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社区卫生服务绩效评估指标体系构建研究

中国卫生质量管理 2016年第4期23卷 113-115页

作者：丁慧徐媛郑克芬高飞韩宗勇陶诚青岛市中心血站山东青岛266071 青岛市市立医院山东青岛266071 青岛市妇儿医院山东青岛266071 青岛大学附属医院山东青岛266400

目的构建一套符合当前形势、科学合理、操作便捷的城市社区卫生服务机构绩效评价指标体系。方法运用文献分析法建立备选指标库,经过两轮专家咨询建立评价指标体系并运用主观加权法与比例分配法确立各指标的权重。结果确定了3个一级指标... 详细信息

目的构建一套符合当前形势、科学合理、操作便捷的城市社区卫生服务机构绩效评价指标体系。方法运用文献分析法建立备选指标库,经过两轮专家咨询建立评价指标体系并运用主观加权法与比例分配法确立各指标的权重。结果确定了3个一级指标、16个二级指标和67个三级指标的社区卫生服务绩效评价指标体系,并赋予各指标权重。结论该绩效评估指标体系的构建为社区卫生服务机构的绩效评价提供了科学、可靠的工具。

关键词：社区卫生服务机构绩效评价专家咨询法指标体系

时空自适应图卷积与Transformer结合的动作识别网络

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2587-2595页

作者：韩宗旺杨涵吴世青陈龙上海理工大学机械工程学院上海200093

在一个以人为中心的智能工厂中,感知和理解工人的行为是至关重要的,不同工种类别往往与工作时间和工作内容相关。该文通过结合自适应图和Transformer两种方式使模型更关注骨架的时空信息来提高模型识别的准确率。首先,采用一个自适应的... 详细信息

在一个以人为中心的智能工厂中,感知和理解工人的行为是至关重要的,不同工种类别往往与工作时间和工作内容相关。该文通过结合自适应图和Transformer两种方式使模型更关注骨架的时空信息来提高模型识别的准确率。首先,采用一个自适应的图方法去关注除人体骨架之外的连接关系。进一步,采用Transformer框架去捕捉工人骨架在时间维度上的动态变化信息。为了评估模型性能,制作了智能生产线装配任务中6种典型的工人动作数据集,并进行验证,结果表明所提模型在Top-1精度上与主流动作识别模型相当。最后,在公开的NTURGBD和Skeleton-Kinetics数据集上,将该文模型与一些主流方法进行对比,实验结果表明,所提模型具有良好鲁棒性。

关键词：智能工厂工人动作识别深度学习自适应图 Transformer

基于层次交互匹配的个性化新闻推荐系统的研究与实现

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基于层次交互匹配的个性化新闻推荐系统的研究与实现

作者：韩宗志北京邮电大学

学位级别：硕士

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融合知识图谱及图注意力网络的推荐模型研究

融合知识图谱及图注意力网络的推荐模型研究

作者：韩宗禹天津理工大学

学位级别：硕士

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基于无人机技术的变电站运维管理研究

基于无人机技术的变电站运维管理研究

作者：韩宗延重庆交通大学

学位级别：硕士

随着我国经济的迅猛发展,人们的生活水平在不断提高,能源消费占比逐年增大,能源转型、电能替代、低碳环保等理念成为了时代发展的关键词。因此,为满足电能消费需求,电力企业加大了投资力度,电网规模也在迅速扩张。变电站作为电力系统的... 详细信息

随着我国经济的迅猛发展,人们的生活水平在不断提高,能源消费占比逐年增大,能源转型、电能替代、低碳环保等理念成为了时代发展的关键词。因此,为满足电能消费需求,电力企业加大了投资力度,电网规模也在迅速扩张。变电站作为电力系统的重要组成部分,是电能输送的重要枢纽,变电站的运维管理工作成为了电网企业管理工作的重中之重,变电站的健康运行是保障大电网安全、可靠、稳定运行的前提。随着电网规模的不断增大,网架结构也越来越复杂,在电网高速发展的大背景下,传统的变电站管理模式已经不再适用。随着科学技术水平和智能电网的发展,基于无人机技术的变电站运维管理新模式应运而生,该管理模式为提高变电站管理综合水平提供了技术支持。本论文以无人机为数据采集平台,研究了无人机在变电站作业流程管理的方法,结合无人机三维建模、倾斜摄影、数据处理等技术,研究提出了两种变电站运维管理方法:一是在变电站运检管理过程中,依托无人机运检系统开展变电站三维实景模型构建、无人机自主巡检等工作,并基于三维模型进行变电站测绘;二是在变电站检修管理过程中,运用无人机开展设备巡视、现场安全管控和检修质量管理,实现现场作业实时监控。针对无人机在开展自主巡检过程中机场选址的关键问题,本论文通过分析无人机机场选址的限制因素,采用比较研究法进行机场位置比选,通过合理设置无人机机场位置来提高无人机巡检作业效率;针对无人机在变电站内巡视路径规划时,由于无人机与变电设备距离过近而可能发生放电、边缘碰撞等问题,本论文研究了无人机在变电站内飞行的安全距离,提出了基于A*算法的路径规划方法及其改进算法,提高了无人机在变电站内飞行的安全性。本论文通过对无人机技术的研究,并在110kV A变电站和220kV B变电站开展运维管理实践应用,以期提高无人机应用在变电站运维管理中的实用化水平,减轻运维人员工作负担,提升变电站运检效能,从而达到提升变电站运维管理水平的目的。

关键词：变电站无人机三维建模运维管理

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我国逮捕率问题研究

我国逮捕率问题研究

作者：韩宗廷广西大学

学位级别：硕士

逮捕作为我国刑事司法领域最为严厉的强制措施,一旦适用,将直接剥夺被逮捕人员的人身自由。因此,为充分地保障人权,有必要控制我国的逮捕率。现阶段,党和国家为解决我国逮捕率偏高的问题,正式确立了“少捕慎诉慎押”刑事司法政策。为了... 详细信息

逮捕作为我国刑事司法领域最为严厉的强制措施,一旦适用,将直接剥夺被逮捕人员的人身自由。因此,为充分地保障人权,有必要控制我国的逮捕率。现阶段,党和国家为解决我国逮捕率偏高的问题,正式确立了“少捕慎诉慎押”刑事司法政策。为了更好地落实这一政策的要求,我国刑事司法机关需从多层面采取措施,以实现“少捕”的目标。本文除引言及结语外由五个部分组成,共三万余字:第一部分,检察院批捕模式与逮捕率的变迁。我国检察机关的批捕模式,经历了由“捕诉合一”兼采“捕诉分离”到“捕诉分离”再到“捕诉一体”的模式演变。而我国逮捕的适用情况,除了会受到批捕模式的影响以外,还会受到刑事司法政策变化等因素的影响。例如“严打”时期,我国逮捕率相对较高;而在“宽严相济”和“少捕慎诉慎押”的政策背景下,我国逮捕率有所降低。第二部分,逮捕率偏高的原因分析。我国逮捕率偏高的原因主要在于:一方面,公安机关在报请批捕时,缺少对犯罪嫌疑人是否存在逮捕必要性的说理工作,存在报请批捕流程形式化等问题。另一方面,检察机关对于公安机关提供的材料,往往进行的是机械化审查,忽视了对“社会危险性”等因素进行实质审查。第三部分,“少捕”的必要性和可行性。“少捕”的必要性主要在于,减少逮捕的适用,有利于实现恢复性司法,减少犯罪嫌疑人再犯可能性。“少捕”的可行性主要体现在:其一,我国的轻罪比率逐年提高,不对涉嫌轻罪的犯罪嫌疑人采用逮捕措施更符合比例原则;其二,经过长期的司法实践,社会大众已普遍接受“宽严相济”的办案理念,有利于“少捕”政策的推行;其三,科技的发展促使电子监控技术的普及,可以在减少监管成本的同时,依然保障刑事诉讼程序顺利进行。第四部分,实现“少捕”目标的具体措施。一是公安机关和检察机关均应转变“构罪即捕”的办案理念。二是检察机关需正确把握适用“少捕”政策的案件范围。三是检察机关需将“社会危险性”作为批捕的主要判断依据。四是加强对批捕环节中辩护权的保护,尝试赋予律师在审查批捕阶段的阅卷权。五是建议检察机关推进审查批捕听证程序常态化,使检察机关在批捕环节中居中审查,以保障程序正义。第五部分,落实“少捕”司法政策的配套措施。首先,司法机关可以尝试构建,非羁押强制措施电子监控全覆盖的执行体系,最大程度保证被监管人员不脱管。其次,建议完善保证人制度,强化保证人的责任。再次,建议在立法时将被监管人员的脱管行为纳入脱逃罪。最后,建议取消不合理的案件质量评估指数,并建立“不捕”的容错机制,以此为办案人员提供更加宽松的制度环境。

关键词：逮捕率 “少捕”刑事司法政策批捕权

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基于智能轮胎系统的实时路面辨识技术

汽车工程 2024年第4期46卷 617-625页

作者：刘卫东韩宗志高镇海康艳虎吉林大学汽车工程学院长春130022 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022

在复杂和极限工况下,路面附着系数是进行轮胎受力分析和车辆动力学控制的重要状态参数。相对于模型估计的方法,智能轮胎技术能够将轮胎与路面的交互信息反馈给车辆控制系统。本文提出了一种将智能轮胎系统和机器学习相结合的车辆路面附... 详细信息

在复杂和极限工况下,路面附着系数是进行轮胎受力分析和车辆动力学控制的重要状态参数。相对于模型估计的方法,智能轮胎技术能够将轮胎与路面的交互信息反馈给车辆控制系统。本文提出了一种将智能轮胎系统和机器学习相结合的车辆路面附着系数获取方法。首先,考虑行驶工况环境进行传感器选型,开发基于MEMS三轴加速度传感器的智能轮胎硬件采集系统,并采用简化硬件结构的无线传输模式。其次,通过采集不同路面上的实车实验数据进行车辆实验收集机器学习训练的数据集,并分析轮地关系及信号特征。最后,将CNN与LSTM两者的优势相结合实现了对加速度时序信号的特征学习。通过与其它神经网络模型训练结果的比较,验证了所提CNN-LSTM双通道融合神经网络模型的有效性和准确性。本文提出的路面辨识方案实现了实时道路识别的目标,硬件与软件架构和神经网络模型更适合车辆系统搭载,为车辆运动控制提供了实时准确的路面信息。

关键词：路面识别智能轮胎机器学习信号分析

考虑电容投切扰动的配电网高阻接地故障检测方法

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电力系统自动化 2024年

作者：韩兆儒石访张恒旭靳宗帅贠志皓山东大学电气工程学院

高阻接地故障的准确、可靠检测是配电网故障处理的难点，正常的电容投切操作可对其产生干扰。针对这一问题，文中提出了一种基于零序李萨如曲线分析的高阻接地故障抗扰检测方法。首先，理论推导了高阻接地故障与电容投切扰动的零序电气... 详细信息

高阻接地故障的准确、可靠检测是配电网故障处理的难点，正常的电容投切操作可对其产生干扰。针对这一问题，文中提出了一种基于零序李萨如曲线分析的高阻接地故障抗扰检测方法。首先，理论推导了高阻接地故障与电容投切扰动的零序电气量，二者在传统时频域特征角度无规律性差异，从而明确了干扰原因；进一步，将零序电流、电压波形重构为零序李萨如曲线，提出了基于数学形态学理论的李萨如曲线轨迹形状畸变复杂度量化指标，并结合零序李萨如曲线面积概率分布规律设计自适应启动判据，给出了噪声场景下高阻接地故障的抗扰检测算法；最后，利用配电网电磁暂态仿真算例和真型故障试验验证了所提方法的有效性和可靠性。

关键词：配电网高阻接地故障电容投切扰动故障检测李萨如曲线数学形态学

面向SAR目标识别深度网络可理解的类激活映射方法

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 428-442页

作者：崔宗勇杨致远蒋阳曹宗杰杨建宇电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一... 详细信息

随着深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像解译领域的广泛应用,SAR目标识别深度网络可理解性问题逐渐受到学者的关注。类激活映射(CAM)作为常用的可理解性算法,能够通过热力图的方式,直观展示对识别任务起作用的显著性区域。然而作为一种事后解释的方法,其只能静态展示当次识别过程中的显著性区域,无法动态展示当输入发生变化时显著性区域的变化规律。该文将扰动的思想引入类激活映射,提出了一种基于SAR背景杂波特性类激活映射方法(SCC-CAM),通过对输入图像引入同分布的全局扰动,逐步向SAR识别深度网络施加干扰,使得网络判决发生翻转,并在此刻计算网络神经元输出激活值的变化程度。该方法既能解决添加扰动可能带来的扰动传染问题,又能够动态观察和度量目标识别网络在识别过程中显著性区域的变化规律,从而增强深度网络的可理解性。在MSTAR数据集和OpenSARShip-1.0数据集上的试验表明,该文提出的算法具有更加精确的定位显著性区域的能力,相比于传统方法,在平均置信度下降率、置信度上升比例、信息量等评估指标上,所提算法具有更强的可理解性,能够作为通用的增强网络可理解性的方法。

关键词： SAR目标识别网络可理解性 SAR杂波特性类激活映射面积约束置信度下降率