全国抗肿瘤药物临床应用监测网络是一个专门用于收集、分析和上报各类抗肿瘤药物临床应用情况的平台。随着版本V3.1的更新，该监测网的使用说明也得到了相应的调整和补充。监测网的数据上报说明书详细说明了监测数据上报的流程、操作指南以及常见问题的解答，这对于使用该平台的医疗工作者而言是极具价值的指导性文件。 从所提供的文件内容中我们可以看出，该监测网在不同版本中逐步进行了一系列重要的更新。在V2.0版本中，监测网首次被建立。随后在V3.0版本中，监测网进行了进一步的优化，包括修改CDM表单以新增字段以及调整关联关系，修改表单中的示例内容使之不带单位，以更精确地反映实际数据上报的要求。在最新的V3.1版本中，新增了多个表单如住院费用结算记录、门诊费用结算记录等，并在原有表单的基础上新增了更多字段，如患者诊断记录中的中医诊断字段、住院患者信息表中的患者费用类型字段、病程记录中的输血相关字段等。此外，该版本还包括了表单字段顺序的调整以及对上报常见问题描述的优化。 监测网更新的内容反映了对肿瘤患者临床数据的更精细和全面的监测需求，同时也表明了对医疗数据上报工作中易错、复杂环节的优化。特别是在新增字段上，包括中医诊断的相关字段，显示了中西医结合治疗肿瘤的临床实践正逐步得到重视。这些更新内容不仅提升了监测网的实用性，也使得上报的数据更加全面和具有指导意义。 此外，监测网的数据上报范围包括了住院患者信息、药品使用情况、医疗费用结算、手术记录、护理记录、医嘱记录、药物不良反应记录等多个维度。这些内容为临床医生、医疗管理者和政策制定者提供了关于抗肿瘤药物使用情况的重要数据，对于优化治疗方案、提高药物利用效率、指导医疗决策具有重要的参考价值。 医院在使用监测网进行数据上报时，可能遇到的问题和困惑也会通过监测网的数据上报说明书得到解答。例如，文件中提到“删除‘若医院按监测网要求整理数据和筛选肿瘤患者有困难，可以导出后直接上报’描述”，这可能意味着在后续版本中已经改善了数据处理流程，使得医院更易于完成数据的收集和上报工作。 全国抗肿瘤药物临床应用监测网数据上报说明书（版本 V3.1）的发布和更新，对提高抗肿瘤药物临床监测的质量和效率起到了关键作用。监测网的不断完善和优化，有助于构建一个高效、准确的肿瘤药物临床应用数据收集和分析系统，对于推进我国肿瘤治疗研究和提高肿瘤治疗水平具有重要意义。

2023年电脑专员：计算机信息系统安全技术及理论知识考试题库(附含答案)(1).docx

在软件系统开发中，成本估算是一门重要的管理技术，它帮助项目经理和利益相关者理解项目规模和预算要求。在众多的估算方法中，功能点估算法（Function Point Analysis，FPA）因其实用性和技术含量而受到青睐。功能点估算法以软件项目的功能作为主要度量单位，通过评估软件的功能点来预测开发成本和工作量。 功能点估算法的概念基于以下认识：在项目计划制定过程中，对项目范围的准确估算对项目的成功至关重要。如果项目负责人无法对项目规模有一个客观的认识，并对所需工作量、资源和完成时间进行有效估算，那么项目计划的有效性就会大打折扣。功能点估算法正是提供了一种从用户角度出发，客观评估软件功能和项目规模的方法。 功能点估算法的特点在于其与LOC（Lines of Code，代码行）估算法不同，无需了解软件开发所采用的具体技术。LOC估算法紧密依赖于软件开发技术，而功能点估算法则侧重于软件的外部特性，如用户界面和可处理的数据等，因此它更适用于项目的早期阶段，此时对项目规模的预测准确度更高。 功能点估算法的主要步骤包括识别项目的类型、范围和边界，计算功能点数量，识别功能点的重要原则，以及计算调整因子等。在实际应用中，国际功能点用户组织（International Function Point Users Group，IFPUG）发布的功能点估算法V4.1版本，提供了一套标准化的流程和方法来计算功能点，并进一步确定调整后的功能点数量。 在使用功能点估算法时，首先要确定应用程序的边界和范围，然后根据功能点类型进行分类估算。这包括数据功能点的计算、人机交互功能点的计算、以及确定调整因子。在计算过程中，各种功能点的分类，如内部逻辑文件（Internal Logical Files，ILF）和外部接口文件（External Interface Files，EIF）等，都有明确的计算规则。例如，事务功能点的计算会考虑到输入、输出和查询这三种操作的不同权重。 通过综合应用这些步骤和计算方法，项目负责人可以较为准确地预测整个软件项目的开发成本。值得注意的是，在项目开发过程中，需求变更和细化可能导致项目范围的蔓延，因此在项目结束时对范围的重新评估是不可或缺的，以确保估算结果能真实反映项目的实际规模。 功能点估算法是一种有效且实用的软件开发成本预测工具，它强调从用户角度出发，以软件功能为度量单位，来对软件项目的成本和规模进行评估。通过遵循标准化的步骤和规则，项目负责人能够对项目进行合理规划，从而提高项目的成功率。

土壤墒情分析仪是一种利用现代传感器技术和无线通信技术对土壤水分含量进行实时监测的仪器，其对提高农业灌溉的效率和精度，实现精准农业具有重要意义。基于STM32F103的土壤墒情分析仪以ARM STM32F103微控制器为核心，结合了频率域反射（FDR）技术和通用分组无线服务（GPRS）网络技术，实现了对土壤墒情信息的自动采集、存储和远程传输。 在设计过程中，首先需要了解土壤墒情的概念，它是指土壤的含水状况，是农业生产中一项重要的信息。利用FDR测量原理，通过测量LC振荡电路的归一化频率变化来确定土壤的介电常数，进而计算出土壤的容积含水量。这种方法具有低功耗、高精度的优点，能够为节水灌溉提供准确的土壤水分数据。 系统硬件设计是分析仪的核心，包括电源管理、温湿度信号处理、CPU处理中心以及无线通信模块。电源部分设计着重于太阳能自动充电和省电管理，确保设备的长时间运行。湿度信号处理电路的设计要求能够准确转换和处理湿度信号，而CPU电路设计则是整个系统的控制核心，负责管理电源、采集数据、读取GPS信息和数据传输。 ARM STM32F103微控制器是系统设计的中枢，其32位的Cortex-M3核心能够满足多任务处理和高效率数据处理的需求。结合SIM868无线通信模块，分析仪可以实现土壤墒情数据的远程传输和监控，为用户提供实时的土壤水分信息，使用户能够及时调整灌溉策略，达到节水和增产的目的。 基于STM32F103的土壤墒情分析仪通过引入先进的微控制器技术和无线通信技术，极大提高了土壤墒情监测的效率和精确性。这不仅有助于改善农业水资源的利用效率，也为精准农业和可持续发展提供了重要的技术支撑。

全球与中国800G 和1.6 T 光模块市场现状及未来发展趋势（2024版）.docx

薄云在遥感图像中是一个常见的问题，它们的存在会严重影响图像质量，降低地物信息的可识别性。传统方法在去除云层方面往往无法完全恢复地物信息，尤其在处理薄云覆盖的图像时更是如此。薄云的去除对于提高遥感图像分析的准确性和效率具有重要意义。基于变换检测的薄云去除算法是一种创新的方法，旨在解决这一难题。 该算法的核心思想是通过空间特性分析，将遥感图像中的薄云与地物信息分离，利用对偶树复小波变换对图像进行多分辨率分解。对偶树复小波变换因其多方向选择性和近似平移不变性，能有效对图像进行特征提取和信息重构。具体步骤包括先将含云图像与无云图像进行比较，确定变化和未变化区域；随后，对未变化区域的高频子带进行高低频融合处理，同时对变化区域的低频子带应用T-SVR技术，最后通过重构获得清晰的遥感图像。 在进行定量评价时，研究者选用了五个指标：空间频率、平均梯度、峰值信噪比、偏差指数和结构相似度。实验结果表明，与其它方法相比，本算法在去除薄云的同时，能够更好地保留图像的地物信息，并且地物信息恢复失真度更小。这说明本算法在地物信息恢复方面表现更优。 此外，该算法通过PCNN融合和域自适应迁移学习方法进一步增强了图像处理效果。PCNN融合技术对于未变化区域子带系数的处理具有增强和去噪的作用，而域自适应迁移学习方法则能有效针对变化区域进行优化，从而实现更高质量的地物信息恢复。 通过对遥感图像云层特性的深入分析和采用对偶树复小波变换，本算法为薄云污染图像的地物信息恢复提供了一种新的解决方案。它不仅提高了遥感图像的质量，也为遥感图像在地质勘探、农业监测、环境保护等领域提供了更可靠的数据支持。 基于变换检测的薄云去除算法在提高遥感图像质量方面展现出了巨大的潜力和实际应用价值。在未来的研究中，进一步优化算法结构，提高处理速度和适应性，以及与其他图像处理技术的结合将是进一步探索的方向。

内容概要：文章详述了基于PLC（可编程逻辑控制器）设计的地铁屏蔽门控制系统，旨在确保地铁的安全性与稳定性。该系统包含感应器件、传动装置、驱动装置以及PLC等构成要素。作者不仅探讨了系统的关键技术及其应用场景，还深入研究了元器件的选型如PLC、空气开关等，完成了一系列的硬件和软件设计，并借助仿真实验验证了系统的性能表现。全文涵盖了系统功能需求、设计思想、具体实现以及最终效果评测等方面的内容。 适合人群：对工业自动化有一定兴趣或是正参与相关项目的本科生、研究生，以及一线的技术人员尤其是从事PLC编程或轨道交通机电系统集成的技术人员。 使用场景及目标：本文可应用于学习基于PLC的复杂自动化系统设计理念、掌握地铁屏蔽门控制系统的构建方法和技术细节。它也可用于高校的教学案例展示或者企业内部培训教材的一部分，为学生提供真实的工程项目体验机会，同时也能作为技术人员的实际参考资料使用。通过学习本文内容，有助于提高使用者对于现代自动化控制系统特别是基于PLC控制系统的认识水平，增强他们解决实际工程问题的能力。 阅读建议：本文涉及较为复杂的工程技术细节，建议读者首先熟悉基础理论背景信息，包括但不限于PLC的基础概念与工作原理等。阅读时应注意联系上下文内容，并配合参考书中提供的图表和实例进行深入理解。此外，对于想要动手尝试设计的同学来说，应当结合实际项目实践，逐步积累经验并优化自己的作品，确保真正掌握了文中讲述的各项关键技术点。

易飞系统控制员连接失败排查详解(CC) 易飞系统控制员连接失败是易飞安装中常见的问题之一，本文将详细介绍系统控制员连接失败的排查步骤，以帮助初学者快速解决问题。 一、系统控制员连接失败检查步骤 1. PING 服务器 IP，看是否能 PING 通，如不通则找客户网管协助处理。 在检查系统控制员连接失败时，首先需要 ping 服务器 IP，看是否能 ping 通。如果不能 ping 通，则可能是网络连接问题，需要找客户网管协助处理。 2. telnet 服务器 IP 1024，查看 1024 端口是否能通。 如果 ping 服务器 IP 能通，则需要使用 telnet 命令查看 1024 端口是否能通。如果不能通，则可能是防火墙或防护软件的问题，需要关闭防火墙和防护软件再次测试。 3. 用 2 的方法测试 211,212,213 端口是否能通。 如果 1024 端口能通，则需要测试 211,212,213 端口是否能通。如果不能通，则可能是系统控制员或 socket 问题，需要检查系统控制员和 socket 是否开启。 4. 检查 ConductorS.ini 中的主服务器名称（MainServerName）是否正确。 如果以上步骤都正常，则需要检查 ConductorS.ini 中的主服务器名称（MainServerName）是否正确。如果不正确，需要修改参数以确保系统控制员的 IP 正确。 5. 确认系统控制员版本是否正确。 需要确认系统控制员版本是否正确。如果版本不正确，可能会导致系统控制员连接失败。 二、报表数据库连接失败检查步骤 1. 先了解是所有客户端报错还是只有一台客户端报错。 在检查报表数据库连接失败时，首先需要了解是所有客户端报错还是只有一台客户端报错。如果是所有客户端报错，则可能是服务器问题，需要检查服务器。如果是只有一台客户端报错，则需要检查客户端。 2. 分清客户家是 SQL SERVER 驱动的报表还是 PostgreSQL 驱动的报表。 需要分清客户家是 SQL SERVER 驱动的报表还是 PostgreSQL 驱动的报表，以便选择正确的驱动程序。 3. PING 服务器 IP，看是否能 PING 通，用问题一种 TELNET 的方法测试 1433 端口是否能通。 然后，需要 ping 服务器 IP，看是否能 ping 通，如果不能 ping 通，则可能是网络连接问题，需要找客户网管协助处理。如果 ping 服务器 IP 能通，则需要使用 telnet 命令测试 1433 端口是否能通。 4. Yifeiconfig 右侧配置好之后，不管是 POSTGRESQL 的报表还是 SQL SERVER 的报表，测试一下看能否成功。 需要在 Yifeiconfig 右侧配置好之后，测试一下看能否成功。如果测试不成功，则需要检查报表数据库连接设置是否正确。 易飞系统控制员连接失败和报表数据库连接失败是易飞安装中常见的问题，本文详细介绍了排查步骤，以帮助初学者快速解决问题。

### 手写数字大小写字母检测数据集知识点总结 手写数字大小写字母检测数据集是一个专门针对手写字符识别任务设计的数据集，包含了大量的手写数字和字母的图像数据。该数据集遵循Pascal VOC格式和YOLO格式，提供了两种格式的标注文件，方便不同需求的用户使用。数据集内包含38934张图像，每个图像都有对应的标注文件。数据集的标注类别高达62个，涵盖了数字0-9、大写字母A-Z以及小写字母a-z。数据集中包含增强图片，以提高模型在实际应用中的泛化能力。 在实际应用中，由于手写体的多样性和复杂性，存在一些字符难以区分的情况。例如，数字1和大写的字母i、大写C和小写c、数字0和字母o、字母b和数字6在手写状态下很容易被混淆，数据集在标注时虽然进行了区分，但这些字符的区分度在实际应用中可能仍然是一个挑战。 数据集的标注工作是通过labelImg工具完成的，对每张图像中的每个字符都进行了矩形框标注。这样的标注方式有助于训练目标检测模型，使模型能够识别出图像中的不同字符。 数据集的总标注框数达到了187559个，平均每张图像大约有5个标注框，这表明数据集中存在大量的字符重叠情况，即同一张图片上可能标注了多个字符。这增加了数据集的复杂性，但也更加贴近现实世界中手写文本的实际情况。 该数据集的使用需要注意几个方面。数据集中的图片数量、标注数量以及标注类别数都是38934，这意味着每张图片都有一个XML格式的标注文件和一个YOLO格式的TXT标注文件。YOLO格式的类别顺序与标注类别名称不对应，而是以labels文件夹中的classes.txt为准。此外，数据集不包含分割路径的TXT文件，只有JPG格式的图片文件和相应的标注文件。 关于数据集的质量，数据集制作者声明不对训练模型或权重文件的精度作出保证。这意味着用户在使用数据集时应该有合理的预期，并且在模型训练和测试时可能需要额外的验证和调整步骤。 在数据集的使用过程中，用户还需要注意数据集中的某些类别标注的框数明显多于或少于其他类别，这可能是由于手写字符的分布不均匀造成的。例如，有的类别标注框数接近42000，而有的只有165个。这种不均衡可能对模型训练产生影响，用户可能需要采取相应的策略来处理不平衡的类别数据。 数据集的图片预览和标注例子提供了直观的了解，帮助用户评估数据集的质量和适用性。用户应该仔细研究这些预览和例子，以便更好地理解数据集的特点和挑战。

陶器陶瓷盘子缺陷检测是一个应用计算机视觉技术对陶器表面进行自动检测并识别缺陷的项目。一个关键的步骤就是建立和完善一个质量高的缺陷检测数据集，它需要包含大量的标注图片来训练和测试深度学习模型。数据集格式通常采用Pascal VOC和YOLO格式，这两种格式在机器学习和计算机视觉领域里非常流行。 Pascal VOC格式是一种广泛使用的数据集格式，其中包含了用于目标检测、分割和分类任务的标注信息。在目标检测任务中，Pascal VOC格式通常会用XML文件对图片中的目标进行描述，包括目标的类别、位置坐标等。这些XML文件详细记录了每个目标对象的边界框（bounding box）的位置信息，通常包括目标的左上角和右下角坐标。 YOLO（You Only Look Once）格式是一种用于实时目标检测系统的格式，它将目标检测任务转换为一个回归问题，可以在一张图片中直接预测边界框和类别概率。YOLO格式通常使用文本文件（txt文件）来存储标注信息，每个目标对象通常用一行来表示，包含类别索引和中心点坐标以及宽高信息。 本数据集包含了1399张图片，涵盖了三种不同的缺陷类别：孔洞、裂纹和缺口。每个缺陷类别都通过矩形框进行标注，其中孔洞类别的框数最多，为999个；裂纹的框数为206个；缺口的框数为1173个。总共标注了2378个框。数据集的图片和标注文件是分开的，图片文件为jpg格式，对应的标注文件有VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。 在构建数据集时，使用了标注工具labelImg，它是一款广泛使用的标注软件，尤其在目标检测领域很受欢迎，能够方便地帮助标注人员对图片进行手动标注，包括画出目标的边界框，并为每个框指定类别。 需要注意的是，虽然本数据集提供了高质量的图片和准确的标注信息，但数据集的提供方并不对由此训练得到的模型的性能或精度提供保证。因此，在使用这个数据集进行模型训练时，使用者需要注意可能存在的模型性能问题。此外，数据集的标注类别顺序与YOLO格式中的类别顺序可能不一致，具体的顺序则以数据集中的labels文件夹内的classes.txt文件为准。 在实际应用中，开发团队会使用这样的数据集对计算机视觉系统进行训练，以实现在生产线上的实时检测，从而确保产品的质量并减少人为缺陷检测的错误。通过这样的自动化检测流程，可以大幅提高效率和精确度，进而提升整体的生产质量。