微软WIM映像技术初探及应用示例

本文首先通过对微软WIM映像技术概念、优势的扼要介绍,探讨了该技术在数据传输、数据备份、系统部署等领域的强大功能,以激发读者对该技术的兴趣。紧接着对该技术的实现工具ImageX进行了较为详细的介绍,并结合作者的实际使用体验对ImageX的每一个具体选项进行了精到点评,使得读者对该技术的具体实现有一个较为完整的认识。最后结合一个颇具发散思维的具体示例,让读者可以通过自己的操作亲自感受WIM映像技术的实现过程及其激动人心的优势,并为多技术综合运用以弥补单一技术缺陷提供了一个足资借鉴的思路。     

基于HLA的军机协同作战分布交互仿真系统

首先对基于 HLA 的合同作战演练仿真系统进行了介绍和分析,分析了系统的结构组成、FOM/SOM 的开发,在分析 HLA 编程难点的基础上,对程序的开发和接口的封装进行了研究,最后进行了总结。     

地铁车站火灾疏散仿真分析

为了研究地铁车站的火灾疏散情况,首先探讨了影响人群疏散的一些因素,包括温度、毒害气体和能见度;并通过安全疏散演练实验,得到了人群在紧急状况下撤离火灾车厢的时间及B型地铁列车的车门通过能力,针对安全疏散时间进行了探讨。接着利用元胞自动机理论创建了地铁车站火灾疏散仿真模型;并分析了疏散人数、出口数量、出口宽度对疏散时间的影响,得出了出口数量的增加与出口宽度的加大有助于缩短疏散时间、在起火列车进站前应先疏散站台乘客等结论。     

筑牢生命的最后防线——全省“安全生产月”活动启动现场演练矿山千米井下救援

6月3日,2012年湖南省“安全生产月”活动启动仪式暨矿山千米井下应急救援演练在湖南辰州矿业股份有限公司隆重举行。省人民政府副省长、省安委会副主任盛茂林出席启动仪式并讲话,省人民政府副秘书长、省安委办主任、省安监局局长刘尧臣,怀化市委书记李亿龙,省委宣传部、省公安厅、省卫生厅、省安监局、省总工会、省应急办、省煤炭局、湖南煤监局等省直单位负贵人,各市州人民政府分管副市州长出席启动仪式,观摩应急演练。     

长沙市天心区：演练当实战 居安也思危

为构建“平安天心”,营造全区良好的安全生产氛围,在第11个全国“安全生产月”期间积极唱响“科学发展,安全发展”主旋律,6月28日上午,天心区政府在长沙市供水有限公司第三制水分公司举行了一次危险化学品泄露事故应急救援演练。     

临床实习医生出科考核模式的改革实践

目的:探索新教改方案的出科考核评估在西北民族大学临床医学专业学生出科考核中应用的可行性及有效性.方法:对西北民族大学医学院2011级临床医学专业42名在宁夏人民医院进行临床实习的学生按照新的联合考核方案进行出科考核,引入临床演练评估(Mini-CEX)、SOAP病例汇报评价、DOPS操作技能观察,并对参与测评的患者、学生、临床教师进行问卷调查.结果:参与测评的学生按照新考核方案较传统考核方案优秀率低,新考核方案的测评结果更能反映学生临床实习的真实效果.调查问卷结果显示,学生和教师普遍认为新方案较传统方案考核更客观、全面,愿意接受这种测评方法,患者对新考核方案的整体配合度高.结论:在临床医学专业学生实习出科考核中联合应用MiniCEX、SOAP病例汇报评价、DOPS操作技能观察的综合考核评估,能够有效地评估学生的学习情况,具有可行性.     

防汛践使命 推动党的二十大精神付诸实践转为实效

当前我国自然灾害的易发、频发严重影响了人民生命财产安全,尤其近几年多处洪涝灾害造成了十分惨痛的后果。自党的二十大召开以来,各级各有关部门积极贯彻落实二十大精神,以切实保障人民群众生命财产安全为根本,提高防灾减灾救灾和重大突发公共事件处置保障能力,加强国家区域应急力量建设,压紧压实防汛责任。该文选取北京市某下凹式立交桥作为防汛应急救援实战演练对象,模拟低洼积水点车辆救援、危房居民疏散转移、被困河道群众救援和湖泊疑似污染物排查这4个实战场景,协同消防、交通等政府部门和社会救援力量共120余名抢险队员完成实战演练全过程,切实提高公众风险防范意识及应对突发状况的应急处置能力,同时为其他地区开展类似应急演练提供宝贵经验。     

兵棋推演相关概念辨析

介绍了兵棋、兵棋推演以及与之相关的演练、演习、作战模拟和运筹分析等概念,论述了兵棋推演的重要作用,比较了兵棋推演与演练等相关概念的区别与联系,并分析了兵棋推演的局限性。     

兵棋推演相关概念辨析

介绍了兵棋、兵棋推演以及与之相关的演练、演习、作战模拟和运筹分析等概念,论述了兵棋推演的重要作用,比较了兵棋推演与演练等相关概念的区别与联系,并分析了兵棋推演的局限性。     

一种新的基于多示例学习的场景分类方法

多示例学习是近年来才出现的一种新的学习框架,并以其对多义性对象的出色表示能力而被成功地运用在图像分类任务中。首先提出了一种新的图像多示例包生成方式,采用特征的概率分布表示图像,并对图像像素分布提取一个高斯混合模型,将每个高斯分布作为一个示例,生成图像的多示例包。然后,在对图像进行分类时,采用了信息瓶颈聚类把多示例包转化成单示例,从而将传统的单示例分类器用在该问题上。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行了集成。选取了5类自然场景图像进行试验,结果显示所提出的方法平均性能优于当前常用的一些多示例学习算法。