一种判定图中Hamilton圈的邻接边增长算法

一个图是否为Hamilton图在于图中是否有Hamilton圈。文中提出了变换的方法来寻找图中的Hamilton圈,即在图的顶点集中寻找满足包含给定图中所有顶点的自归邻接边增长变换的方法来寻找给定图中的Hamilton圈。由此,设计了一个在Edmonds意义下的有效算法———自归邻接边增长算法(AEG)来寻找给定图中的自归邻接边增长变换,证明了该算法能正确判断给定简单无向图中有无Hamilton圈且时间复杂度为O(n2)。最后通过应用实例说明该算法的有效性和实用性。

基于邻接边二叉树的DNC面几何构造算法

DNC是数字海图中的一类重要数据类型,然而由于DNC内部拓扑结构较为复杂,尤其是翼边拓扑的采用,使得DNC与其他类型地理空间数据在数据组织方式上存在较大区别。数据解析是实现DNC数据显示、转换与分析的基础,而DNC面几何的构造是实现DNC数据解析的关键问题。本文在深入分析DNC内部结构的基础上,提出了"基于邻接边二叉树的面几何构造算法"。与常规方法不同的是:该算法只需利用边表数据,即可完成DNC数据内部所有环、面几何的构造,通过文中算法构造数据与原始数据的对比,充分验证了该算法的正确性;该算法实现了由边表导出面表和环表,证明了DNC中面表和环表的冗余性,可用于面拓扑的构建和恢复。

确定简单无向图中Hamilton圈的邻接边增长算法

提出了一个判断给定简单无向图中有无Hamilton圈的邻接边增长算法,给出了该算法的理论基础、算法步骤、算法描述及算法分析.最后给出了应用实例.

人工种植牙邻接触丧失应对策略的专家共识

人工种植牙邻接触丧失(proximal contact loss,PCL)所引发的问题是近年研究热点,学者们一致致力于其原因和相关因素分析,旨在寻求解决与PCL相关问题的方案。前驱力作用、颌骨及牙槽窝等终身改建以及种植牙的骨整合特性是PCL的主要原因。一方面,下颌的闭口运动通过后牙牙尖产生了将牙齿往近中移位的前驱力,使上下颌后牙、下颌前牙近中漂移,同时,可使上下颌前牙唇向移位;另一方面,颌骨、牙槽窝、牙根的改建以及咀嚼肌的前向水平分力、下颌向前向上的动力分量以及牙尖斜面产生的向前分力使天然牙向近中漂移;此外,天然牙终身具备水平、垂直向移位以及旋转的能力,以适应口颌系统的改建和维持口腔的功能,而种植牙骨整合缺乏天然的牙周膜,缺乏近中漂移生理基础,垂直向平均动度微小,种植牙骨整合沉默性不具备天然牙整体漂移特点,增加了PCL发生的可能性。PCL高发生率与戴牙时间和近中位置有明显相关性,但也受咬合力大小、对颌牙状况、邻牙情况、修复方式、牙位、上下颌骨、年龄、性别等因素影响。PCL与食物嵌塞呈显著相关性,但并不一一对应,不满足充分必要条件。PCL也与种植体周病变以及龋齿等有关。PCL的预防包括知情同意、定期检查、固位方式选择、接触点增强、配戴保持器以及应用多用途数字化牙冠。PCL的处理包括邻接触点增补、正畸牵引以及咬合调整。现有方法可以短期解决食物嵌塞情况,综合干预以寻求稳定的远期效果。对称、平衡的考量将拓展处理有关PCL引发的问题。

TSC2/PKD1邻接基因综合征的临床特征及遗传学分析:病例系列研究

背景TSC2/PKD1邻接基因综合征(TSC2/PKD1 contiguous deletion syndrome,PKDTS)是TSC2与PKD1基因缺失导致的疾病,国内鲜有报道。目的总结5例TSC2/PKD1邻接基因综合征患儿的临床表型和遗传学特征。方法回顾性分析2015—2023年于解放军总医院儿科就诊的4例PKDTS患儿以及于山东第一医科大学附属省立医院就诊的1例PKDTS患儿病例资料,采集患儿及其父母的外周血样,分别利用不同的分子生物学方法进行基因检测。结果5例PKDTS患者均以癫痫起病,有相似的临床特征,包括皮肤色素脱失斑、颅内结节、多囊肾、肾功能异常、高血压等,伴有不同程度的发育迟缓,兼具结节性硬化(TSC)和常染色体显性多囊肾疾病(autosomal dominant polycystic kidney disease,ADPKD)的表型。雷帕霉素可以辅助控制TSC相关癫痫发作;严重肾囊肿患者需要穿刺抽液+药物凝固治疗来缓解症状。基因检测结果显示5例患儿分别存在TSC2/PKD1基因不同大小和区域的缺失:病例1,chr16:2131595-2264778区域存在133.18 kb的缺失;病例2,TSC2基因31~42号外显子和PKD1基因30~46号外显子缺失,长度17.64 kb;病例3,chr16:g.2114201-2185990区域存在缺失,长度为71.789 kb;病例4,chr16:2125441-2176668区域缺失拷贝数51.22 kb;病例5,16p13.3(16:2099825-2151077)区域缺失,覆盖51.25 kb。结论本研究发现TSC2/PKD1缺失程度与临床症状的严重程度之间没有明确关联。利用全基因组测序可以早期精准诊断PKDTS并进行干预,雷帕霉素联合抗癫痫发作药物可较好控制TSC相关癫痫。

利益衡量视域下人工智能生成内容的邻接权保护

对人工智能生成内容保护与否、如何保护的争论,本质上是对既有利益如何协调的讨论。化解人工智能生成内容带来的利益冲突,需从人工智能运行的底层逻辑出发,以利益分析为主线,审视著作权法保护的条件。人工智能生成内容符合广义邻接权的保护要求。但现有邻接权制度无法对人工智能生成内容提供保护,邻接权制度需进行一定的扩张,结合人工智能生成内容的特性和关联的利益,宜新设“生成式信息使用者权”,并对权利主体、具体保护条件、权利行使限制等方面进行明确。

基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法

针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处理,融合木材缺陷的纹理特性和超像素块间的距离尺度,并采用邻接自适应谱聚类进行分割;缺陷分割初步完成后,通过变异系数衡量缺陷块中像素信息的离散程度进行再次分割,克服初次分割结果的过分割问题;考虑木材表面缺陷形态学上的封闭性,将2次分割图像进行合并,继而用邻接扫描法对次分割图形进行填充,最终对木材表面缺陷进行分割界定。考虑木材表面缺陷种类的多样性,选取了虫眼、死节、活节等缺陷图像进行分割对比试验,相较于OTSU阈值分割算法,本研究算法在单个和多个木材表面缺陷分割方面,类别平均像素准确度(mean pixel accuaracy, MPA)分别提升4.69%,14.23%,平均交并比(mean intersection over union, mIoU)分别提升33.27%,33.43%。本研究算法能够更加准确地将木材表面缺陷从复杂背景中分割出来,缺陷边缘轮廓的构建更接近于理想分割情况,且运行时间较短,对木材表面缺陷的分割具备较强的精确性与可行性。

基于改进超邻接矩阵和熵权-TOPSIS的卫星互联网关键节点识别

“一星多用、多星组网、多网协同”思想的发展与应用为卫星互联网的关键节点识别带来了更多的挑战,也提出了更高的要求。针对卫星时序网络节点评估结果不准确的问题,考虑了不同时间片拓扑之间的耦合强度,提出了一种基于改进超邻接矩阵(supra-adjacency matrix,SAM)的卫星互联网时序网络模型。随后,综合卫星节点在网络中固有的拓扑特性和通信特性,选取特征向量中心性、介数中心性、节点紧密度、传输时延、传输速率和传输容量指标建立了节点重要度综合评估指标体系,在此基础上,基于熵权-逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)和时间权重矩阵设计了卫星互联网节点重要度评估方法。通过ARPANET和铱星星座进行仿真验证,实验结果证明了所提出的模型和方法能够准确地从局部和全局角度获得卫星节点重要度排序,并识别出潜在重要节点,对卫星互联网关键节点识别及抗毁性研究有一定的参考意义。

邻接已建地下室深大基坑支护结构设计实践

随着城市地下空间开发利用的迅猛发展,临近甚至邻接已建地下结构的项目也越来越多,如何利用已有地下结构或其支护结构成为面临的新课题。本文以某综合体项目基坑支护设计为例,阐述了项目特点及支护结构选型,并根据项目特点,针对与已建地下室及原围护结构间传力转换体系、支锚刚度引起的变形协调和地下水处理等关键问题提出了处理措施。工程实践表明,利用已有地下结构作为支撑点是可行的,但需要考虑支撑计算长度引起的支锚刚度变化,其可通过调整支撑杆件布置、加强截面参数及覆板边桁架等措施实现。

基于邻接比特压缩表的频繁闭项集挖掘算法

频繁闭项集(Frequent Closed Items,FCI)是一种表示事物之间关联关系的有效方式,它能克服频繁项集(Frequent Items,FI)信息冗余的缺点。FCI挖掘算法研究旨在以更优的时空效率,在原始数据集中找到所有的FCI。相关研究成果重在关注时间效率的提升,但空间效率欠佳。提出一种高空间压缩率数据结构——邻接比特压缩表(Compressed Adjacency Byte table,Cab-table),将项集与交易集压缩到剔除全部0之后的比特表中,使空间高度压缩。基于此数据结构的频繁闭项集挖掘算法(Cab-Miner),采用运算栈与检索栈来实现非递归方式的频繁闭项集挖掘,相较于之前普遍采用递归方式的算法,在理论上可使空间占用率由O(L*N+M)降为O(3N)。基于公开数据集与真实数据集的实验表明,上述算法在原始数据集压缩,以及运算内存消耗上,都有较优的表现,尤其在处理真实数据集时,空间表现极佳。另外在某些属性的数据集上也表现出优越的时间效率。

基于邻接表和改进深度搜索的进路搜索研究

为解决传统联锁表结构的站场数据修改繁琐,利用联锁表搜索进路效率低的问题,提高联锁系统数据存储便利性和车站进路搜索效率,设计一种采用邻接表结构的站场图模型,并在此基础上利用改进的深度优先搜索算法建立新的进路搜索模型。基于邻接表的站场图模型可以降低站场数据维护难度,配合改进的深度优先搜索算法可以提高进路搜索效率。

一类树的邻接矩阵的Moore-Penrose广义逆

根据矩阵结构性质,利用分块矩阵技巧给出任意点数、任意长直径的毛毛虫树邻接矩阵的Moore-Penrose广义逆的具体形式,为进一步研究毛毛虫树的代数性质提供理论支撑.

局限及突破:对我国邻接权对象与类型的再认知

随着《著作权法》第三次修正的完成,我国对邻接权制度的相关修正也已成定局。在新一轮科技革命和产业变革背景下,新修正的邻接权制度仍然存在一些局限。如权利对象模糊不清,易使人误解并限定于“作品”;权利类型相对狭窄,与当前日益发展的文化、科学事业和产业有一定的“距离”。但法律有其自身的连续性和稳定性,需要逐步健全。基于此,一方面,应以行业法规等形式增加对邻接权对象的明确规定;另一方面,应回应实践需求将数据库制作者权、网播组织权纳入现有邻接权类型范畴之中。

新闻出版者邻接权的规范生成逻辑及制度选择反思

欧盟«数字化单一市场版权指令»试图以建立完善欧盟内部统一市场并维护市场竞争秩序为出发点,以消除拟制的市场“价值差”为目标,在新闻出版和传播领域设立新闻出版者邻接权,实现对新闻出版者的倾斜性保护,其规范生成的实质目标是基于欧盟建立统一大市场的产业政策逻辑,从而维护原有权利人权利以及摆正因外部竞争因素介入导致的市场失序状态.由工具论演变的产业政策论较好地解释了知识产权制度的正当性基础,即应当以现有规则形成的保护框架和当前产业发展实际,作为考量增设权利与否的重要依据.我国«著作权法»修订后对新闻出版者等权利人在时事新闻作品的保护模式、报刊期刊社工作人员的职务作品权利归属等方面形成加强的链式保护样态,同时根据我国新闻出版产业的发展实际和鼓励传播新闻多元化和广泛化的政策导向,当前并不存在增设新闻出版者邻接权的现实环境.根植于“主体立法”进路的邻接权立法模式内生了权利扩张趋势,同时为避免增设权利造成的市场秩序混乱,在评估产业发展的实际情况下,仍然应当让市场主体根据现有规则进行充分市场博弈和理性行为选择,嗣后再考虑权利增设问题.

种植固定修复义齿邻接丧失的研究进展

邻接丧失是口腔种植修复后的常见并发症之一,其发病率较高,且具有独特的解剖和生理特征。邻接丧失容易引起食物嵌塞,引发种植体周围组织创伤及邻近牙齿的龋病或牙周组织炎症,且治疗方式有限,影响种植修复的预后和患者满意度,因此对种植义齿邻接丧失进行研究至关重要。

基于融合邻接矩阵的多时态局域电网拓扑分析技术

针对传统邻接矩阵在进行多个节点的电网拓扑分析时存在矩阵计算量大、效率偏低且难以满足实时性要求等问题,文中提出了一种基于融合邻接矩阵的多时态局域电网拓扑分析技术。该技术在将电网模型抽象为映射图的基础上,建立与映射图对应的邻接矩阵,通过该矩阵计算相应的全连通矩阵。同时为了提高计算效率,还在计算全连通矩阵的过程中引入了准平方的思想,并在每计算出一个新的连通矩阵元素后,使用该元素更新老元素及其对称位置元素的值,以得到全连通矩阵,从而完成电网拓扑中的母线与电气岛分析。测试结果表明,在相同的实验条件下,所提方法的运算次数相较于其他算法减少了60%以上,且运算时间大幅缩短。

几类特殊图的广义邻接距离谱

图谱理论近年来被很多学者广泛研究,其中对广义矩阵的研究吸引了很多学者。 最近,Pasten 和Rojo 引入了一种新的广义矩阵,为邻接矩阵和距离矩阵的凸线性组合,称为广义邻接距离矩 阵。 此外,谱极值问题也是图谱理论中的一个重要课题。 一些特殊图类经常被作为极值图类来研 究,如:块无差异图,菠萝图等。本文研究了四类特殊图的广义邻接距离谱,不仅对邻接谱和距离 谱进行了推广,也对其邻接距离谱进行了推广。

论人工智能生成物邻接权保护的理论基础与制度设计

伴随着人工智能技术蓬勃发展,人工智能生成物的法律保护问题逐渐受到理论界与实务界重视。但目前人工智能生成物无法获得相关法律保护,不仅相关司法实践造成困扰,而且极大地阻碍人工智能产业持续健康发展。对此,有必要对人工智能生成物进行法律属性的厘定,应为客观形式上满足“作品”要求的人工智能自动生成的内容。由于传统著作权理论要求作品应包含自然人创作性贡献,因此使用著作权保护对其保护存在理论难题。在狭义著作权无法对人工智能生成物进行有效保护的情况下,发现邻接权制度价值与功能与人工智能生成物存在高度契合,因此应对邻接权进行一系列制度设计,包括权利客体、权利主体与权利保护内容及其保护期限。

基于邻接表存储与哈希表的频繁项集挖掘算法

针对Apriori算法从数据中挖掘频繁项集的计算时间效率较低和空间内存占用较高的问题提出一种ATSAHT-Apriori(Adjacency Table Storage and Hash Table-Apriori)算法。该算法利用哈希表来存储数据,极大地提高了项集支持度频数的计算效率,结合图存储的思想利用邻接表来存储候选项集,极大地优化了内存空间占用,同时将候选项集构建大根堆,通过堆排序的思想与动态剪枝算法思想优化了频繁项集的计算速度和候选项集存储的内存空间,有效地优化了传统Apriori算法的计算时间效率和内存空间占用方面的不足。一系列对比实验表明,ATSAHT-Apriori算法在时间效率和空间效率都有一定的提高。

基于分子边邻接指数的多氯代二苯并呋喃光解半衰期QSPR研究

收集了42种多氯代二苯并呋喃的光解半衰期的实验值,并随机将样本分为训练集和测试集,训练集和测试集的样本数分别是32和10个。采用Gaussian-16软件中半经验PM6方法对PCDFs分子进行几何优化和频率分析。将稳定分子的几何参数交给Alvadsec软件计算其分子边邻接指数。采用多元线性回归(MLR)方法找到四个分子边邻接指数对PCDFs分子的光解半衰期值有显着影响。相关系数达到0.9456,Fisher值为56.97,1<VIF<10,Drubin-Watson值为2.194,t值大于临界t值,表明模型拟合性能优良。通过留一法交叉验证、留多法交叉验证、外部验证和适用域分析,表明该模型具有内部稳健与对外预测可靠,能够用于预测PCDFs的光解半衰期。