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141.
142.
国外对卒中患者的足下垂症状能以电刺激进行矫形并能使行走的步态改善,达到真正康复的报导很多。这些报导涉及到功能性电刺激(FES)器的制作,疗效机制的探讨和临床应用等问题。本文依照以下五个方面加以综述,以供参与和关注FES研究活动者参考。 (1) 使足下垂患者恢复功能的电刺激器的研究沿革; (2) FES使足下垂功能恢复的可能机制; (3) 选择足下垂矫正器FES参数的理论根据; (4) 适应症、禁忌和临床成绩; (5) FES研究的展望。 相似文献
143.
江苏金坛三星村遗址先民的食谱研究 总被引:4,自引:1,他引:4
目前,利用稳定同位素分析方法揭示我国长江流域先民食谱的研究工作,尚比较缺乏。本文分析了江苏金坛三星村遗址19个人骨的C和N稳定同位素,探讨了该遗址先民的生活方式和社会经济结构。虽然所有样品中骨胶原已发生不同程度的降解,但其C/N摩尔比值皆落于2.9~3.6之间,表明骨胶原基本未受污染。人骨中δ13C和δ15N的平均值分别为-20.05±0.21‰、9.69±0.33‰,且两者呈弱正相关,反映了先民以稻作农业为主并辅以渔猎的生活方式。δ15N与C3类在先民食谱中的比例呈弱负相关,暗示先民的稻作农业与渔猎活动相对独立。与河姆渡遗址、青浦遗址相比,三星村遗址的稻作农业得到进一步发展,渔猎经济的比例逐渐减小,但先民获取肉食资源的形式仍处于初步开发型。 相似文献
144.
考虑二阶半线性脉冲微分方程,分别得到了方程所有解有界或所有解x(t)满足limx(t)t→∞=0的充分条件,结果说明了脉冲扰动对方程解的性态的影响。 相似文献
145.
传感器网络中异常数据实时检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。 相似文献
146.
本文将经验欧氏似然应用于半参数模型,讨论了在此模型下两强平稳m相依样本参数差异的经验欧氏似然置信区间,证明了其经验欧氏似然比统计量的渐进χ^2分布性,并给出其经验似然置信区间. 相似文献
147.
角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。本文提出了一种改进的基于灰度变化的角点检测算法。灰度差阈值决定了SUSAN算子所能检测到的最小的对比度以及抗噪性能,本文采用自适应阈值方法代替传统的手工确定阈值法,并针对误检的问题,提出了相应的排除方法。实验结果表明该改进方法比传统方法具有更好的实时性和可靠性。 相似文献
148.
利用大葱生物膜内外有别的结构特性模拟生物矿化过程,在室温下同步诱导合成出颗粒状和球状两种不同形貌的硒化汞材料,前者尺寸约为200nm的大纳米颗粒,该产物可能是由尺寸约30nm的小纳米粒子组装而成;后者尺寸约为3μm的高度致密的带花边的实心圆球,该产物可能是自发生长或由直径约1μm的小球组装而成.其结构均为立方相,晶格常数为0.608nm.通过紫外可见光谱(UV—Vis)和荧光光谱(Fluorescence,FL)对产物的光学性质进行了研究.初步探讨了硒化汞的合成机理. 相似文献
149.
对我国中华稻蝗若干种群进行了基于形态分类学重要特征、染色体C带核型和RAPD分子标记的种群遗传学关系研究.结果表明,我国中华稻蝗从形态上来看东部沿海种群体型较大,前翅较长,尾须较钝,而内陆及东北种群则体型较小,前翅较短,尾须较尖;但从外生殖器基本结构来看,不同种群具有相似的形态特征.其次,不同种群在染色体数目、着丝粒位置以及C带带型等方面具有明显恒定的结构特点.从RAPD分子标记研究结果来看,不同种群拥有明显一致的分子标记数据.由此可见,我国中华稻蝗是稻蝗属中一个广布物种,其外部形态结构的差异可能与其分布地环境条件相适应,然而其外生殖器结构能够反映物种的基本特征.从种群遗传学角度来看,染色体带型结构和分子标记结果的稳定性更能体现物种遗传结构的本质,因此,文章支持Ho llis将无齿稻蝗等合并入中华稻蝗的主张. 相似文献
150.
为进行快速动态层次聚类,通过分析自适应谐振理论(adaptive resonance theory,ART)神经网络的快速学习、主观设置警戒参数、输出无层次结构等优缺点以及自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)神经网络的侧反馈、不能动态聚类、输出无层次结构等优缺点的基础上,借鉴Hebb规则的思想,针对ART2神经网络的聚类算法进行了改进研究.通过结构描述、算法分析,该算法融合了ART2和SOFM的优点,克服其不足之处,以快速学习的方式形成可带有多层层次的动态聚类结构(不同的层次代表不同粒度的聚类),此外还降低了对警戒参数主观设置的要求,对于较粗粒度的聚类不再需要重新训练神经网络.并通过仿真实验证明该算法的有效性. 相似文献