公路生态系统服务功能分析及评估

文章探讨了公路生态系统的生态服务功能,提出价值评估指标体系及定量评估方法,为公路生态系统的恢复或重建提供理论依据,对全面、正确评价公路生态系统有积极意义。     

船舶设计计划管理

造船企业要在激烈的市场竞争中立足,关键是加强设计计划管理,提高核心竞争力。船舶设计计划管理主要针对项目设计计划的控制与跟踪,通过分析船舶详细设计阶段和生产设计阶段计划管理所涉及的主要问题,并详细阐述了整个设计计划管理的细节及SEM系统生成的技术流程。该计划管理流程可供同类企业参考。     

建设工程项目施工管理的风险分析及防范

本文针对项目施工管理中存在的主要风险,分析了风险产生的原因,提出了防范风险的建议和对策,以供同行交流讨论。     

桂林市老城区公交保护圈规划研究

桂林市老城区是桂林市的政治、文化、商业和旅游休闲中心。近年来,随着城市机动车保有量的快速增长,老城区出现了诸多交通问题。本文将研究通过实施"优先发展公共交通,积极倡导慢行交通,限制小汽车发展"的综合交通发展策略,构建老城区公交保护圈,以解决老城区的交通问题。     

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随着中国城市群的快速发展,城际交通出行环境发生了巨大的变化,因此城际出行者也会不断地重建自己的出行习惯,这就要求建立动态模型研究城际出行者出行行为和预测城际交通需求。本文调查出行者在宁杭城际高铁开通前后两个时期的出行信息,并且引入状态依赖变量表征出行者之前选择结果对之后出行选择的影响,建立了基于面板数据的城际出行方式选择动态模型。模型结果表明,基于面板数据的动态模型比传统的基于出行者单次出行数据的模型拥有更高精度。同时本文根据宁杭城际出行背景设置三组政策变化方案预测出行分担率,结果表明,当选择环境发生变化时,传统模型会高估出行方式分担率的变化程度。以上结论能更好地服务于中国城际交通的规划。     

“船舶—堆场—列车”混堆堆场箱位分配模型

集装箱海铁联运港口堆场作业箱型复杂,为了提高港口作业能力和效率,基于进口、出口箱的混合堆存方式,对"船舶-堆场-列车"作业堆场箱位分配问题进行研究."船舶-堆场-列车"作业堆场负责堆存通过船舶、列车及外集卡进出港口的集装箱.本文在待分配箱的作业时间及箱区已知的前提下,以集装箱堆存产生的压箱数最小为目标,建立"船舶-堆场-列车"作业混堆堆场箱位分配模型,根据模型特点设计了启发式算法进行求解,并进行算例分析.结果表明,所建模型和求解算法能够有效减少堆场的压箱数,满足箱型堆存要求,提高港口作业效率.     

弥漫性轴索损伤后CD4~+/CD8~+ T细胞比值、IL-6、IL-10水平变化及预后相关危险因素的Logistic回归分析

目的研究弥漫性轴索损伤(DAI)后患者外周血CD4+/CD8+T细胞比值及炎症因子IL-6、IL-10水平的变化,探讨影响DAI患者预后的相关危险因素及可能的预测因子。方法收集115例DAI患者的相关临床资料及伤后至少6个月的随访结果,并将采集的患者外周血采用流式细胞仪检测CD4+、CD8+T细胞及其比值,ELISA法检测IL-6、IL-10水平,对免疫炎症指标及临床资料进行单因素和多因素分析,多因素分析采用Logistic回归分析。结果DAI后合并其他脑损伤、瞳孔改变、伤后昏迷时间及入院时GCS评分是影响患者预后的危险因素,而其他因素则与预后不相关。CD4+/CD8+T淋巴细胞比值降低是DAI后发生ARDS/ALI的危险因素,CD4+/CD8+T淋巴细胞比值与患者预后关系不大,而ARDS/ALI的发生则是影响DAI患者预后的重要危险因素。IL-6增加与DAI后ARDS/ALI密切相关,可作为ARDS/ALI发生的预测因子,其水平是患者预后的危险因素,而IL-10则在此过程中与ARDS/ALI不相关,且与患者预后无关。结论 CD4+/CD8+T淋巴细胞比值降低是DAI后发生ARDS/ALI的危险因素,IL-6可作为ARDS/ALI发生的预测因子。DAI后与患者预后相关的危险因素包括合并其他脑损伤、瞳孔改变、伤后昏迷时间、入院时GCS评分、IL-6水平及并发ARDS/ALI。     

江苏省“专接本”招生策略研究

文章分析了江苏省"专接本"招生生源不足的原因,论述了"专接本"项目的优势,并从策划宣传策略、提供良好服务、出台鼓励政策等三方面提出了具体的"专接本"招生策略,具有一定的实践指导意义。     

连续刚构桥施工挂篮设计及有限元分析

高墩大跨连续刚构桥主梁箱梁悬臂浇注采用菱形挂篮进行施工,通过建立空间midas有限元模型对挂篮设计时应考虑的混凝土浇注、主构件的强度及稳定性分析、锚固系统、挂篮行走等工况进行计算,为类似施工设计积累经验。     

基于人头目标检测的商场人流量自动统计

针对商场人流量自动统计中行人遮挡情况下计数的困难,提出基于人头目标检测的商场人流量自动统计算法.首先提取Haar特征训练Adaboost人头目标分类器,再利用Camshift算法对目标进行跟踪,使用Kalman缩小跟踪目标的搜索范围,最后利用人头模板匹配方法,判断目标是否属于同一行人.实验结果表明,此方法平均正确率达到98.2%,且统计每个行人目标只需19 ms.