基于协同表示的目标跟踪算法

提出一种基于协同表示的新的目标跟踪算法.在贝叶斯框架下,采用基于重构误差的观测似然函数和考虑遮挡的模型更新机制设计一个鲁棒的跟踪器.用l₁范数来建模重构误差以更好地容忍奇异值,同时用协同表示对编码系数进行约束.实验结果表明,和其他算法相比,本文算法能够战胜遮挡、尺度变化、光照变化、背景混乱等干扰因素,具有较高的准确度和鲁棒性.     

基于灰色系统理论的专利授权数预测研究——以辽宁省为例

[目的/意义]旨在准确、合理地对专利授权数进行预测.[方法/过程]运用灰色系统理论,对待选因素进行灰关联度计算,选择关联度较高因素的统计数据,形成被比较序列,再结合参考序列建立GM(1,N)模型,对专利授权数进行预测和误差检验.[结果/结论]通过与常规GM(1,N)模型对比,建立的GM(1,6)模型的预测准确度优于前者...     

制约婴幼儿心理形成的先天要素分析

本文通过对新生命创造前父母的无形积累和新生命创造中与创造后的父母内外环境对新生命形成的影响分析,说明婴幼儿心理形成的先天因素。     

Utility of P-SEP,sTREM-1 and suPAR as Novel Sepsis Biomarkers in SARS-CoV-2 Infection

The coronavirus disease 2019 is a highly contagious viral infection caused by SARS-CoV-2 virus, member of coronaviridae family. It causes life threatening complications due to complexity and rapid onset course of the disease. Early identification of high-risk patients who require close monitoring and aggressive treatment remains challengeable till date. Novel biomarkers which help to identify high risk patients at the early stage is high priority. Objective of this review to find utility of P-SEP, sTREM-1 and suPAR for diagnosis, risk stratification and prognosis of SARS-CoV-2 infected cases. Soluble receptors like, P-SEP, sTREM-1 and suPAR have been involved in immune regulation in SARS-CoV-2 infection and elevate more in severe cases. A comprehensive research of databases like PubMed, EMBASE, CNKI and Web of Science was performed for relevant studies. A total of nine out of fifteen research literature in initial screening were included for this review. Interestingly all studies have reported high levels of P-SEP, sTREM-1 and suPAR in SARS-CoV-2 infected cases and the biomarkers positively correlated with severity of infection. This implies that P-SEP, sTREM-1 and suPAR can be implemented as surrogate marker in blood profile for early diagnosis, risk stratification and prognosis in SARS-CoV-2 for better management in Indian population at the current situation.     

低负荷加压训练改善自发性高血压大鼠的血压效果及机制研究

目的:探究低负荷加压训练对自发性高血压大鼠的降压效果及其作用机制。方法:选取4周龄雄性自发性高血压大鼠,随机分为对照组(高血压安静组)、低负荷训练组、低负荷加压训练组和高负荷训练组。低负荷训练组进行35%~55%1RM递进式低负荷爬梯训练,低负荷加压训练组进行30%~40%血流受限结合35%~55%1RM递进式低负荷爬梯训练,高负荷训练组进行55%~75%1RM递进式高负荷爬梯训练,训练后测定血压、血液中内皮素-1、血管内皮生长因子、一氧化氮合成酶的表达和心肌组织中内皮型一氧化氮合成酶的表达。结果:1)与对照组、高负荷训练组相比,低负荷加压训练组收缩压、舒张压显著下降(P<0.05);与低负荷训练组相比,低负荷加压训练组舒张压显著下降(P<0.05)。2)与对照组相比,低负荷加压训练组血液中内皮素-1表达显著下调(P<0.05),血管内皮生长因子和一氧化氮合成酶表达显著上调(P<0.05);3)与对照组相比,低负荷加压训练组心肌中内皮型一氧化氮合成酶表达显著上调(P<0.05);4)在低负荷加压训练组中,收缩压与内皮素-1呈正相关,相关性分析具有统计学意义(P<0.05);收缩压与一氧化氮合成酶、血管内皮生长因子、内皮型一氧化氮合成酶均呈负相关,相关性分析具有统计学意义(P<0.05)。结论:1)低负荷加压训练降压效果优于高负荷训练;2)低负荷加压训练能够通过下调血液中内皮素-1的表达,上调血液中血管内皮生长因子和一氧化氮合成酶的表达,同时上调心肌中内皮型一氧化氮合成酶表达,改善内皮细胞功能,达到降压的效果。     

基于组合赋权法与可拓物元的海绵城市PPP项目运作方式选择研究

海绵城市建设作为推进我国新型城镇化建设的战略性举措,其与PPP模式的结合已经引发社会各界的关注,其中海绵城市PPP项目运作方式的选择研究成为焦点问题,基于此,构建了最优组合赋权法与可拓物元相结合的海绵城市PPP项目运作方式选择模型。首先,结合海绵城市的特质与PPP项目运作方式的特点确定海绵城市PPP项目运作方式选择指标体系,然后引入G1主观赋权法与信息熵客观赋权法求解各指标最优权重,并运用可拓物元理论计算各PPP项目运作方式的关联度,以确定与项目最契合的运作方式,最后,以我国首批海绵城市建设试点城市之一“嘉兴市”的PPP项目运作方式选择,验证了该选择模型的适用性与科学性,能够为海绵城市的建设发展提供一定帮助。     

企业技术集成能力基因结构模型研究

技术集成能力是衡量企业资源配置水平,影响企业集成创新效果的内生动力,其形成方式与成长过程一直是理论界的研究热点。本文借鉴企业基因理论,从仿生学视角剖析技术集成能力基因本质,运用实证方法探究技术集成能力基因碱基的具体表达方式,在此基础上构建技术集成能力基因结构模型,揭示其成长“黑箱”。研究表明,技术集成能力基因是由技术链和管理链构成的双螺旋结构,信息监测、组织柔性、系统整合和技术学习是技术集成能力基因碱基要素的具体表现形式,也是技术集成能力成长的驱动要素。技术集成能力基因通过复制、变异和重组的一系列进化过程,实现要素匹配和功能优化,完成能力的适应性演化,提高企业资源配置效率。本文旨在为基因结构模型研究由概念性构建向实证识别提供全新思路和研究框架。     

神经营养素家族类细胞因子对神经干细胞分化影响的研究现状

神经干细胞（NSCs）是具有高度自我更新能力并能分化为神经元、星形胶质细胞和少突胶质细胞的神经前体细胞,具有广阔的临床应用前景。神经营养素家族对神经干细胞的分化有一定影响。其包括：神经生长因子（NGF）、脑源性神经生长因子（BDNF）、神经营养素-3（NT-3）、神经营养素-4/5（NT-4/5）以及神经营养素-6（NT-6）。本文就目前神经营养素家族对NSCs分化的影响的研究现状进行综述。     

KYN28A-12型高压开关柜接地刀闸的改造

通过对KYN28-10型手车式开关柜接地刀闸隐患的分析,找出了原因,提出了解决问题的方法,保证了高压开关柜的安全可靠运行。