牙本质粘结剂用于窝沟封闭的临床初探

目的：评价粘结剂用于恒牙窝沟封闭术与传统窝沟封闭术的临床效果，比较两者操作时间及一次成功率之间的差异。方法：对80例6-8岁，12-14岁儿童的160颗第一或第二恒磨牙分别行传统窝沟封闭和涂粘结剂后窝沟封闭，评价两种方法操作时间及一次成功率的差异。结果：涂粘结剂后窝沟封闭方法一次成功率高于传统窝沟封闭术，操作时间略短于传统窝沟封闭术。结论：从现场操作的结果看出，粘结剂用于窝沟封闭可以提高窝沟封闭的操作效率。     

英汉移就辞格的语义特征

移就是普遍存在于不同社会中的常见的语言现象，是一种精心排练而又故意误用语义的修辞手段。文章从英汉移就辞格的语义特征出发，论述英汉移就辞格怎样通过“故意误用语义”、“精心排练”语言使其产生变异，从而取得别具一格的语言艺术效果。     

COMPUTATIONAL COMPLEXITY OF INTEGRATION AND DIFFERENTIATION OF CONVEX FUNCTIONS

In this paper,we study the computational complexity of the integrals and the derivatives ofconvex functions defined on the interval [0,1].     

收录机装配流水线的工作研究

本文以收录机装配流水线工作研究为例，讨论了工作研究在流水线上应用的步 骤和方法。在基本不增加投资情况下，通过工作研究使流水线效率从４２．７ ％提高到 　８３．７８％，日产量由原来的１０２台提高到２０４台。本方法可以在其他流水线上普遍推 广应用。     

一类复合并行机排序问题的多项式时间算法

在经典排序论中，一般都作以下两条假设：每台机器在任一时刻至多加工一个零件，每个零件在任一时刻至多被一台机器加工。本文研究在并行加工中多台机器可同时加工一个零件的排序问题，且每个零件可在固定的一个机器的子集上加工。在机器总数确定，零件加工可间断的条件下，设计出求这类问题最优解的计算方法，并研究这种问题的计算复杂性。     

一种连续无创血压监测头带的研究

目前大多数无创血压测量采用的是袖带示波测量法,仪器携带不方便;通过气泵对袖带进行充放气,测量周期长,不能够对人体血压进行连续地测量,考虑研制穿戴式血压测量头带,对人体血压进行无创连续测量.采用高分辨率心电采集芯片ADS1292R采集头部微弱心电信号(electrocardiogram,ECG),同时使用反射式光电传感器在眉骨处采集时间上严格同步的光电容积脉搏波信号(photoplethysmography,PPG).分别定位ECG和PPG的特征点,计算PPG信号传播延迟(pulse wave transit time,PWTT),并和同一时刻血压值进行相关性分析以及回归分析,建立血压测量模型,即可根据PWTT求得血压.对试验者进行实验表明,采用该便携式无创血压检测装置与传统无创血压测量法对比,误差维持在5％以内.该检测头带信号采集均在头部完成,穿戴方便,功耗低,舒适性强,是一种可行的便携无创连续血压监测装置;同时可将检测结果通过蓝牙实时传至用户手机或PDA装置显示并存储,完成长时间动态血压监护.     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

噪声下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位

在人与人交流中,人耳能很好地定位出周围声音的位置,而在声源定位技术里,基于传统麦克风声源定位在噪声环境下无法精确地定位出声源.根据人耳能准确地辨别出声源这一特性,提出一种在噪声下基于人耳耳蜗基底膜分频特性的声源定位方法.该方法是利用多个麦克风对声源信号进行采集,将采集到的信号通过基底膜滤波器进行滤波、除去与声源无关的噪声,运用空间映射互相关方法对声源进行定位.该方法所定位出的声源位置比传统声源定位技术所定位的位置误差小、精准度高.实验结果表明,噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位比基于传统麦克风声源定位技术更接近声源的真实位置;噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位具有更高的精度与更好的鲁棒性.     

机场道面使用性能的动态自回归预测模型

针对我国机场道面性能观测时间短,观测数据少,使用现有模型预测精度低,不能根据观测值动态更新预测模型等现状,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测的方法,建立了动态自回归预测模型,进行机场道面使用性能的预估.选取我国华东某机场的实测道面状况指数为基础数据,进行时间序列建模,应用卡尔曼滤波算法实现时间序列模型参数的实时更新,分析模型的预测效果.时间序列数据较少时,难以建立高精度的自回归模型,通过卡尔曼滤波处理建立的动态自回归预测模型精度明显提高.     

具有服务时长的在线TSP问题

针对城市快递揽件服务过程中,需求事先无法预知并且每个需求服务时长不确定的情形,提出具有服务时长的在线TSP问题.分别在一般网络图上和直线上证明了此问题的竞争比下界进而在一般网络上给出PAH-ST算法,在直线上给出PQR-ST算法,并对算法进行了竞争性能分析.本文提出模型是在线TSP问题的一般形式,结论可以为快递车辆的实时调度决策提供依据.