医院排队叫号系统应用现状综述

为了减少患者在医院的滞留量和高效服务于患者,很多医院都采用了排队叫号系统。医院排队叫号系统产品繁多,医院的实施机制也各不相同,因此分析了目前医院排队叫号系统的应用现状,以及硬、软件实施情况,以求发现系统的主要组成部分和可更新、扩展部分。结合挂号方式、就诊流程优化和物联网技术分析了医院排队叫号系统的发展趋势,这对今后其他领域排队叫号系统的研究有参考意义。     

Fuzzy local maximal marginal embedding for feature extraction

In graph-based linear dimensionality reduction algorithms, it is crucial to construct a neighbor graph that can correctly reflect the relationship between samples. This paper presents an improved algorithm called fuzzy local maximal marginal embedding (FLMME) for linear dimensionality reduction. Significantly differing from the existing graph-based algorithms is that two novel fuzzy gradual graphs are constructed in FLMME, which help to pull the near neighbor samples in same class nearer and nearer and repel the far neighbor samples of margin between different classes farther and farther when they are projected to feature subspace. Through the fuzzy gradual graphs, FLMME algorithm has lower sensitivities to the sample variations caused by varying illumination, expression, viewing conditions and shapes. The proposed FLMME algorithm is evaluated through experiments by using the WINE database, the Yale and ORL face image databases and the USPS handwriting digital databases. The results show that the FLMME outperforms PCA, LDA, LPP and local maximal marginal embedding.     

Method for discrimination of false targets in multistation radar systems based on the deep neural network

For the existing jamming discrimination methods for multistation radar systems,only the single feature of target echo space correlation is utilized as the metric,which leads to insufficient comprehensiveness of feature extraction,so that effectiveness and universality are insufficient for the discrimination algorithm.In this paper,an identification method in multistatic radar systems based on the deep neural network is proposed.This method combines the characteristics of multistatic radar systems cooperative detection technology,which has many available resources and strong scheduling ability in space,time and frequency domain,with the strong model learning and feature representation ability in the process of information processing on the deep neural network,so that it can effectively apply to the field of anti-deception jamming.Full use is made of unknown information about echo data to obtain more multi-dimensional,more comprehensive,more complete and deeper feature differences besides correlation,so as to achieve a better jamming discrimination effect.Simulation results show that the proposed method can effectively reduce the influence of noise and pulse number on the jamming discrimination performance.At the same time,the limitation of the target echo correlation coefficient on anti-jamming technology under nonideal conditions is alleviated,which broadens the boundary conditions of the application process.     

短视频对服装服饰类用户购买意愿的影响

短视频营销已成为当前助推消费升级的重要新生力量,研究其对用户购买意愿的影响对提升产品销量具有重要的理论意义和实践价值.通过文献总结分析,借助SOR理论模型,提出研究假设,构建探究服装服饰类短视频对用户的购买意愿影响模型,并通过结构方程模型进行验证分析.结果表明:短视频的有用性、易用性显著正向影响用户的购买意愿,而娱乐性影响不显著;感知匹配度在有用性、易用性、娱乐性刺激变量和购买意愿反应变量间存在中介作用.针对上述结论,建议服装服饰类短视频运营企业商家注重在有用性、易用性、感知匹配度方面进行改进,促使短视频营销更快更好的发展.     

超低硫X65管线钢中非金属夹杂物研究

对本钢超低硫X65管线钢中夹杂物的研究结果表明,LF精炼初期,钢中夹杂物主要是球形、多边形和大量簇状的Al2O3夹杂物,99.1%的夹杂物尺寸小于20μm。微合金化后,部分Al2O3夹杂物中出现TiO、SiO2、MnS等成分。钙处理后,夹杂物的平均直径达到8.58μm,大量夹杂物为含有微量MgO、SiO2或MnS等的2~50μm的球形mCaO.nAl2O3,部分为Al2O3、MnS、CaS或CaS-MnS。铸坯中夹杂物数量最少且尺寸最小,96.9%的夹杂物尺寸小于10μm,未发现大于50μm的夹杂物,平均直径为3.71μm。铸坯中大部分为球形的以mCaO.nAl2O3为主要成分的复合夹杂物,还有少量的Al2O3、MnS和CaS夹杂物等。     

基于时间序列模式表示的异常检测算法*

提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法(PREOV).时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力.在时间序列模式表示的基础上提取异常值,可以大大提高算法的效率和准确性,达到事半功倍的效果.在本算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低.该算法计算简单、实现方便、无须训练,可以支持时间序列的动态增长.     

油-气管道检测机器人技术现状及展望

为提高油-气管道检测的效果,结合国内外典型管道机器人的特点,综合分析了管道机器人运动控制技术、定位技术和实时检测技术3个方面的现状,并指出了核心技术的不足;针对石油化工行业高温带压管道环境,提出管道检测机器人的研究重点为分层模糊神经网络运动控制技术、CCD视觉定位技术、低频电磁定位技术和分层图像分割的优化方法等。为进一步提高化工油-气管道内检测机器人的检测效果提供了理论依据。     

微晶纤维素在稀硫酸中的热解机制研究

以微晶纤维素为原料,通过热转化可以得到葡萄糖、乙酰丙酸等多种用途广泛的有机化合物,在此过程中也存在脱水碳化竞争反应,得到生物碳副产物.分别以酸浓度和温度为实验变量,采用高效液相色谱(HPLC)对样品的液体产物进行表征,探索微晶纤维素在稀硫酸溶液中的热分解转化机制.结果表明:微晶纤维素的热分解转化是连续反应和竞争反应同时存在的复杂反应过程;控制温度在180～200℃,酸浓度在0.05～0.1 mol/L时,可获得最大产率的葡萄糖(约21.90％);若温度为200℃,酸浓度为0.2 mol/L时,则主要产物为乙酰丙酸.     

纳米银—壳聚糖材料制备及应用于机洗衣服的抑菌

以壳聚糖(Chitosan,CTS)为保护剂和分散剂制备纳米银—壳聚糖(AgNPs-CTS)复合溶胶,对制备溶胶的最适温度进行优化,并对其抑菌效果和形态进行了评测.在温度为60℃时得到了粒径分布均一,抑菌效果良好的复合溶胶.进一步利用该复合溶胶制备纳米银、铜—壳聚糖(AgNPs/Cu-CTS)复合颗粒,并对其机械强度、形态、抑菌效果、机洗过程损耗及抑菌性能进行检测.结果表明,该复合颗粒的多孔结构更有利于对细菌的杀灭,颗粒在平板、机洗过程中均具有良好的抑菌效果,同时损耗测试也证明了复合颗粒在应用过程中的长效性.     

基于Pro/E的三维参数化标准件库的建立

介绍了基于Pro/E特征造型的三维参数化标准件库的建立技术及使用方法.利用特征造型、参数化设计创建通用模型,通过设置参数关系式及利用族表集合共同的可变尺寸,生成一系列的零件模型形成库文件,不需要逐一创建单个模型,能够大幅度提高设计速度和节约磁盘空间.