贵阳市大气污染对小学生肺功能及局部非特异性免疫功能的影响

目的探讨贵阳市大气污染对小学生肺功能和局部非特异性免疫功能的影响。方法采用整群抽样的方法选择贵阳市污染区、相对清洁区小学的8~10岁小学生共530名进行肺功能指标[用力肺活量(FVC)、一秒用力呼气量(FEV1.0)、最大呼气中段流速(MMEF)、呼气峰值流速(PEF)、每分钟最大通气量(MVV)]和局部非特异性免疫功能指标(唾液溶菌酶)的测定。结果污染区8岁组小学生的FVC、EFV1.0低于相对清洁区(P<0.05);污染区9岁组小学生的FVC、PEF低于相对清洁区(P<0.05);污染区10岁组小学生的FVC、FEV1.0、MMEF、PEF、MVV低于相对清洁区(P<0.05);污染区9岁组小学生的唾液溶菌酶含量低于相对清洁区(P<0.05)。小学生肺功能指标与年龄、性别、身高呈密切正相关,局部非特异性免疫功能指标与年龄呈密切正相关。结论大气污染对小学生肺功能和局部非特异性免疫功能造成一定的影响,需注重大气污染的防控工作。     

中国移动NFV研究历程详解 五年实现深厚积累

中国移动高度重视NFV的发展,2014年的研究取得不错成绩,并计划携手合作伙伴推动NFV产业走向成熟。纵观整个NFV产业,标准化组织大力推进NFV的发展,全球运营商均积极进行NFV部署,全新商业模式、生态系统得到全面发展。据Analysys mason咨询公司预测,到2019年NFV产业规模将达到41亿美元。NFV的本质是网络设备的虚拟化和云化,虚拟化实现软硬件解耦,云化实现硬件资源的共享和系统随业务大小的自动伸缩,从而支撑业务的快速创新和快速上市。中国移动研究院网络所所长段晓东近期在相关     

关注儿童食品安全从奶制品看儿童食品添加剂现状

<正>如果说"每天一袋奶,强壮中国人"说明奶及奶制品对孩子成长的重要作用,那么"每天一袋奶,毒害中国人"则是大众对奶品现状的无奈和调侃。到底应该给孩子买什么样的儿童酸奶、儿童牛奶让妈妈们大为头疼,代购、海淘这种行为的背后是消费者对中国奶品市场信任的缺失和选择好产品时的无能为力。放心365对北京商超渠道34款儿童酸奶、21款儿童牛奶进行了深入地调研,力图了解儿童奶市场现状,告诉消费者怎样才能买到放心儿童奶。     

基于PAAG的图像处理算法并行化设计

针对图形处理中的Gamma校正算法和平均滤波算法,在多态并行阵列机上进行并行化设计。该设计利用多线程调度模式将算法中不相关程序分为多个线程相互填充,减少线程的阻塞等待时间,最后将多线程程序映射到阵列机上实现算法的并行化。仿真结果表明,Gamma校正算法在单线程下运行消耗时间是多线程的3.5倍,平均滤波算法在单线程下运行消耗时间是多线程的2.2倍。     

影讯

《记忆的温度》——张卫星作品展至2015.3.13展览地点:全摄影画廊上海市莫干山路50号13幢2楼张卫星此次选取与描摹的照片均是民间影像,出自他个人收藏的家庭老相册,年代集中于上世纪六十至八十年代。这些从旧书摊、古董店和二手货市场被卫星一本本捡漏、淘宝出的斑驳旧损的相册,激发了卫星本人的时代记忆和创作灵感,而他有目的地选择这段与他相熟相关的岁月,是意识深处抹不去的成     

DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

一种改进的GPC算法在网络控制系统中的应用

首先对传统的GPC算法进行理论推导和分析,然后针对传统GPC控制算法在大延迟过程中无法快速跟随参考轨迹的问题,提出了一种基于最小方差控制的广义预测控制,并以网络控制系统为控制对象,用MATLAB对其进行仿真分析,结果表明改进的广义预测控制算法能很好地跟踪系统轨迹,获得了良好的效果。     

基于蚁群算法的矿井救援最短路径研究

针对羊场煤矿,选取巷道节点,根据节点坐标,计算巷道实际长度和当量长度,构建当量长度邻接矩阵,基于蚁群算法和MATLAB仿真平台,得到救援最短路径及距离,并对结果进行优化,确保救援工作遍历所有巷道,给出了实际可行的救援方案,为今后的救援工作提供理论指导。     

面向大学生心理问题分析的数据挖掘应用

当前已经进入大数据时代,数据挖掘是在大量的数据中提取有用的有价值的知识。本文结合高校学生心理测试产生的数据,采用ID3算法构造决策树分析预测大学生心理健康状况,为学校的心理辅导工作提供参考依据。     

基于人工免疫算法的异步电机故障诊断研究

人工免疫算法的模型为异步电机故障诊断研究提供了新的视角和算法模型。本文的主要研究对象是基于阴性选择算法的异步电机故障诊断方法。基于免疫系统的原理,电机故障诊断即为检测"非已",检测非正常状态下的电机特征信号。首先通过正常电机特征信号生成"自己",再通过阴性选择生成信号检测器,将检测器与被测电机设备特征信号进行匹配,根据匹配关系便能诊断电机的故障。本文还将阴性选择算法进一步优化,在阴性选择基础上加以克隆优化,从而产生更合适的检测器。通过2种方法对同一故障进行诊断,可直观地看出优化后模型准确率的提高。