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目标：我们测量了随时间推移卢森堡就业人口中的健康不平等状况，以及社会经济和与工作相关的决定因素。 设计和设置：纵向数据来自社会经济Liewen zuLétzebuerg/欧洲联盟关于收入和生活条件的调查，该调查自2003年以来每年在卢森堡进行。 参与者：参与者包括727名卢森堡居民（58％的男性），2003年年龄在21至55岁之间，并在2003年至2012年之间受雇。衡量主要和次要成果：兴趣变量是自我报告的健康状况。 我们使用了与工作相关的因素的过渡指标来考虑此期间个人在工作中可能经历的变化。 结果：从非全日制合同转为全日制合同的人（赔率（OR）：5.52，置信区间（CI）：1.55-19.73），以及从收入的第3个或第4个四分位数迁移到2003年至2012年之间的第一或第二四分位数（OR：2.48，CI：1.02-6.05），2012年健康状况较差的风险较高。2012年健康状况良好的人在2012年自我报告的健康状况恶化的风险与合同的类型，经济活动和职业有关。 结论：卢森堡的就业人群中存在健康不平等现象。 它们的重要性根据与工作相关的特征和经济活动而变化。 我们的研究结果表明，健康状况

社交影响力是驱动信息传播的关键因素，基于在线社交网络数据，可以对社交影响力进行建模和分析。针对一种经典的个体影响力计算方法，介绍了该算法的2种并行化实现，并在真实大规模在线社交网络数据集上进行了性能测试。结果表明，借助现有的大数据处理框架，显著提高了个体影响力计算方法在海量数据集中的计算效率，同时也给该类算法的研究和优化提供了实证依据。

执行 Wilcoxon 秩和检验或 Mann-Whitney U 检验（非参数检验）。 测量健康的基因/化合物/错误/代谢物等（对照）个体和患有某种疾病的个体。 然后进行 Wilcoxon 秩和检验，以找出这些基因/化合物/代谢物/错误等中有多少在健康与疾病中以统计学显着的方式差异丰富。 还为每个测量的基因/化合物/错误/代谢物生成箱线图。 健康个体和患有某些疾病的个体的数据必须在单独的文件中提供。 行将代表不同的测量基因/化合物/错误/代谢物并且列将是不同的个体。

基于中央处理器(CPU)串行的人群疏散传统方法对于人群规模较少的场景,可以得到良好的疏散模拟效果,但在人群密度较高的场景中,难以达到实时模拟的要求.为了克服上述问题,实现了一种基于图形处理器(GPU)的人群疏散模拟的方法.该方法通过对个体寻径算法的优化,不仅能使个体快速准确地智能寻径,而且将个体寻径独立性与图形处理器高性能计算特性进行结合,充分利用了图形处理器强大的并行计算能力,从而大幅度提高了人群疏散模拟的人群规模,使人群疏散模拟的实时性得到增强.

为减少行人违法过街现象,提高行人过街安全,对信号交叉口行人过街行为机理进行研究。首先,通过相关性分析找出个人属性、家庭属性、行人设施属性、交通状况属性中对行人过街行为有显著影响的因素。另外,除上述可见因素外,也存在一些观察不到的心理因素会对行人行为产生影响,如对交通安全的态度、对舒适性的要求、从众心理的强弱等。将这些心理层面的主观偏好定义为隐性变量,通过对解释变量和表征变量的结构方程建模获取。最后,将相关性分析得出的关键因素和隐性变量共同作为自变量,引入到logit模型中,建立行人个体违法过街行为的MNL

提出了一种新的同类通信辐射源个体识别方法．该方法选择矩形积分双谱(SIB)作为个体识别的主体特征参数，然后采用主元分析(PCA)方法从大量训练样本特征参数集中挑选低维、低复杂度的特征矢量，并在识别特征矢量中融合对分类具有显著贡献的辐射源调制特征参量，最后采用基于核函数的支撑矢量机(SVM)实现对辐射源个体识别．实验表明该方法在较低信噪比条件下具有较高的正确识别率(90％)，并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题．

基于深度学习的荷斯坦弗里斯兰牛的视觉定位和个体识别，共90个个体文件夹，每个文件夹里有视频监控所拍下的4030张不等奶牛图片 基于深度学习的荷斯坦弗里斯兰牛的视觉定位和个体识别，共90个个体文件夹，每个文件夹里有视频监控所拍下的4030张不等奶牛图片

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

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