传统的调制度测量轮廓术在进行系统的标定时，需要将标准平面多次精密移动，以建立调制度与实际物理高度的映射关系，同时还要对摄像机进行单独的标定。提出一种新的用于调制度测量轮廓术系统的高度映射与相机同时标定的方法。该方法用一个含有多个台阶的标定模块代替传统的调制度测量轮廓术标定方法中使用的标准平面及复杂的平移定位系统，多个高度相同但空间离散分布的台阶构成多个虚拟校准平面，虚拟平面上的调制度分布是通过一个拟合过程实现的，同时多个台阶的中心点还可以作为立体靶标用于相机标定。这种标定方法的特点是：只需要一次扫描测量过程就可以完成系统的标定，包括建立调制度与高度的映射关系和对相机的标定。阐述了该标定方法的原理，并给出实验结果说明了该标定方法的有效性。

随着信息技术的不断进步，医疗行业正逐步迈入数字化时代。智慧医疗作为这一趋势的集中体现，对提升医疗服务水平和管理效率具有重要意义。智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）意见稿的提出，旨在替代原有的《电子病历应用水平分级评价标准》，对电子病历的应用水平进行更全面、系统的评估，以推动医疗信息化建设的发展。 智慧医疗分级评价方法的核心在于构建一个涵盖不同应用层次的评价体系。该体系将电子病历的应用水平分为若干等级，每一等级都有明确的评价指标和标准。这有利于医疗机构根据自身信息化水平制定合理的发展规划，并为政策制定者提供参考依据，以便于对医疗信息化建设进行有效监管和指导。 新标准将重点考虑电子病历系统在临床诊疗、运营管理、质量管理、决策支持等多方面的功能实现程度。不仅评价电子病历本身的记录功能，更关注其在提高诊疗效率、保障医疗安全、促进医疗质量提升等方面的作用。这要求医疗机构在实施电子病历时，必须重视系统的全面性和智能化水平。 再者，智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）还将关注电子病历数据的安全性、隐私保护以及数据互联互通能力。在数据规模日益增长的背景下，如何确保电子病历数据的安全传输和存储，防止信息泄露和滥用，成为了评价体系中的重要环节。同时，强化数据的标准化和互操作性，使得电子病历能够在不同医疗机构间实现有效共享，进而提高医疗服务的整体协同效果。 此外，新标准将鼓励医疗机构利用大数据分析、人工智能等新技术手段，提升电子病历的智能化应用水平。例如，通过分析电子病历数据，医疗机构可以对患者的病情趋势进行预测，并给出个性化的治疗建议。同时，电子病历的应用还可以辅助临床决策，提高医疗决策的科学性和精准性。 智慧医疗分级评价方法及标准（2025版）的提出，将推动我国医疗信息化建设迈上新台阶。在政策引导和标准约束下，医疗机构有望加速电子病历系统的更新迭代，以满足日益增长的医疗需求。与此同时，医疗机构之间的服务水平差异也将随着标准的统一而逐步缩小，最终达成医疗服务质量的整体提升。

综合运输网络模型的构建方法研究聚焦于如何通过计算和建模技术来优化运输路径选择和多式联运方案。运输网络涉及多种运输方式，包括公路、铁路、内河/远洋航运、空运等，而综合运输网络模型的构建旨在整合这些不同的运输方式，为货物和旅客提供一个统一的运输方案。 在构建综合运输网络模型时，需分析区域内各种运输网络的特征和结构。这包括考虑实际运输通道的通行时间、费用和运输能力等属性。同时，要研究用户的路径选择行为，了解他们如何根据各种因素（如费用、时间、可靠性）作出决策。在此基础上，提出综合运输网络模型概念，并专门研究了网络模型中虚拟链接的构建方法。 虚拟链接是指代表两种运输方式间衔接关系的链接，例如，从公路运输转到铁路运输的过程。这类链接是综合运输网络模型中必不可少的组成部分，因为它们能够表示运输方式之间的转换。虚拟链接与实链接（代表单一运输方式的链接）相对应，实链接通常具有通行时间、通行费用和通行能力等属性。 在构建虚拟链接时，研究者提出了三种方法：基于属性的虚链接、基于城市道路子网络模型的虚链接以及基于多尺度表达的虚链接。 基于属性的虚链接制作方法关注于在两个运输子网络（如公路和铁路）间转运货物时发生的事件，如耗时、费用和可靠性等，这些都被记录为虚链接的属性。这种方法基于对城市道路网络上的通行路径进行分析，综合各种可能路径的属性来定义虚链接的属性。这种方法考虑了转运过程中不同货物的目的地和选择的路径可能不同，导致转运枢纽的装卸费用和时间、存储费用和时间等属性的差异。 基于城市道路子网络模型的虚链接制作方法主要关注城市道路网络对综合运输网络的影响，以及如何在城市道路网中实现不同运输方式间的转运。城市道路网作为连接公路和铁路枢纽的纽带，其模型化可以确保运输方式转换的顺畅和效率。 基于多尺度表达的虚链接制作方法则是从宏观和微观两个层面来分析运输网络。在微观层面，针对运输过程中的具体节点进行详尽分析；在宏观层面，更关注运输网络的整体布局和策略。这种方法有助于把握运输网络的全局性结构，同时又能深入理解局部节点之间的复杂关系。 综合运输网络模型的构建对于优化组织货物和旅客的运输至关重要。通过这种模型，运输决策者可以分析各种运输方式组合下的费用、时间和可靠性，为实现最优化运输方案提供有力支持。然而，这一研究领域仍处于发展初期，未来在构建和优化综合运输网络模型方面还有广阔的研究空间和挑战。特别是，如何有效整合各种运输方式的特点，设计出既高效又可靠的虚链接构建方法，将成为提高综合运输网络效率的关键。 总结来说，综合运输网络模型的构建方法研究为各种运输方式的整合提供了一个理论框架和技术手段，通过细致地分析不同运输方式的特点和用户的路径选择行为，构建起可以准确模拟现实运输状况的网络模型。这不仅对物流运输业的运营有重要指导意义，也为城市交通规划和区域经济发展提供了有力工具。

内部阻塞的解决方法 内部阻塞是BANYAN网络必须解决的一个问题，解决办法可有如下考虑： 1.通过适当限制入线上的信息量或加大缓冲存储器来减少内部阻塞 内部阻塞是在2×2交换单元的两条入线要向同一个出线上发送信元时产生的，在最坏的情况下，这个概率是1/2。但是，如果入线上并不总是有信号，这个概率就会下降。 2.通过增加多级交换网络的多余级数来消除内部阻塞 例如，把8×8 BANYAN网络的级数由3增加到5，就可以消除内部阻塞。事实上，有人已经证明了，若要完全消除N×N的BANYAN网络(其级数为M＝log2N)的内部阻塞，至少需要2log2N-1级。 3.增加BANYAN网络的平面数，构成多通道交换网络。 4.使用排序-BANYAN网络，这是解决BANYAN网络的内部阻塞问题的一个重要方法。

主要介绍了MATLAB中的曲线拟合方法，涵盖多项式拟合、加权最小方差拟合及非线性曲线拟合。在多项式拟合中，函数polyfit()可通过最小二乘法找到合适多项式系数，不同阶次拟合效果不同，阶次最高不超length(x)-1。加权最小方差拟合根据数据准确度赋予不同加权值，更符合拟合初衷，文中还给出其原理及求解公式，并通过实例展示拟合结果。对于非线性曲线拟合，已知输入输出向量及函数关系但未知系数向量时，可利用lsqcurvefit函数求解，同时介绍了该函数多种调用格式，最后通过具体实例阐述其应用及结果。

基于TVP-Quantile-VAR-DY模型的时变溢出指数：新模型与R语言实现方法,基于TVP-Quantile-VAR-DY模型的最新溢出指数计算方法：无需滚动窗口的时变参数分位数VAR模型研究与应用,TVP-Quantile-VAR-DY TVP-QVAR-DY溢出指数，最新开发的模型 基于时变参数分位数VAR模型计算DY溢出指数，与传统QVAR-DY溢出指数相比，无需设置滚动窗口，避免样本损失，摆脱结果的窗口依赖性 代码为R语言，能够实现静态溢出矩阵，总溢出指数，溢出指数，溢入指数，净溢出指数等结果导出和画图。 ~ ,TVP-Quantile-VAR; DY溢出指数; 无需设置滚动窗口; 静态溢出矩阵; 净溢出指数。,基于TVP-QVAR-DY模型的溢出指数计算新方法

【基于最小二乘法的蓝牙定位方法】 蓝牙定位技术在室内环境中的应用逐渐成为研究热点，尤其是随着iBeacon技术的出现。iBeacon是一种低功耗蓝牙设备，用于发送连续的蓝牙信号，使得接收设备（如蓝牙4.0的智能手机）能够检测到并解析这些信号，进而进行定位。然而，室内环境中的信号传播特性复杂，信号强度会受到墙壁、家具等物体的反射、衍射和折射影响，导致信号强度存在波动。 为了解决这个问题，一种基于最小二乘法的蓝牙定位方法被提出。这种方法首先利用Matlab来拟合对数衰减模型，该模型能够较好地描述信号强度与距离的关系。对数衰减模型表达式通常为： \[ RSS = RSS_0 - 10n\log_{10}(d/d_0) \] 其中，RSS代表接收到的信号强度，RSS_0是在参考距离d_0处的信号强度，n是路径损耗指数，d是接收设备到信号源的实际距离。通过收集多个Beacon的信号强度数据，可以运用最小二乘法来优化模型参数，降低因环境因素导致的误差。 传统的三角测量法常用于定位，即选取3个信号强度值较大的Beacon，通过它们与接收设备的距离来估算位置。但这种方法可能会因受干扰的Beacon被选中而导致定位误差。为此，文中提出了一个改进的定位策略，即利用多个Beacon进行定位，通过最小二乘法来估计接收设备的坐标，这有助于减少定位误差和提高定位稳定性。 最小二乘法在解决多变量问题时，能够最小化误差平方和，从而找到最佳拟合解。在蓝牙定位中，它可以帮助确定一组Beacon信号强度数据下，接收设备最可能的位置。实验结果表明，这种改进的方法可以显著降低最大定位误差，减小定位误差的方差，同时增强定位的可靠性。 基于最小二乘法的蓝牙定位方法通过精确的信号传播模型和优化算法，提高了室内定位的精度和稳定性。这一方法对于购物中心、医院、大型展览馆等需要室内导航的场合具有重要的实际应用价值。

最优化方法是数学和计算机科学中的重要领域，它涉及到寻找函数的最优解，例如最小化或最大化某个目标函数。在本实验报告中，主要探讨了四种不同的最优化算法：图解法、黄金分割法、最速下降法以及拟牛顿法，通过MATLAB和Python这两种工具来实现。 实验一介绍了图解法，这是一种直观的解决线性规划问题的方法。实验目的是使用MATLAB绘制线性规划问题的可行域，并找到目标函数最优解。实验内容包括画出约束条件的边界，目标函数曲线，然后找出两者相交的最优解。在实验步骤中，首先绘制出所有约束条件的图形，接着移动目标函数曲线，直至找到使目标函数达到最大或最小值的点。实验结果显示，通过MATLAB实现的图解法可以有效地找到线性规划问题的最优解。 实验二涉及黄金分割法，这是一种一维搜索算法，常用于寻找函数的局部极值。实验目标是利用黄金分割法求解函数f(x) = x^3 - 4x - 1的最小值点。在MATLAB环境下，通过不断将搜索区间分为黄金比例两部分，比较函数值并更新搜索区间，直至满足预设的收敛精度（本例中为0.001）。实验结果显示，黄金分割法成功找到了函数的最小值点（1.1548，-4.0792）及其对应的函数值-0.407924。 实验三介绍了最速下降法，这是一种常用的梯度优化算法，适用于无约束优化问题。实验内容是应用最速下降法解决Rosenbrock函数的最小化问题。Rosenbrock函数是一个常用来测试优化算法性能的非凸函数。实验步骤包括选择初始点，计算梯度，然后沿着负梯度方向进行一维线性搜索以更新解。实验结果显示，通过MATLAB或Python实现的最速下降法可以追踪到函数的局部最小值，尽管可能受到初始点选择的影响，导致不同的迭代路径和结果。 实验四的拟牛顿法是一种更高级的优化策略，它利用函数的二次近似来模拟牛顿法，但不需计算Hessian矩阵，而是通过迭代过程估计Hessian的逆。尽管该实验没有提供具体细节，但通常会包含构造近似Hessian矩阵，计算搜索方向，以及步长选择等步骤。 综合以上实验，我们可以看到从简单的图解法到更复杂的最速下降法和拟牛顿法，每种方法都有其适用的场景和优缺点。在实际应用中，选择合适的优化方法取决于问题的特性、计算资源以及对解决方案精度的要求。理解并掌握这些方法对于解决实际工程和科研问题具有重要意义。

（1）从Library中添加： 在菜单上选择add->component,弹出如下对话框： 在directory框下选择library文件，在symbol框中选择元器件，点击Place，将器件放原理图上。元器件放置后，可单击右键选择Transform对元件进行变形处理

今天小编就为大家分享一篇python 实现敏感词过滤的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧