面向疾病的空间聚集性与影响因素分析方法

疾病的发生与自然环境、社会环境和人群特点密切相关,其发生与流行通常具有一定的空间分布特征。针对目前在疾病空间聚集特征与影响因素的已有研究中,缺少两者关联关系的探讨,以及空间尺度多集中于省、市和县域,因此,本研究提出一种面向疾病空间聚集性与影响因素分析的方法。以武汉市的历史肺结核数据为例,进行基于乡镇尺度的肺结核发病率数据及影响因素数据的处理与整合,基于空间自相关方法分析2011年、2013年和2015年肺结核空间聚集情况;并运用地理探测器探测肺结核发病率空间分布的影响因素及交互作用,探究肺结核空间聚集的成因。结果表明：肺结核热点聚集乡镇主要分布在新洲区、江夏区和蔡甸区,冷点聚集乡镇主要分布在洪山区;植被指数、人口密度、人均GDP及五类兴趣点密度（医疗保健类、生活服务类、餐饮类、住宅类和农林牧渔类）为肺结核发病率空间分布的主要影响因素,其交互作用对肺结核发病率影响显著增强。研究成果可为武汉市肺结核防治提供科学参考。     

网络空间地图制图方法研究综述

将地图表示方法应用于描述和认知网络空间中,对全面掌握网络空间特性及其相关要素分布特征、推动国民经济和保障国家安全具有重要的理论意义和价值。首先对网络空间、网络空间地图等相关概念的内涵及其发展演变进行了总结分析;并在此基础上按照网络空间及其要素的空间相关程度,对网络空间制图方法进行了分类和系统梳理,并总结了需要解决的关键技术;最后对该领域今后的发展进行了展望。     

基于Lego机器人的低成本SLAM方法设计

SLAM技术是机器人在未知环境中实现自主移动的关键,在当下受到广泛关注。提出一种低成本的SLAM实现方法,以Lego机器人为硬件基础,其具有成本低、易获得并可使用多种传感器进行功能拓展的特点,以Le JOS为软件基础,采用包容体系结构控制机器人行为,选择C/S模式组织程序架构,并利用测距法对机器人进行定位,以三角法对障碍物进行定位。在室内环境中进行机器人的移动测试,成功实现机器人在未知环境中自主导航定位,同时在二维坐标系中绘制出栅格地图。