OPTIMAL LABELLING OF UNIT IN TERVAL GRAPHS

This paper shows that, for every unit interval graph, there is a labelling which is simultaneously optimal for the following seven graph labelling problems: bandwidth, cyclic bandwidth, profile, fill-in, cutwidth, modified cutwidth, and bandwidth sum(linear arrangement).

整合科学史实验的单元复习教学策略

以“同位素标记法与荧光标记法”为主题,整合教材上相关的科学史实验,设计并实施了单元教学。教学过程中运用了情境教学、进阶教学、深度教学、游戏和问题驱动等教学策略,旨在提高复习效率,全面发展学生的学科核心素养。

基于深度学习模型的智能化科室导诊

为减轻科室导诊人员的工作负荷,对智能化科室导诊的实现方法进行研究。区别于现有的导诊方式,提出一种少参数轻量化的多级科室导诊模型。结合ALBERT预训练解决现有算法参数量过大的问题,并关联多个相关科室,建立ALBERT预训练与Bi-GRU结合的多标签分类模型。通过在互联网医院问诊数据集上的测试,与单科室分类模型对比,验证了该多科室分类模型的预测结果具备可靠性和有效性,能够较好辅助科室导诊工作。

LiDAR标签和栅格占有图结合的LiDAR/IMU空间标定方法

LiDAR和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)在智能汽车获得了广泛的应用,比如高精度地图构建、车辆实时定位等。两种传感器进行组合测量时,需要知道两者之间的空间关系,包括空间旋转和平移参数。本文提出了一种基于LiDAR标签的自动化LiDAR/IMU空间标定方法。首先分析了LiDAR/IMU标定参数对LiDAR点云拼接的影响,证明了当车辆近似直线运动时,使用概略标定参数即可利用IMU的姿态信息将LiDAR点云转换到轴向近乎一致的坐标系。基于该结论,提出了一种基于IMU姿态约束的LiDAR栅格占有图构建方法,构建高相对精度的点云地图与LiDAR标签的点云进行地图匹配,获得LiDAR标签在图中的位置,相对于单点云帧互匹配方法,提高标签点云匹配的精度和可靠性。然后基于LiDAR标签的已知高精度位置,采用非线性优化方法解算栅格占有图与LiDAR标签的空间转换关系,进而求解LiDAR/IMU的空间标定参数。试验结果表明,利用本文方法获得的标定参数构建的点云地图,可实现厘米级的绝对位置精度,验证了本文方法的正确性和可行性。

预包装食品正面营养标识特点与应用现状综述

预包装食品正面标识(FOP)的特性在于其提供了可视化且具有科学参考性的营养信息,不仅有益于消费者快速识别和判断产品的营养价值、做到合理饮食,还可鼓励食品企业科学改善产品配方,促使产品更营养更多元化。文章介绍了FOP的基础信息,包括标识类别与应用现状。同时重点介绍了美国、欧盟、英国和澳新有关FOP的标识呈现形式和基本使用方法等内容以及中国FOP系统的现状、缺失及未来发展方向建议。

具体标识法在改善NICU医疗废物混放中的效果

目的探讨具体标识法在改善新生儿重症监护病房(NICU)医疗废物混放中的效果。方法收集2014年7—12月某院NICU病房内34个垃圾桶医疗废物分类情况,7—9月为具体标识法实施前期,10—12月为实施后期,比较实施前后医疗废物混放分类情况。结果共调查NICU病房内504例医疗废物分类情况,具体标识法实施前后各252例,共发现混放现象74例。具体标识法实施前废物混放率(25.40%,64/252)高于实施后(3.97%,10/252),差异有统计学意义(χ2=46.187,P<0.001);具体标识法实施前感染性废物放入非感染性废物、非感染性废物放入感染性废物者共57例,实施后仅为8例。医疗废物混放人员分布主要以进修与实习生为主,实施前后分别占39.06%、50.00%。结论具体标识法规范化管理医疗废物,能改善NICU医疗废物分类情况,同时提高各类医务人员规范处理医疗废物的依从性。

基于改进CASREL的水稻施肥知识图谱信息抽取研究

为实现水稻施肥知识图谱自动化构建,为后续构建水稻施肥决策系统提供基础,定义了水稻施肥体系数据结构并制作水稻施肥数据集,结合水稻施肥数据特点,添加单位标注器,并改进CASREL解码加入隐藏层,提出了基于RoBERTa-wwm编码+改进CASREL解码的信息抽取模型,同时针对编码与解码环节进行试验对比。结果表明,基于该模型的F1值达到91.86%,与对比模型相比有较为显著的提升。基于改进RoBERTa-wwm-CASREL的信息抽取模型能有效提高水稻施肥信息抽取效果,为水稻施肥知识图谱构建以及施肥决策系统提供基础。

2010-2013年我院新生儿重症监护病房用药分析

目的:了解新生儿科重症监护病房(ICU)用药情况,为促进我院新生儿科ICU合理使用药物提供依据。方法:将新生儿科用药按照药理作用机制进行分类统计,根据用药数量进行排序并计算百分比,统计分析2010年至2013年用药频度排名前10位的药品。查阅各药品说明书,核对各药品的实际使用情况,统计新生儿科ICU超说明书使用情况。结果:从2010年到2013年,新生儿科ICU用药数量呈上升趋势,维生素及水电解质平衡营养药物、作用于消化系统药物、作用于血液造血系统药物居前3位,DDDs排名前3位的药物分别为维生素AD滴剂、枯草杆菌二联活菌颗粒和复方碳酸钙泡腾颗粒。2012-2013年,抗感染药物、作用于自主神经系统药物、作用于消化系统药物增幅分别为55.53%、43.62%和28.68%。说明书中未提及新生儿用药的48种,占31.6%,主要包括维生素、水电解质平衡营养类药物、血液造血系统和消化系统药物。结论:我院新生儿科ICU用药特点比较明确,超说明书用药所占比例较大,应加强不合理用药的干预,进一步提高我院新生儿用药的安全性、有效性和经济性。

形状数理论及其在安全印刷中的应用

本文提出了一种基于防复印底纹的文档保护方法。其中,防复印底纹包括背景图案区域和标记图形单元区域,标记图形单元的形状和位置关系代表了安全标识信息。同时提出了一种快速的安全标识信息识别算法。实验表明,该算法效率较高,实现简单,占用资源较少,适于嵌入到图像复制设备的硬件芯片中,从而达到对安全文档实时保护的目的。

烟用材料编码及应用

依据信息分类和信息编码的基本原则,采用线分类法将烟用材料分为大类和小类两级,采用四位层次码结构进行编码;按照EAN/UCC—13商品标识代码编码原则对烟用材料产品进行编码,即"厂商识别代码+商品项目代码+校验码"共13位阿拉伯数字组成;烟用材料物流单元代码采用"标记位+烟用材料产品代码+生产(包装)日期+质量、数量、顺序码+校验码"共30位阿拉伯数字组成.应用发现,烟用材料编码与卷烟产品代码和卷烟箱用条码协调一致,实现"信息共享、业务联动、交叉稽核、统一管理",提高了企业管理和服务的整体效能.

选择性传输与铰链对抗的多图像域人脸属性迁移

在基于生成对抗网络的人脸属性迁移过程中,存在图像域表达形式单一、图像域迁移细节失真的问题。提出一种结合选择性传输单元与铰链对抗损失的多图像域人脸属性迁移方法。在生成器中,利用自适应实例归一化融合图像的内容信息与图像域控制器生成的样式信息,增加图像域表达方式的多样性,同时通过选择性传输单元将下采样提取的内容特征根据相对属性标签选择性地传输到上采样,形成融合特征以增强图像的细节信息。在判别器中,通过增加双尺度判别,协同鉴定人脸图像的真伪及类别,从而提高判定的准确度。在此基础上,设计融合相对鉴别和铰链损失的对抗损失函数,增强真伪图像域之间的联系。在CelebA数据集上的实验结果表明,与StarGAN、STGAN等主流的多图像域人脸属性迁移方法相比,该方法能够建立更准确的多图像域映射关系,提高迁移图像的质量同时增加迁移图像表达的多样性。

科技文献中实施法定计量单位所存在的问题

我国的法定计量单位颁布以来，在科技领域的应用有了较大进展，但仍时常出现某些差错。本文指出了目前科技文献中较常出现的非法定的量和单位及表格栏头、坐标标注的不规范实例，针对实例说明了应如何改用法定量和单位，使之标准化，以供参考。

多功能打印标签在消毒供应中心中的应用

目的:通过设计应用多功能打印标签系统,标准化、规范化了各类器械包的内容。方法:通过计算机设计,打印机打印标签,对消毒供应中心的再生物品回收处理、消毒、打包、灭菌、发放等工作流程进行统计处理有效控制。结果:达到了规范化、标准化、信息化、现代化的工作模式,简化了工作量的统计。结论:多功能打印标签系统在消毒供应中心的运用提高了工作质量和工作效率,保障了医疗物品的安全,防止了院内感染的发生。

经济均衡的单纯同伦算法

介绍了单纯同伦算法的经济学应用背景，提出了标准单纯形Ｓｎ的Ｊ４渐细剖分，并设计了基于Ｊ４剖分与整数标号的经济均衡问题的单纯同伦普适算法，其中深入地分析了算法的理论依据和收敛性．

应用电镜原位杂交技术与免疫标记技术研究膀胱上皮细胞的分化

本文应用电镜原位杂交技术与免疫标记技术相结合，在超微水平上对ＡＵＭ蛋白及其ｍＲＮＡ在细胞中的分布进行定性与定位的研究。结果显示ＡＵＭ蛋白的基因从小鼠膀胱上皮中间层细胞开始表达，从而为膀胱上皮细胞的分化提供了确凿的证据。

美国与欧盟的转基因食品安全性政策演变比对(英文)

随着转基因食品的研究与发展,人们对待转基因食品的态度表现为主要以美国和欧盟为主的两种代表性政策美国采取遵循可靠科学原则,坚决反对预防原则,即对转基因食品采取积极支持,自愿标识的宽松政策;欧盟采取谨慎预防原则,必须标识和可追溯从管理原则出发,结合相应采取的监管措施和相关条例,对两国从开始颁布转基因食品政策到当下态势的发展,并结合最新出台的政策进行跟踪分析,比对美国及欧盟对这些指令和条例的执行情况。

基于堆叠模型的司法短文本多标签分类

司法文书短文本的语义多样性和特征稀疏性等特点,对短文本多标签分类精度提出了很大的挑战,传统单一模型的分类算法已无法满足业务需求。为此,提出一种融合深度学习与堆叠模型的多标签分类方法。该方法将分类器划分成两个层次,第一层使用BERT、卷积神经网络、门限循环单元等深度学习方法作为基础分类器,每个基础分类器模型通过K折交叉验证得到所有数据的多标签分类概率值,将此概率值数据进行融合形成元数据;第二层使用自定义的深度神经网络作为混合器,以第一层的元数据为输入,通过训练多标签概率矩阵获取模型参数。该方法将强分类器关联在一起,获得比单个分类器更加强大的性能。实验结果表明,深度学习堆叠模型实现了87%左右的短文本分类F1分数,优于BERT、卷积神经网络、循环神经网络及其他单个模型的性能。

基于主述位理论的汉语基本篇章单元识别

基本篇章单元(Elementary Discourse Units,EDU)识别对篇章分析工作意义重大,是构建篇章结构的基础。从篇章衔接性视角看,每个EDU都由要表达信息的起始点--主位和要传达的新信息--述位两部分构成。该文结合已有研究和汉语实际情况,给出了一个基于主述位理论的汉语基本篇章单元识别方法。该方法将EDU识别转化为主述位识别问题,由主位、述位的位置间接地确定EDU的边界,最终完成EDU的识别。而主、述位间具有明显的信息序列化特征,因此可通过序列化标注方法进行。基于主述位理论的汉语基本篇章单元识别方法更关注EDU作为一个独立的篇章单元的内部构成,在汉语篇章话题结构语料库CDTC上的实验也进一步验证了该方法的有效性,EDU识别的性能F1值达到了89.46%。

两类联图的L(2,1)-标号

距离2标号问题即L(2,1)-标号源于无线电的频率分配问题。关于L(2,1)-标号数λ(G),Griggs和Yeh给出猜想:对最大度为Δ的一般图G,有λ(G)≤Δ2。用穷标法证明了路与扇图的联图、星与星的联图的L(2,1)-标号数λ(G)的最小上界分别为Δ+2,Δ+3。结论满足Griggs和Yeh猜想,是个很好的结果。

干细胞与子宫内膜异位症

子宫内膜异位症是一种良性妇科疾病,其发病机制涉及诸多因素,最终导致子宫腔外出现子宫内膜腺体及间质.近年来,一系列实验发现可能存在子宫内膜干/祖细胞,这些细胞与骨髓干细胞被认为与子宫内膜周期性更新和一些妇科疾病发病有关.该文分析了子宫内膜干细胞的研究结果 及这些细胞与子宫内膜异位症的关系,并为今后的研究提供了一些建议.