摘要：目的：试验研究氮磷钾肥、种植密度及其组合对青蒿生长、青蒿素含量与产量的效应,为青蒿栽培青蒿素生产提供理论依据。方法：采用L16（45）正交设计田间试验。结果：在合理用量范围氮磷钾肥显著增加青蒿生物量、叶产量、青蒿素含量和产量,氮钾对青蒿素含量提升效应较磷强;高量的氮有利于叶产量,但过量的氮容易引起青蒿素含量降低,从而不利青蒿素产量;高磷钾用量虽没有负效应,但进一步正效应并不显著。密度的增加显著降低青蒿单株生物量、叶产量和青蒿素产量,但适度密度能显著提高群体生物量、叶产量和青蒿素产量,并有利光合产物形成叶产量;过高的密度会显著降低青蒿素含量而不利群体青蒿素产量。本试验16个组合处理间,青蒿叶产量、青蒿素含量和产量相差很大,其中处理12（N肥3P肥4K肥2密度3）为最优组合,可以获得最高小区叶产量和青蒿素产量,且青蒿品质最优。结论：合理施用氮磷钾肥和采用适度密度对青蒿优质高产栽培至关重要,在试验所在青蒿产区,适宜的施肥为氮300 ***-2、磷（P2O5）150～300 ***-2、钾（K2O）210 ***-2,密度为2.5万株/hm2。

摘要：河道整治工程中护岸导流多采用土石结构,这种结构易受冲蚀,造成生险频繁、抢险被动,工程维护费用高。多年来水利工作者一直在探索施工简便、投资省、效果好的新型护岸导流结构型式。总结了国内外护岸导流结构的最新应用技术,并比较了各种结构的优缺点,指出了今后的发展方向,可供设计参考。

摘要：手写汉字识别是手写汉字输入的基础;目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率;通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法;该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率;最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验;实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。

摘要：手写汉字识别是模式识别与机器学习的重要研究方向和应用领域;近年来,随着深度学习理论方法的完善、新技术的层出不穷,深度神经网络在图像识别分类、图像生成等典型应用中取得了突破性的进展,其中,深度残差网络作为最新的研究成果,已成功应用于手写数字识别、图片识别分类等多个领域;将研究深度残差网络在脱机孤立手写汉字识别中的应用方法,通过改进残差学习模块的单元结构,优化深度残差网络性能,同时通过对训练集的预处理,从数据层面实现训练生成模型性能的提升,最后设计实验,验证深度残差网络、End-to-End模式在脱机手写汉字识别中的可行性,分析、总结存在的问题及今后的研究方向。

摘要：目的:探寻在现有HIS系统上升级的合理方法。方法:C/S、B/S、A/S三种软件架构设计。结果:C/S、B/S和A/S各有优劣。结论:新建信息系统或整体升级应采用A/S体系架构,现有医院系统升级适合采用C/S与B/S混合软件体系结构。