白内障合并规则角膜散光患者在基层医院眼科行散光矫正型人工晶状体植入术的临床效果

探究白内障合并规则角膜散光行散光矫正型人工晶状体植入术的效果。方法 抽选90例患者,随机分两组,每组45例,(1)实验组.采取散光矫正型人工晶状体植入术联合超声乳化白内障摘除手术;(2)对照组,球面人工晶状体植入术联合超声乳化白内障摘除手术。结果 治疗前,两组相关指标差异不大(P>0.05);治疗后,实验组相关指标分别为(0.99±0.21)°、(0.58±0.17)D、(3.89±3.66)c/deg、(0.85±0.25)°、(0.58±0.16)°、(0.39±0.11)°,实验组明显更优,同时术后6mo对比敏感度实验组明显更优(P<0.05)。治疗总有效率、治疗满意度实验组明显更高,并发症发生率明显更低(P<0.05)。结论 白内障合并规则角膜散光患者在基层医院眼科行散光矫正型人工晶状体植入术的临床效果显著,值得推广。

规则库的合并以及冗余、环路和冲突的检测

针对知识库的建立需要耗费大量的时间和人力,同时相同或相似领域的知识库数量越来越多,提出利用现有规则知识库进行合并生成一个新的规则知识库,并对生成的新规则知识库进行知识冗余、环路和冲突的检测算法。首先,规则库利用有向超图来表示;其次,将有向超图利用其邻接矩阵来表示,那么规则库的合并可以转换成有向超图所对应的邻接矩阵的合并,并依据邻接矩阵求可达矩阵以及利用总可达矩阵来检测规则库中规则的冗余、环路和冲突。最后,算法的有效性通过实例加以验证。

论美国民事诉讼请求合并规则的演变

美国民事诉讼请求合并起源于普通法和衡平法中的合并规则,经过普通法时代、菲尔德法典时代,发展到现行《联邦民事诉讼规则》中的诉讼合并制度。菲尔德法典和《联邦民事诉讼规则》均批判地继承了衡平法中的自由合并理念,这一理念在《联邦民事诉讼规则》发展到了极至。现代程序规则中,请求合并是极其宽泛和自由的,不仅原告主请求可以合并,被告反请求和交叉请求也可以合并,合并的请求可以是一致的,也可以是选择性的,可以是任意,也可以是强制的,可以是有关联的,也可以是无关联的。法官在决定是否合并问题上具有强大的自由裁量权。

欧盟《合并规则》及对我国合并控制立法的启示

欧盟《合并规则》及对我国合并控制立法的启示南开大学国际经济法研究所林国忠张强合并（Ｍｅｒｇｅｒ）在经济学上的意义可以理解为一个企业扩展规模的手段。通过合并来扩大企业，是提高企业竞争力的一个便捷途径。一个企业可以通过将其利润进行再投资来扩大它的规模，也...

特殊目的实体合并规则研究

本文从特殊目的实体合并所依据的标准入手进行分析,简述了国际会计准则和美国FASB对特殊目的实体合并的规定,对两者进行比较分析后,笔者认为,在当今经济快速发展的情况下,金融创新层出不穷,原则导向下的准则制定更加符合时代的要求。

关联企业破产适用实体合并规则的制度探究

本文重点讲述了实体合并规则的适用条件及我国司法实践中的情况,采用该规则对于保护债权人利益、实现公平正义、维护破产相关人员的稳定都有非常积极的意义。

基于默认规则的防火墙优化方法

提出一种基于默认规则的防火墙优化方法,根据规则的匹配概率及防火墙日志,从默认规则中分离出简单规则,分析这些规则与原规则的关系,并合并成新的规则。评价规则对防火墙性能的影响,并选择性地加入防火墙规则库,实现防火墙线性匹配优化。实验结果表明,该方法在一般情况下能有效降低规则的平均匹配次数,提高防火墙性能。

“刺破面纱”理论在关联公司合并破产中的解释与适用

发端于美国的实质合并破产规则其理论根源实际上仍是公司法上的“刺破面纱”理论,后在实践中逐渐发展出以人格混同标准为核心,资产分离困难、破产管理收益、债权人期待为辅助的综合判断标准,但也正是其延伸出的几项标准造成了实质合并破产规则的模糊性局限。适用“刺破面纱”理论解释公司合并破产的优势有:其一,在公司合并破产中适用“刺破面纱”理论并未突破个案矫正性;其二,借由“逆向刺破面纱”与“横向刺破面纱”能够解决中国《公司法》第20条第3款未能有效规范有所关联关系公司的问题。由此,对其进行规范解释,适用“刺破面纱”理论进行关联公司合并破产是法人人格否认的效果延伸,其最终将产生债的混同效果,从而各合并破产公司之间的债权债务关系消灭。

横向拆分形势背景下的快速规则提取方法

概念格是进行数据挖掘和规则提取的一种有效工具。目前已经提出的概念格上的规则提取方法大多是针对整个形式背景,得到的规则数目较多,规则集规模较大,且这种规则结构不便于两个规则集的合并。针对这个问题,本文提出一种伪规则的概念,并给出渐近式获取伪规则的方法;同时证明了通过伪规则集,用户可以根据自己的兴趣有选择地从伪规则集合中产生出所需的蕴含规则;提出了将两个伪规则集进行合并的方法,从而用户可以通过拆分合并的思想来获取规则集;最后通过实验分析验证了算法的有效性。

信息过滤中基于统计与规则的关键词抽取研究

目前的研究大多把向量空间模型中特征项的选取与权重的计算分开,掩盖中文分词时产生的语义缺失,导致特征项区分度下降。为此,提出一种基于统计与规则的关键词抽取方法。利用句法规则提取出基本短语,以取代词袋模型中的词,考虑特征项位置、分布及语法角色等信息,综合加权计算特征项权重。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够更有效地进行文本信息过滤。

基于事件的局部行为模型的合并

采用模态迁移系统描述系统行为,针对局部行为模型中存在的不确定行为,提出一种基于事件的局部行为模型合并方法。该方法首先定义局部行为模型之间的精化关系,利用精化关系产生合并规则,运用合并规则产生行为模型的极小共同精化模型或最小共同精化模型,从而消除局部行为模型中存在的不确定行为。最后通过一个示例对该方法的有效性作出说明。

我国抢先合并的认定标准研究

我国并购控制制度没有经过事后申报改为事先申报的过程,而是直接引入事先申报制度,导致与之配套的抢先合并规则存在诸多问题。应重塑抢先合并规则,纳入效率价值和秩序价值,将抢先合并和交易许可分开认定,明确事先申报时间,区分并购前协调活动的行为性质,允许经营者从事部分并购前协调活动,明确抢先合并的认定以控制权转移为标准。

合并财务报表系统的构建方法

随着监管趋严及互联网转型需要,合并财务报表出具的时效性要求越来越高,通过构建合并财务报表系统,实现报表自动出具,无疑是好的解决办法。本文从构建合并报表系统的重要性、主要步骤及注意事项三个方面论述了合并财务报表系统的构建方法。

浅析《反垄断法》经营者集中控制规则的细化措施

文章从现行《反垄断法》的规定出发,结合外国的立法例的分析,为制定《反垄断法》的企业合并控制规则的实施细则提供参考意见,即加强合并控制规则的指引性,修改控制标准的修正规定。

基于复杂学习分类系统的密度聚类方法

提出一种基于复杂学习分类系统(XCS)的密度聚类方法,可以用于对任意形状且带有噪声的二维数据进行聚类分析。此方法称为DXCSc,主要包括以下三个过程:1)基于学习分类系统,对输入数据生成规则种群,并对规则进行适当压缩;2)将已经生成的规则视为二维数据点,进而基于密度聚类思想对二维数据点进行聚类;3)对密度聚类后的规则种群进行适当聚合,生成最终的规则种群。在第一个过程中,采用学习分类系统框架生成规则种群并进行适当约减。第二个过程认为种群的各规则簇中心比它们的邻居规则具有更高的密度,并且与密度更高的规则间距离更大。在第三个过程中,采用图分割方法对相关重叠簇进行适当聚合。在实验中,将所提方法与K-means、近邻传播聚类算法(AP)、Voting-XCSc等算法进行了比较,实验结果表明,所提方法在精度方面优于对比算法。

基于本体的工艺准备信息表达方法研究

为了实现工艺准备过程中信息的集成与共享,提出了将本体思想应用于工艺准备过程。建立了面向本体技术的工艺准备信息模型,描述了工艺准备领域本体及其结构,并给出了领域本体的形式化定义。为了解决领域本体一致性问题,给出了领域本体相似性计算方法,并设计了领域本体合并规则。最后通过一个应用实例验证了方法的有效性。

欧洲联盟的竞争政策

欧盟的竞争政策产生于20世纪50年代欧洲一体化的特定历史条件，其发展演进与欧洲一体化进程同步进行。作为世界上第一项跨国性反托拉斯政策，竞争政策以其特有的政策内容和执行效果在欧洲一体化进程中发挥了重要作用，其政策实践亦为世界经济全球化背景下探索建立国家间经济联盟关系提供了有益的借鉴模式。

一种RBAC模型中实现否定授权的方法

针对现有基于角色访问控制RBAC(Role_based Access Control)相关模型中对否定授权研究的不足,指出用户可以获得计划外权限的问题。通过引入授权状态的概念,对RBAC模型中权限与角色之间的分配关系进行扩展,定义许可授权、收回授权、否定授权及其优先级,给出授权状态合并运算的九个规则,提出RBAC模型实施否定授权的方法。分析实现否定授权的RBAC模型性能,通过具体实例充分说明实现否定授权的RBAC模型的安全性和实用性,并在实际应用中得到实现和验证。

基于支持向量的分层并行筛选训练样本方法

基于支持向量能够代表训练集分类特征的特点,该文提出了一种基于支持向量的分层并行筛选训练样本的机器学习方法。该方法按照分而治之的思想将原分类问题分解成若干子问题,将训练样本的筛选过程分解成级联的2个层次。每层采用并行方法提取各训练集中的支持向量,这些被提取的支持向量将作为下一层的训练样本,各层训练集中的非支持向量通过学习被逐步筛选掉。为了保证问题的一致性,引入了交叉合并规则,仿真实验结果表明该方法在保证分类器推广能力的情况下,缩短了支持向量机的训练时间,减少了支持向量的数目。

D-S证据推理在机械故障诊断中的应用

提出了利用成熟的BP网络技术和D-S证据推理相结合进行多传感器数据融合,解决靠单一传感器获得的单一指标进行诊断所带来的不确定性.试验证明了该方法的有效性.