摘要：1月2日,在《最强大脑》第二季的舞台上,有一位23岁的青岛小伙儿令人叹服——18天与世隔绝,用完60支签字笔,凭记忆徒手绘出9米长图,还原维多利亚湾,统揽4188万平方米范围全景,约4000个足球场大小,画面精细到每一个广告牌,堪称"人体相机"——他就是辛哲,现在是一名景观设计师!18天的时间,辛哲的眼睛熬出了血丝,手肿得几乎麻木,最后肩周的剧烈疼痛使他几乎都拿不住画笔,"我都不知道是18天,只觉得很漫长,很痛苦,最后几近崩溃。

摘要：去冬今春以来,'三个代表'重要思想、马克思主义新闻观、职业精神职业道德的学习教育活动的热潮正在神州大地广泛兴起.前不久的中国记协2004年工作会议上,中宣部、中国记协的领导表示,近一段时间全国各新闻单位深入开展'三项学习教育活动',取得了一定成效,一些省市自治区结合实际,采取措施查处有偿新闻,公布举报电话,抓正反面典型,在全国产生了广泛影响.与此同时,有关领导也提出,应当看到,当前'三项学习教育活动'在各地开展还很不平衡,有的地方抓面上的工作多一些,抓典型不够,有偿新闻、虚假报道、低俗之风、不良广告现象还时有发生.这都需要我们在新的一年来加大这项工作的力度.

摘要：在研究非线性数学规划条件极值问题求解方法的基础上，将最优化设计计算方法用于径、轴流涡轮以及压气机级叶片几何参数和1元气动热力学的最优化设计。对径、轴流涡轮的最优化设计命题建立了完整的物理模型和数学表达式，采用SUMT外点法将含有不等式约束条件极值问题处理成无约束最优化设计问题，并用DFP共轭方向法求解。文中提供了径、轴流涡轮1元最优化设计的算例。本方法还可以方便地通过改变待代化目标函数推广到其他工程的最优化设计中去。

摘要：目的:以山东省三级综合医院为切入点,研究目前健康管理服务实施现状,探索其中存在的问题,为出台有关政策措施、提升健康管理服务能力提供依据。方法:在山东各地市随机抽取25家设有健康管理中心或体检中心的三级综合医院,对其健康管理服务现状进行问卷调查;采用加权密切值法和秩和比法两种方法对三级综合医院健康管理服务能力进行评价分档,并根据不同分档医院的健康管理服务能力绘制雷达图,探索薄弱环节。结果:(1)综合评价分档排序中2家医院处于优档,13家医院为中档,3家医院为差档;分别约占11.11%、72.22%、16.67%。(2)同一地市不同三级综合医院健康管理服务能力差异较大。(3)通过“雷达图”直观反映,三档中差档在投入、过程、产出、效果指标方面均与其他两档具有明显差异。结论:政府应加强顶层设计,提升区域内健康管理服务标准化建设;激励三级综合医院发挥骨干带头作用,与医联体各成员单位多项联动,合理构建全域健康管理服务新体系。

摘要：我院麻醉后监测治疗室（PACU）收治当日全麻患者术后未苏醒者和非全麻患者术后情况尚未稳定者或神经功能未恢复者,为了对转入患者有一个及时全面的了解,保证治疗和护理的连续性及减少医疗纠纷,我科设计了麻醉后恢复患者入室状态评估表（以下简称评估表）。

摘要：对无人机地面目标跟踪系统进行了分析,并建立了各个子系统的数学模型,针对跟踪过程中可能导致目标丢失的两个关键问题——无人机的飞行轨迹和云台摄像机的控制,给出了一种轨迹规划与跟踪算法,该算法既可以使无人机与目标保持一定距离,又保证了无人机在飞行过程中机头始终朝向目标。此外,设计了一种云台摄像机控制方法,该方法利用无人机与目标的相对位姿和目标偏离图像中心的偏差作为反馈信息对云台摄像机进行控制。仿真结果表明本文所设计的无人机地面目标跟踪系统具有良好的性能。

摘要：研究了非完整移动机器人动力学模型中带有参数不确定和控制受限的鲁棒轨迹跟踪控制器的设计问题 .在建立移动机器人的全动态误差模型的基础上 ,应用滚动时域控制 (RHC)和线性矩阵不等式 (LMIs)方法 ,设计了鲁棒跟踪控制器 ,在满足非完整和控制约束的条件下 ,实现了机器人位置 ,导向角以及速度的同时渐近跟踪 .系统稳定性的充分条件以LMI的形式给出 .

摘要：基于控制Lyapunov函数(Control Lyapunov Function,简称CLF)和一类性能指标,提出了一种轮式移动机器人(WMR)全局渐近镇定控制器的设计方法。采用CLF近似性能指标的值函数,获得了控制仿射无漂系统的镇定控制律表达式。然后将CLF与反步法相结合,针对极坐标下WMR的动态模型,设计了一种渐近镇定控制器,解决了完美速度跟踪的问题。仿真结果验证了所提出控制律的有效性。

摘要：本文主要介绍了计算机网络系统的设计与应用,从系统设计,设备选择,功能配置,网络安全等方面,详细阐述了采用有线+无线方式的混合计算机网络系统作为计算机网络系统的解决方案的优势和特点。

摘要：本文针对小型无人机地面目标跟踪系统，提出了一种机载云台自适应跟踪控制算法．该算法在摄像机外参数未知的情况下，利用图像信息和机载传感器得到的无人机状态进行反馈，最终实现了对云台摄像机姿态的控制，使得无人机在跟踪目标飞行过程中，地面目标可以始终保持在摄像机的图像中心．为此，论文首先通过分析无人机、目标和摄像机三者的相对位姿关系，建立了目标点在图像平面的运动学模型．在此基础上，基于李雅普诺夫稳定性理论设计了自适应控制算法．理论分析与仿真结果表明本文所设计的摄像机姿态控制器在摄像机外参数未知的情况下，可以使被跟踪目标始终保持在图像中心．