大学生医疗保险过渡期存在的问题及建议——以北京、深圳两地大学生医疗保险为例

2009年起全国18个省份先后开始大学生社会医疗保险的试点工作。各地大学生医疗保险主要是将大学生直接并入当地城镇少年儿童保险中,但是缺乏专门针对大学生群体的医疗保险制度。本文对2009-2011年北京、深圳大学生医疗保险的主要特点进行对比,分析了两地大学生医疗保险政策存在的不足,并从政府和高校两个方面提出了建议和对策。

基于工业互联网的煤矿综采设备信息模型研究

煤矿综采工作面设备来自不同厂商,接口不统一、数据系统和业务逻辑不同,造成数据壁垒,系统间数据交互慢。基于工业互联网架构,提出了包括设备层、接入层、边缘层、PaaS层、应用层的智能化综采技术架构;基于该架构,将煤矿综采设备作为整体数据对象,设计了一种煤矿综采设备信息模型构建方法,定义了属性、方法、事件、报警4个关键要素和建模规则,从而实现各物理实体与异构系统之间的无缝通信,即对综采设备信息资源进行定义、描述和关联,提供完备、统一的数据对象表达、描述和操作模型;针对综采设备信息模型属性元素过多的问题,提出了一种基于重要度和语义相似度的属性元素优化机制。采用上述方法建立了华阳新材料科技集团有限公司一矿81004工作面综采设备信息模型,对综采设备电动机运行情况进行评价,结果表明基于该模型可监测工作面所有电动机短时间内启动次数、多电动机设备启动功率平衡和运行效率,并形成分析结果,为决策工作提供数据支持。

基于时频分析的地震道集校平技术应用

依据现代信号分析理论,对叠前地震道集剩余动校正量的消除技术进行研究,在模型数据和实际数据的试验基础上,探讨基于时频分析技术的叠前道集校平方法。结果表明:通过对地震信号进行时频分解,并在信号重构时完成高精度的剩余动校正量的消除,处理前后信号振幅不变,道集同相性增强,叠加后信号有效频带变宽;利用近偏移距地震道的叠加道作为模型道,在有效消除剩余时差和校平同相轴的同时,避免了叠前道集动校拉伸畸变对模型道的影响,保证了技术实现的精度;该方法在消除叠前道集中剩余动校正量方面具有较强的实用性。

基于语音编码中自适应码本的隐藏信息方法

为了解决低速率语音编码的信息隐藏问题,选择了目前广泛使用的低速率语音编码(iLBC)为研究对象,提出了一种在语音编码过程中嵌入机密信息的方法,设计了一种基于iLBC语音编码的动态码本量化过程的信息隐藏算法。该方法利用低速率语音编码中自适应码本的动态构建特点,并结合QIM原理来实现信息隐藏,较传统基于静态码本的QIM方法具有更好的对抗统计分析检测能力,同时具有较好的隐蔽容量。实验结果表明该隐藏算法在13.3Kbps的载体速率下能获得450bpS隐藏容量,而且载密信息的语音质量的PESQ值下降不到7%,具有很好的隐蔽性能。

基于EDPN的类测试框架及测试用例生成技术的研究

针对基于状态的面向对象软件的类测试过程中存在的不可预测、不可达状态、状态组合“爆炸”和测试用例“爆炸”等问题,提出了基于EDPN模型的类测试、类的交互测试和类的层次测试框架,设计了相应的测试模型;提出了基于EDPN的有标记的唯一输入输出(UIO)测试用例的自动生成方法,生成状态转移路径序列,测试类的状态;提出了基于扩展的EDPN的状态组合的标记关联递推法,生成扩展的正交阵列表,测试类的交互;提出了基于扩展的EMDPN的协同路径(copaths)测试用例的生成方法,生成协同路径序列,测试类的层次。

基于扩展的EDPN的类的交互测试用例生成技术的研究

针对类交互测试的正交阵列测试系统(OATS)生成测试用例的方法存在类的状态盲目组合而导致测试用例"爆炸"以及受标准正交阵列的影响使得选择的正交阵列不易扩充等问题,扩展了事件驱动的Petri网(EEDPN)模型,提出了类的状态组合的标记关联递推法生成交互路径,得到了扩展的正交阵列测试系统(EOATS)的类交互测试用例的生成方法,优化了OATS,分析了该方法在类的交互测试技术中的覆盖率问题,讨论了其生成扩展的正交阵列表的充分性.

国际高技术产业化对中国地震科技发展的借鉴作用——中国地震科技发展战略走向分析之三

借鉴发达国家的高技术产业化模式,根据国家发展战略的导向,深入分析中国地震科技发展的深层次问题,强调有关的几个基本概念,探索中国地震事业的发展方向,提出应该提升中国地震科技的国家战略地位、增强其国际竞争力。

中国地震行业技术结构的演变——中国地震科技发展战略走向分析之二

剖析了中国地震行业的行业特点和技术结构的演变过程,为中国地震事业的体制改革实践提供科学依据。

利用数字封包技术的光信道层随路开销

光信道层是业务信号进入光传送网络的入口点 ,如何设置该层的开销才能充分有效地监视和管理光信道层功能吸引了广泛的关注。文章对实现光信道层随路开销的副载波调制技术和数字封包技术 2种方案作了比较 ,发现数字封包技术具有明显的优势。在描述客户信号适配过程和相关开销信息设置方案的基础上 ,重点介绍了数字封包技术中最具有特色的、用于连接监视的有关开销的设置原则和处理方法。

基于云端软件定义水声的跨域通信系统

由于水声通信性能的制约,跨水-空界面的数据传输性能难以进一步提升。针对该问题,文中提出了一种基于云端软件定义水声(C-SDA)的跨域通信系统架构。C-SDA将水声接收机从水面中继节点移动到云端(即监测中心),并利用无线电通信带宽交换云端计算资源进行水声信号解调和解码。中继网关的水声-无线电双栈网络协议被简化为单栈结构,避免了数据包的封装和再封装,节省了硬件成本。C-SDA不仅能实现先进的通信信号处理,而且能促进水声通信技术的更新和迭代。现场测试实验结果表明,与自研的嵌入式水声接收机相比,C-SDA能够适用更高性能的均衡器,使误码率得到显著改善。

基于深度学习的室内目标波达方向估计

目前,室内场景下诸如定位及追踪、人体活动检测等许多应用对感知的需求越来越大,为支撑高精度感知,高效快速的波达方向(Direction of Arrival, DoA)估计是关键能力之一。然而在具有多径和障碍的室内环境下,传统DoA估计方法存在局限。鉴于机器学习在解决复杂信号处理问题方面呈现的效能优势,对基于深度学习(Deep Learning, DL)的室内目标DoA估计方法展开研究。设计了专门的卷积神经网络应对未知多径信号带来的不利影响,同时训练了模型从多径分量中分辨提取视距径信号DoA特征的能力。基于此,利用公开的DeepMIMO数据集生成了室内目标DoA估计专用构造数据集来训练模型,提出了基于小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)的在线快速学习机制,对提高模型泛化性和鲁棒性展开设计。对室内环境下的DoA估计进行了多种方法仿真对比,验证了所提方法的有效性。

基于改进深度学习的人体姿态识别方法研究

针对现有2D多人人体姿态识别方法存在的耗时长、准确率低等问题,在对人体姿态识别方法进行分析的基础上,提出了一种用于2D多人人体姿态识别的改进复合场。引入空洞卷积模块降低参数量的同时提高模型准确性,引入shuffleNet V2网络替换主干网ResNet提高模型识别速度。通过实验对所提方法的平均精确度、平均召回率和运行时间等进行分析。结果表明,与常规方法相比,所提方法对2D多人人体姿态识别具有较高的识别准确率和速度,1~8人的人体姿态平均识别时间为75ms。为计算机视觉的研究提供了一定的参考。

基于相邻词的中文关键词自动抽取

文档关键词概括了文档的主题和内容,在信息检索、文本分类、文本聚类等领域有着重要应用。在总结前人研究成果的基础上,提出了一种基于相邻词的中文关键词自动抽取算法。在对50篇学术论文自动抽取关键词的实验中,采用精确匹配的评价获得了38.9%的精度和34.9%的召回率,采用近似匹配的评价获得了70.7%的精度和68.8%的召回率,能够为进一步的研究提供帮助。

一类新的正交样条函数——Franklin函数的推广及其应用

为了探索样条曲线曲面的正交表达及其频谱性质,提出了一类新的k次正交样条函数——Franklin函数的推广,简称为k次GF系统.Haar函数及Franklin正交函数恰好分别是GF系统当k=0及k=1时的特殊情形.基于GF系统,给出了用以计算样条曲线曲面频谱的信息转换算法,该算法具有直观、简便、快速的特点.构建的数据处理平台可用于样条曲线曲面的分析与综合;实验表明有限项GF系统能够实现一类几何造型的精确重构,而有限项傅立叶正交函数则不能精确重构该原图.

基于Internet的强震仪监测网络系统的设计

采用基于Internet的远程控制系统通用结构的基本思想,结合分布式数据采集、集中式数据处理的具体要求,提出了基于Internet的强震仪监测网络系统的设计方案,介绍了监控组态软件的重要作用.

网上拍卖中卖者声誉的非对称性研究

本文采用贝叶斯学习分析了网上拍卖中卖方声誉非对称现象产生的原因,并利用从淘宝网站收集的书画和书籍类物品的竞价数据,实证检验了卖方获得的好评次数与差评次数对拍卖物品成交概率和成交价格的影响。研究结果表明,买方对卖方的好评(差评)将增加(减少)新的买方对拍卖物品的预期价值,进而增加(减少)物品的成交概率和成交价格。此外,卖方所获差评的影响大于好评的影响,并且这种非对称性效应在容易辨别其质量的物品拍卖中更为明显。

滑动窗口二次自回归模型预测非线性时间序列

提出一种新颖的非线性时间序列预测模型 ,即滑动窗口二次自回归 (MWDAR)模型 .MWDAR模型使用部分的历史数据及其二次项构造自回归模型 .模型参数用线性最小二乘法估计 .应用模型进行预测时 ,预先选定窗口大小以及模型一次项和二次项的阶次 .在每个当前时刻 ,先根据窗口内的数据估计模型参数 ,然后根据输入向量及模型参数做出预测 .这种预测方法不仅适合小数据集的时间序列预测 ,而且对大数据集具有极高的计算效率 .该文分别用H啨ｎｏｎ混沌时间序列数据和真实的股票交易数据作了ＭＷＤＡＲ方法与局域线性化方法的 1步和多步预测对比 ,结果显示MWDAR方法无论在预测精度上 ,还是在计算效率上都优于局域线性化方法 .

气相色谱仪的两种液体样品自动进样器的兼容设计与研制

设计和构建了多轴多模式、闭环伺服控制系统的研发平台,实现了用于气相色谱仪的不同结构的两种液体自动进样器的并行设计与研制。基于兼容与互换的思路,开发出一体化嵌入式控制驱动模块,采用相同的直流电机、编码器,电气与机械接口统一标准,实现了上述组件在两种机型间的直接代换。研制的标准型110个样品位和平台型40个样品位两种液体自动进样器,与气相色谱仪联机,采用1μL手动进样针,对于0.5μL十六烷-异辛烷标准液体样品,6个不同瓶位连续6次进样测试,重复进样的信号峰面积RSD分别为1.1%和1.5%,取0.1,0.3,0.5,0.7和0.9μL进样,峰面积与进样量的线性相关系数为0.9947。

非线性降维算法及其在医院绩效考核上的应用

流形学习算法中的等距嵌入算法(ISOMAP)具有对离群点敏感的瑕疵,针对此问题,提出利用基于共享近邻的距离度量方式,并充分利用了流形上对象的局部密度信息,有效改善了算法的性能,提高了算法的健壮性。同时,首次尝试将该改进的流形学习算法应用于医院绩效考核。人工数据与真实数据上的实验表明,改进的算法健壮且有效,在绩效考核上应用成功。

多GNSS掩星大气探测卫星星座设计

为减少无线电掩星(RO)大气探测星座的卫星数量并增加探测数据量,将北斗(BD)和GPS、Galileo、GLONASS共同作为探测信源,提出一种多全球导航卫星系统(GNSS)掩星大气探测星座概念和优化设计方法。融合先验大气模型和二维射线追踪算法,建立兼容多GNSS信源的掩星事件前向模拟算法,实现掩星事件快速精确仿真;给出多GNSS掩星大气探测星座参数对探测性能的影响特性,降低了星座模型的复杂度;并利用改进的蚁群算法实现星座参数寻优。设计结果与COSMICII星座相比,卫星数量减少2颗,探测数据量增加了40%,探测均匀性提高了67%。