力碳排放的主要促进因素,火电燃料转化效应和产业结构效应均为电力碳排放的抑制因素,电源结构效应、工业电耗强度效应在全国层面为电力碳排放的抑制因素,但在各省份中的影响效果及程度各有不同。论文以主要抑制因素为变量,利用系统聚类法将30个省份划分为六大区域,针对各区域影响因素的作用效果提出了因地制宜的减排政策。

检测类专业虚拟仿真实训平台开发研究

本文主要探讨检测类专业虚拟仿真实训平台的开发。采用系统化分析方法,深入探讨虚拟仿真技术的重要性,并阐述了检测类专业虚拟仿真实训平台在提升学生实践能力、提供灵活学习环境及节约资源方面的优势。结合一系列平台功能需求,详细介绍了系统框架设计、虚拟环境构建以及模拟实验实现方面的创新实践,得出了该实训平台具有广泛的适用性和可持续发展性的结论。为了使平台持续优化,提出了互联网技术与在线协同学习整合、引入人工智能技术和强化平台个性化等方面的改进和发展建议。本研究旨在推动检测类专业教育教学模式改革,培养学生的实践能力以适应社会需求。

跳跃跟踪SSA交叉迭代AP聚类算法

针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值.

平邑甜茶高位嫁接丽嘎拉苹果树冠层内枝类结构和果实品质、产量的分布

【目的】掌握以平邑甜茶为砧木,采用高位嫁接方式的丽嘎拉苹果树冠层内枝类结构、果实产量和品质的分布特点,为辽宁寒地苹果园建设中应用该种栽培模式,提升果品质量、优化栽培措施提供参考。【方法】以丽嘎拉/GM256/平邑甜茶、丽嘎拉/平邑甜茶(高接)和丽嘎拉/平邑甜茶(低接)苹果树为试材,按照冠层分格的方法,将试验树从地面到顶部分成4个冠层,比较不同冠层高度内枝类结构、果实产量和品质的分布差异。【结果】丽嘎拉/平邑甜茶(高接)苹果树高、冠径、覆盖率生长速度高于丽嘎拉/GM256/平邑甜茶,丽嘎拉/平邑甜茶(高接)树体外观表现为“小脚”现象,而丽嘎拉/GM256/平邑甜茶表现为“大脚”现象。丽嘎拉/平邑甜茶(高接)苹果树枝量、短枝比例高于丽嘎拉/平邑甜茶(低接)和丽嘎拉/GM256/平邑甜茶。丽嘎拉/平邑甜茶(高接)、丽嘎拉/平邑甜茶(低接)和丽嘎拉/GM256/平邑甜茶枝量分布集中区域为冠层高度>2.00~3.00 m、>3.00 m和>1.00~2.00 m,占全树枝量比例的43.51%、45.37%和47.96%。相同冠层高度内,丽嘎拉/平邑甜茶(高接)果实单果质量、果形指数、硬度、可滴定酸含量、色差L和a值高于丽嘎拉/GM256/平邑甜茶。随着冠层高度的增加,丽嘎拉/平邑甜茶(高接)、丽嘎拉/平邑甜茶(低接)和丽嘎拉/GM256/平邑甜茶果实硬度、可滴定酸含量呈现下降趋势,而固酸比和色差值(L、a、b)呈现上升趋势。丽嘎拉/平邑甜茶(高接)和丽嘎拉/平邑甜茶(低接)果实产量主要分布在冠层高度>2.00 m的空间区域,占全树产量的69.79%和75.55%,而丽嘎拉/GM256/平邑甜茶为>1.00~3.00 m,占比全树产量的74.59%。【结论】以平邑甜茶为砧木,采用高位嫁接的丽嘎拉苹果树枝条数量多、短枝比例高、外观色泽好,树体枝量和果实产量分布集中区域为冠层高度>2.00~3.00 m,该冠层生产的苹果单果质量大、果形指数适中、可溶性固形物含量高。

基于机器学习的茶树DNA聚类算法

为了研究茶树基因序列的聚类问题,设计一种基于累计方差贡献率进行改进的核主成分分析(KPCA)与k均值(k-means)++聚类算法相结合的降维聚类算法(KPCA-k-means++)。将基因库数据集筛选分组后,利用k-mers算法提取基因数据的数据特征,根据累计方差贡献率的占比大于85%的标准确定降维主元个数对KPCA进行降维改进并采用k-means++算法对降维后数据聚类,通过CH(Calinski-Harabaze Index)指标和响应时间分析聚类结果。结果表明:在单独聚类、KPCA聚类、改进PCA聚类、改进KPCA聚类4种处理方式中,改进KPCA-k-means++算法在不同处理方式和不同样本数的对比下,CH指标均为最高,与未改进时相比平均高出33%。在响应时间方面,改进KPCA-k-means++算法与同样改进PCA-k-means++算法在不同聚类数和样本数的对比下响应时间均较短。改进KPCA-k-means++算法能够保证对于茶树的基因序列的聚类准确率和聚类速度,表现出极好的聚类稳定性。