动物试验方法的专利申请

 为判断动物试验方法是否具备实用性,分析了中国关于实用性的相关规定,通过4个典型案例对动物试验方法是否属于非治疗目的的外科手术方法、是否具备实用性进行了分析,总结判断标准并给出了撰写权利要求的建议。在撰写动物试验方法的专利申请时,应当注意该方法的目的及该方法是否包含外科手术步骤,并针对该方法的不同情况采用不同的撰写策略。     

广义自回归条件异方差模型加速模拟定价理论

研究了广义自回归条件异方差(GARCH)模型下方差衍生产品的加速模拟定价理论.基于Black-Scholes模型下的产品价格解析解以及对两类标的过程的矩分析,提出了一种GARCH模型下高效控制变量加速技术,并给出最优控制变量的选取方法.数值计算结果表明,提出的控制变量加速模拟方法可以有效地减小Monte Carlo模拟误差,提高计算效率.该算法可以方便地解决GARCH随机波动率模型下其他复杂产品的计算问题,如亚式期权、篮子期权、上封顶方差互换、Corridor方差互换以及Gamma方差互换等计算问题.     

篮球运动员赛前心理准备与调节

赛前心理训练是篮球运动员必备的专业素质之一，它的作用在于挖掘心理潜力、发挥心理优势，使运动员的身体素质、技术水平和心理水平在比赛中达到最佳竞技状态，只有这样，运动员才能临阵不慌，在激烈的角逐中获得主动．     

独头掘进面爆破后CO浓度变化分析及预测

通过在现场收集实验数据来研究分析独头巷道掘进工作面爆破后CO浓度的变化规律。运用灰色系统理论知识对CO的浓度值进行分析;并对其进行预测。根据分析和预测的结果指导独头巷道局部通风作业,提出改进的建议措施。     

区间数结合算子模糊逻辑及λ—归结

（０，１）上的所有区间数作为一个结合算子格Ｌ１，本文在此格上建立了一种新的模糊逻辑系统ＩＯＦＬ，讨论了该逻辑系统的一些性质，范式表示及λ－归结等问题。     

长江上游卫星反演与再分析降水数据的适用性评估

为评估不同降水数据在长江上游的适用性,基于气象站点观测数据,采用多种评价指标,定量评估了卫星反演降水数据(IMERG-Final、GSMaP-Gauge)及再分析降水数据(ERA5-Land)在长江上游的应用精度,并分析了各降水数据在不同等级降水的误差结构。结果表明:3套降水数据均能准确捕捉流域降水东高西低的空间格局,与观测降水有着良好的相关性,且2015—2019年表现平稳,有可长期应用的潜力;各降水数据时间分辨率越高,误差相对越大,在流域地形变化剧烈的中部误差更大;对弱降水易错报高估,对强降水的低估随降水强度上升而加剧;两套卫星反演降水数据总体误差较小,适用性良好,IMERG-Final有更好的误差控制能力,GSMaP-Gauge对降水发生的识别更为准确;ERA5-Land明显高估流域降水,尤其在西南部地区。     

腹腔镜联合胆道镜治疗胆囊结石合并胆总管结石100例

[目的]总结5年来腹腔镜联合胆道镜胆管切开取石术(LCBDE)的临床经验,探讨LCBDE的安全性和有效性.[方法]自2004年1月～2009年12月连续进行了100例LCBDE.[结果]100例LCBDE全部完成,平均手术时间2.2 h,平均失血21 ml,平均住院时间6.1 d.[结论]腹腔镜联合胆道镜胆管结石切开取石术是一种安全、有效、可行的微创治疗方法.     

SUP-20改性沥青混凝土作为沥青混凝土中面层的施工应用

高性能沥青路面（Superpave）,采用了全新的沥青混合料设计方法。Superpave沥青混合料设计方法,采用旋转压实仪成型试件,依据沥青混合料初始设计和最大旋转压实次数时的密实度以及在设计压实次数时的空隙率、矿料间隙率、沥青填隙率、填料与有效沥青之比进行沥青混合料的组成设计。它在沥青混合料组成设计时首先依据石料的性质进行级配组成设计,然后再进行油石比的选择。本文就结合徐州市三环南路的施工情况针对SUP-20改性沥青混凝土作为沥青混凝土中面层的施工应用问题加以研究说明。     

基于光电容积脉搏波的心血管多参数检测系统

为了实现人体心血管多参数检测,设计了一种基于光电容积脉搏波描记法(photoplethysmography,PPG)的心血管多参数检测系统.该系统采用S5PV210处理器为控制核心,设计了指端脉搏波采集及滤波电路,提取指端脉搏波信号特征,测量人体心率、血氧饱和度、血压值.结果 表明:与标准仪器对比,心率测量最大误差为5次/min;血氧饱和度测量最大误差为2％;血压测量满足ANSL/AA-MI国际电子血压仪标准.     

基于关联规则挖掘的赋权特征选择跌倒检测研究

针对穿戴式跌倒检测中特征属性过多,传统的降维和PCA赋权降维方法仅考虑了单个特征的重要度,未将特征组合的重要性考虑在内的问题,提出一种改进的基于关联规则挖掘的赋权特征选择方法。在特征降维过程中引入关联规则挖掘,根据频繁项集的支持度和置信度为特征赋权,实现特征选择。利用真实的数据集进行对比实验,结果表明:该方法分类的正确率、特异度和灵敏度均高于未经降维的原始数据集和经PCA赋权选择的数据集。该方法不仅能够实现对高维数据的降维,而且考虑了特征间的关联规则,能够得到更为优质的特征向量数据集。