湖南省成年人体脂率预测公式的建立

目的:验证日本铃木-长岭公式和美国Brozek公式推测湖南省成年人体脂率是否有效,建立适用于湖南省成年人体脂率的预测公式,为湖南省成年人控制体重、预防超重和肥胖提供可靠的预检方法,并为建立适合我国国民体脂率的预测公式提供方法学依据.方法:随机抽取240名湖南省成年人验证日本铃木-长岭公式和美国Brozek公式推测湖南省成年人体脂率的有效性;采用等容量分层随机整群抽样方法,再抽取湖南省20-59岁成年人960名,每10岁为一个年龄段,采用多元线性逐步回归分析拟合过程中R的趋1线性论,R2的变异比率论,以及方差分析、回归系数检验、残差检验等建立湖南省成年人体脂率预测公式.另随机抽取240名湖南省成年人验证所建公式.结果:应用日本铃木-长岭公式和美国Brozek公式低估了湖南省成年人的体脂率.建立湖南省成年男性预测公式:％ BF20-29 =0.278×肩胛部皮褶厚度+0.296×上臂部皮褶厚度+0.231×腹部皮褶厚度+6.215;％BF30-39 =0.134×上臂部皮褶厚度+0.170×腹部皮褶厚度+0.228×腰围-1.180;％BF40-49=0.206×肩胛部皮褶厚度+0.267×上臂部皮褶厚度+0.220×腰围-3.018;％BF50-59 =0.244×腹部皮褶厚度+0.368×上臂部皮褶厚度+0.144×腰围+1.726.女性预测公式:％ BF20-29=0.205×上臂部皮褶厚度+0.479×腹部皮褶厚度+ 0.449×臀围-23.949;％BF30-39=0.373×上臂部皮褶厚度+0.214×腹部皮褶厚度+0.162×臀围+1.032;％BF40-49=0.168×肩胛部皮褶厚度+ 0.211×腹部皮褶厚度+0.395×臀围-13.720;％ BF50-59=0.415×上臂部皮褶厚度+0.393×腹部皮褶厚度+0.238×臀围+1.808.回代检验和交叉验证结果表明应用所建公式推测出的体脂率与BIA法、DEXA法直接测试出来的体脂率之间均无显著差异(P＞0.05),Kappa检验表明所建公式与DEXA法的超重与肥胖检出率一致性理想.结论:本研究所建立的推测湖南省成年人体脂率公式是可行且可靠的.     

利用录井数据预测油气产能

利用现代录井技术得到的地层参数,根据不同井型建立地层中不同流体的渗流方程,对其进行无量纲化和Laplace变换,应用数值Laplace反演技术计算出油气井的产能曲线(IPR曲线).计算的IPR曲线与实测数据吻合较好,从而验证了方法的可靠性,扩展了录井数据的使用范围.作为实例,分别计算了油井和气井的产能预测结果和不同时间下的IPR曲线.     

高校学生道德人格养成的校园文化建设研究

文化是主体人格的展现和成因。作为文化重要组成部分的校园文化具有重要的教育人、陶冶人、规范人等功能,是大学生道德人格养成的重要文化途径。为此,高校应搞好校园物质文化建设、抓好校园精神文化建设和完善校园制度文化建设。     

苏联的农业生产和异常气象

1.绪言苏联幅员辽阔,从极其寒冷的北纬80度至灼热的北纬35度卡拉库姆沙漠,南北纵深约4500公里,自波罗的海东岸至白令海峡,东北通贯约8000公里,占地24亿公顷,人口27000万。由于大部分国土处在极寒地带,而且沙漠面积极大,因此能种植作物的耕地面积并不大。再则,就是能进行耕作的土地也由于受到气候条件的严格限制,因而作物产量     

非参数二次B—B三角凸曲面片的保凸拼接

根据箱样条的性质研究了二次箱样条曲面的局部凸性,讨论了两个B-B三角凸曲面片的保凸拼接问题,并给出了利用Bezier网来控制B-B三角曲面片保凸拼接的充分条件。     

南京农业的战略定位探讨

都市农业是指位于大型、特大型中心城市周边地区的现代化农业，是一种高度发达的现代农业生产经营型式。具有科技含量高、商品化程度高、资本密度高、生产率高和贸工农一体化程度高等特点，集中体现出现代农业的高投入、高产出、高效益和高成长性。都市农业由于其特定的地...     

农业技术进步的国际趋势

1　农业新科技革命的主要领域自 1 8世纪中叶起 ,人类兴起了三次农业科技革命 ,并且一次比一次内容丰富 ,波及的范围一次比一次大 ,产生的影响一次比一次深远。目前在全世界范围内蓬勃兴起的第三次农业科技革命即新的农业科技革命 ,这次新的农业科技革命以现代生物技术、信息技术等高新技术在农业上的应用为主要标志 ,主要包括以下几方面。1 1　农业生物技术本世纪农业科学、生命科学中发展最快、影响最深远的莫过于现代生物技术 ,科学家们预言 ,2 1世纪是生物工程的世纪 ,世界农产品增长量的 5/ 6将来自于以生物技术为主的增产措施。可以…     

一种CNN-Transformer网络在皮肤镜图像分割上的应用

【目的】针对皮肤病变图像存在皮损形状不规则、边界模糊以及毛发伪影等问题，提出了一种将CNN和Transformer相结合的图像分割算法。【方法】首先对皮肤病变图像进行去毛发预处理，减少毛发噪声对结果的影响，然后构建CNN和Transformer结合的分割模型，采用Resnet作为特征提取主干网络，将提取到的特征图序列作为Transformer的输入，在Transformer中加入了新的结构边界注意门以提取足够的局部细节来处理模糊边界，最后采用DenseASPP模块增强特征表示和处理多尺度信息，并且提出一种改进了的损失函数，以便在计算损失函数的同时使得模型能关注边界区域部分。【结果】提出的算法在ISIC2017数据集上的Dice指数值以及Jaccard指数值分别为0.854 534和0.767 901，在ISIC2018数据集上的Dice指数值以及Jaccard指数值分别为0.908 548和0.843 689，与其他算法相比提出的算法对图像的分割效果相对较好。【结论】实验结果证明了所提算法在皮肤病变图像上进行的图像分割是有效的。