基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

蜂窝车联网（cellular-V2X,C-V2X）中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格（statistical information grid,STING）的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升（extreme gradient boosting decision tree,XGBoost）进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。     

贝叶斯分类器的集成学习方法及其在图像标注中的应用

针对贝叶斯(Naive Bayes,NB)分类器的集成学习方法,研究如何提高分类器集成中各成员分类器之间的多样性,同时提高分类器系统准确率。实现方法是把训练集的所有属性特征划分特征子集,并处理所划分的属性特征子集,最后为每个成员分类器构造出不同的完整特征属性训练集。研究结果表明采用的NB集成方法(Ensemble ofNaive Bayes,ENB)提高了分类性能,把ENB机器学习方法应用到自动图像标注中也获得了很好的效果。     

贵德县居民艾滋病知晓现况调查分析

目的调查贵德县居民对艾滋病知识的知晓状况,为提出具有针对性的艾滋病健康教育方法提供理论依据。方法在贵德县随机抽取河阴镇、河西镇两镇,两镇内随机抽得450名居民进行问卷调查并对结果进行分析。结果69.85%的居民对艾滋病的三大传播途径有所了解,但是52.18%左右的居民认为日常生活接触如拥抱、握手、共餐等可以传播艾滋病,而且不同文化程度的居民知晓率以及对待HIV感染者的态度有明显差异（χ2=15.149,P﹤0.05,χ2=44.782,P﹤0.05）。结论调查结果显示调查对象对艾滋病知识认知水平仍待提高,部分调查对象的态度有待改进,针对艾滋病非传播途径知晓不足等问题需进一步加强宣传教育。