兰州市成年人身体素质监测结果分析

为系统掌握我国国民体质现状和变化规律,推动全民健身活动的开展,提高国民身体素质和健康水平,促进国家经济建设和社会发展,根据《中华人民共和国体育法》、《全民健身条例》的规定,按照《国民体质监测工作规定》的要求,2014年,国家体育总局、教育部、科技部、国家民委、民政部、财政部、农业部、卫生计生委、国家统计局、全国总工会等10个部门联合在全国进行了第4次国民体质监测工作。兰州市作为甘肃省的省会城市,是政治、经济和文化等发展的中心,通过数据对不同性别、城乡以及体力与非体力之间进行比较,找出其中薄弱的内容,提出意见并提高人们体育锻炼意识,为推动全民健身和增强体质、增进健康提供参考。     

论登杆作业教学培训中的安全保障措施

登杆作业是电力系统新员工岗前培训必学项目,学员的身体条件、自我控制能力存在很大差距,对于作业中同样的技术要求,实现起来也不尽相同,并且时常有危险状况发生。保障每个学员的安全成了培训教学中的重中之重。本文根据实际情况,提出解决办法,采取高于法规的安全措施,从根本上保障培训学员人身安全。     

硼替佐米治疗1例多发性骨髓瘤骨病病例分析

多发性骨髓瘤(multiplemyeloma,MM)是B淋巴细胞来源的浆细胞增生性恶性肿瘤,而多发性骨髓瘤骨病(myeloma bone disease,MBD)是其进展的重要临床表现。MBD的发病机制主要与破骨细胞活性明显增加、成骨细胞功能受抑制有关。而多发性骨髓瘤的治疗是骨髓瘤骨病治疗的基础和关键,通过多发性骨髓瘤有效的治疗可延缓其发展,防止骨质进一步破坏,以达到治疗多发性骨髓瘤骨病的目的。     

学习资源精准推荐模型及应用研究

根据属性特征推荐资源,由于存在冷启动和稀疏性问题,限制了在线学习资源推荐的性能.基于知识表示和协同过滤,将学习者的学习水平和学习风格等特征融入推荐过程,进行协同过滤个性化推荐,提出了一种学习资源精准推荐模型,构建了学习者和学习资源知识表示模型;通过实验表明知识表示-协同过滤相结合的推荐算法在个性化推荐和推荐准确度方面优于传统的CF算法.     

基于时滞观测的神经网络的随机镇定

研究神经网络的随机镇定问题.通过在扩散项中加入含时滞项的状态控制,利用随机稳定性理论,镇定一类循环神经网络.同时,利用It公式及多种不等式性质,证明解的几乎必然指数稳定性,并给出数值例子.     

基于低秩表示的判别特征提取算法

为了更好地获取高维数据的特征,提出一种特征提取算法——低秩判别映射. 首先基于低秩表示构造代表样本关联性的关联矩阵,然后利用关联矩阵应用判别准则. 低秩表示以样本作为基函数,利用所有样本构建关联矩阵,其构造特点决定了关联矩阵能够很好地体现样本集的全局结构和样本之间的判别关系. 人脸数据集的实验表明,低秩判别映射优于其他广泛应用的特征提取方法.     

基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

基于视频特征聚合的细胞形变动态建模

提出了一种基于图像处理架构对活细胞视频中细胞动态进行建模的方法.在这个架构下,视频中两帧间的细胞动态被表示为细胞轮廓形变和细胞内部运动的动态特征.其中,前者细胞轮廓形变利用形状上下文进行度量,而后者细胞内部运动则通过尺度不变特征变换（SIFT）流进行建模.为了更好的刻画细胞质流动,基于SIFT流的细胞运动场进一步构建细胞外观变化场.在获得上述帧级细胞动态特征之后,引入时间序列建模的方法来生成视频级的细胞动态特征.具体地,基于紧凑编码的时序特征聚合方法可以捕获整个视频中的细胞动态演变过程.活细胞视频数据库被建立以用于验证提出方法的有效性,实验结果表明提出方法对于细胞形变动态度量和分类的性能优于其它主流方法.     

基于离散时间观测的神经网络的随机镇定

主要讨论了离散时间观测下的神经网络的随机镇定.首先,通过使用伊藤公式、Gronwall不等式、Burkholder-Davis-Gandy不等式等,证明得到离散时间观测的神经网络随机镇定的条件.其次,利用数值例子来对结论加以证明.