广州老年人小病慢病“旁路”就医行为及其影响因素

基于广州13个社区问卷调查数据,运用多元线性回归模型探讨老年人“旁路”就医距离特征及其影响因素,结果发现：1）广州老年人小病及慢性病旁路就医距离以1 km为“就地—旁路”临界点,以5 km为“近旁路—远旁路”临界点,形成核心—边缘旁路就医圈层;2）男性老年人比女性老年人旁路就医距离更远;3）居住社区类型是影响旁路就医距离的关键因素,医疗级配不均对旁路就医距离远近影响较大,也是城乡社区老年人旁路就医距离差异化的重要原因;4）对社区越满意的老年人更倾向选择社区内就地就医。倾向特征、使能资源和医疗需求共同影响老年人旁路就医行为的距离远近,进而影响老年人健康公平结果。     

应用测距三角高程法进行跨河水准测量

为将三角高程法跨河水准测量的技术规范要求对应到工程案例中,有效指导技术人员实际操作,本文通过工程实例,按测距三角高程法跨河水准测量的作业流程、计算公式、各未知数据求值展开,逐层解构分析,细致阐述跨河水准测量中测距三角高程法的要点,实例验证了利用测距三角高程测量实现二等跨河水准测量的可行性。同时对“跨河垂直角观测时视线长”的简易计算公式进行了推导,探讨了计算结果的准确性和有效性,对跨河二等水准测量具有较好的推广价值。     

一种全场景水系流向自动检查算法

水系流向是基础地理信息数据库水系数据的重要特征之一,准确的流向是下一步数据分析应用的基础。而基于摄影测量先内后外的采集方式容易导致流向采集错误,若以人工方式检查费时费力且容易有遗漏。针对这一情况,本文设计了全场景水系线方向自动化检查算法,包括交汇冲突检查与落差异常检查两部分。算法全面可靠,无需叠加外部数据,大大减少了人工比对的工作量,提高了质检效率。     

大规模数据集Spark并行优化谱聚类

针对已有大规模数据集并行谱聚类算法的计算耗时和资源占用巨大等问题,基于当前批处理和图计算兼顾的Spark并行技术,提出了大规模数据集谱聚类的并行优化改进算法,算法通过并行单向迭代避免了相似矩阵计算时的数据重复计算,通过并行位置变换、标量乘法替换及距离缩放优化算法的资源占用,通过近似特征向量替代进一步优化算法的计算量。试验结果验证了算法近特征向量的有效性及在大规模数据集下良好聚类性能和扩展性。     

智能手机移动测量方法的设计与实现

近年来,智能手机在快速的发展过程中逐渐集成了多种传感器,包括位置传感器、磁力计和加速度计等姿态传感器和数码相机等;同时,由于它所具备的体积小、成本低的优点,为实现手机影像移动量测提供了可能。本文通过Android系统平台及智能手机集成的多传感器,提出了一种新型的智能手机影像量测方法。该方法首先对手机相机进行标定获取内方位元素,并进行Android应用程序的开发,在获取影像数据的同时获得手机的位置姿态数据;然后对影像数据进行特征点提取、匹配及错误点删除,并根据位置姿态数据和同名点图像坐标,利用空间前方交会计算目标点的三维坐标;最后通过光束法平差进行整体优化。试验结果表明该方法获取的位置信息可达到较高的精度.     

An Analytical Solution for the Run-Out of Submarine Debris Flows

Submarine debris flows have a significant impact on offshore and coastal facilities. The unique characteristics of submarine debris flows involve large mass movements and long travel distances over very gentle slopes. To improve our insight and knowledge of the basic mechanism behind submarine debris flows, an analytical model was derived for the mobility of submarine debris flows. This model takes into account the mass change of debris flows induced by deposition, stagnation pressure, and the topography of the depositional area. One case study on the Palos Verdes debris flow proves its ability to predict the run-out distance of a submarine debris flow to a reasonable level of accuracy. On the gentle slopes, the submarine debris flow progressively loses mass due to deposition, which in turn influences the flow velocity. In addition, the results show that the slope angle and spreading angle of the debris depositional zone play important roles in the sliding process.     

生物集群相似性系数分析的适用性探讨

相似性系数的选择可能会影响生物集群间的β多样性分析。Bray-Curtis相似性系数是目前使用最广的系数之一,还有一些研究使用了欧氏距离等系数。通过非度量多维标度的结果直观对比了两个相似性系数在处理生物数据时的结果,以便了解两个系数的差异。分析结果表明,Bray-Curtis相似性系数比欧氏距离更适合处理包含很多零值的生物数据。生物数据中的零值与环境数据中的不同,不应该影响集群间相似性的计算。如果遇到完全没有生物的集群,可以选用零调整的Bray-Curtis系数,或者剔除此类集群后再计算Bray-Curtis相似性系数。一些研究忽略了相似性系数的差异,在比较和分析多元分析结果时应该慎重,以免在生态环境评价时被误导。     

北部湾涠洲岛红色赤潮藻的分子鉴定

为了弄清北部湾涠洲岛6株疑似红色赤潮藻（Akashiwo sanguinea）株的种类,作者采用光学显微镜和荧光显微镜对其进行形态学初步鉴定;并对藻株SSU rDNA、LSU rDNA和ITS序列测序,利用最大似然法构建系统发育树。结果表明,北部湾涠洲岛6株藻与红色赤潮藻形态特征基本符合;3种序列系统发育树分析均发现北部湾涠洲岛6株藻与不同海域来源的红色赤潮藻聚在同一大分支上,自展值高达99、100、100;与来自亚洲海域的韩国安山株、新加坡株、中国厦门港株序列差异最小,亲缘关系最近,而与其他地理来源的红色赤潮藻序列差异大,亲缘关系较远。红色赤潮藻SSU、LSU、ITS种内遗传距离分别为0.001~0.008、0.003~0.025和0.045~0.406,明显小于该藻与其他裸甲藻科（Gymnodiniaceae）藻属下的种间遗传距离0.032~0.072、0.165~0.222和0.589~1.559,因此可确定北部湾涠洲岛6株藻均为红色赤潮藻。研究结果将为北部湾海域赤潮生物来源与组成、赤潮的发生与管理提供基础信息。     

Trajectory analysis at intersections for traffic rule identification

In this paper,we focus on trajectories at intersections regulated by various regulation types such as traffic lights,priority/yield signs,and right-of-way rules.We test some methods to detect and recognize movement patterns from GPS trajectories,in terms of their geometrical and spatio-temporal components.In particular,we first find out the main paths that vehicles follow at such locations.We then investigate the way that vehicles follow these geometric paths(how do they move along them).For these scopes,machine learning methods are used and the performance of some known methods for trajectory similarity measurement(DTW,Hausdorff,and Fréchet distance)and clustering(Affinity propagation and Agglomerative clustering)are compared based on clustering accuracy.Afterward,the movement behavior observed at six different intersections is analyzed by identifying certain movement patterns in the speed-and time-profiles of trajectories.We show that depending on the regulation type,different movement patterns are observed at intersections.This finding can be useful for intersection categorization according to traffic regulations.The practicality of automatically identifying traffic rules from GPS tracks is the enrichment of modern maps with additional navigation-related information(traffic signs,traffic lights,etc.).     

改进的K-means算法在校车站点布局中的应用

校车站点布局问题是一种典型的设施选址问题.大多数设施选址问题均属于区域选址,将设施选址限定在一定空间范围内,其方法并不适用于需要将位置固定在道路上的校车站点布局问题.因此,为保证生成的站点分布在路网上,且学生到站点的步行距离较短,提出了一种改进的K-means聚类算法,以一定范围内密度最大的点为初始类中心,在逐次迭代中...