学校流感暴发疫情防控措施动力学模型效果分析

目的探讨学校流感暴发疫情的最佳控制方式,为制定停课标准提供参考。方法通过SEIAR模型对流感暴发疫情隔离和停课效果进行分析。结果本起流感暴发疫情基本再生数R0为7.6180,无干预措施下疫情会持续20天,1 169名学生和教职工（99.74%）会感染流感。第5～10天开始隔离措施,疫情持续时间介于35～44天,第10天开始隔离感染人数是第5天开始隔离的6.9倍。与单独采取隔离措施相比,停课1天、3天、5天、7天可以减少4.51%～10.92%、13.41%～29.31%、19.46%～45.40%和24.82%～57.47%的感染人数,持续时间并没有太大变化;停课14天疫情持续时间都会明显下降,感染人数下降33.43%～65.52%。结论隔离措施越早实施对疫情控制效果越好,显性感染人数达到20%以上时可以停课,出现重症或死亡病例时要将停课时间延长

cobra: a collaboration based reinforcement mechanism for mass transmission in vanets

车载网络利用车载无线通信设备在车辆移动过程中组网.研究者们已提出了大量的路由算法用于车载网络中的多跳数据传输,但是这些算法大都假设车辆间传输带宽不受限制,从而其性能会随转发数据量的增加而降低.车载网络中用于大数据量传输的路由增强机制COBRA,利用同向行驶车辆间的拓扑稳定特性延长数据在车辆间的传输时间,利用擦除编码增加传输可靠性.实验证明,当传输数据量较大或带宽受限时,COBRA机制能以较低的开销提升现有典型车载网络路由协议的传输延时与可靠性能.国家八六三高技术研究发展计划基金; 国家自然科学基金中文核心期刊要目总览(PKU)中国科技核心期刊(ISTIC)中国科学引文数据库(CSCD)0122076-20844

有效积温Sine函数拟合模型及其应用

阐述了昆虫物候分析的SSPM模型(single sine phonological model)计算方程和过程,该模型采用Sine函数拟合每天温度变化,并利用积分,获取每天有效积温和一定时间内日度累积值。SSPM重要的参数有发育起点温度和上限温度,参与模型计算包括日最高气温和日最低气温2个输入值,在输入值和参数值组合条件下,模型有6个不同计算方程。以棉铃虫(Helicoverpa armigera)为例,介绍了SSPM在昆虫发育历期分析过程,简单表述了模型预测功能。随自动化气象站分布密度增加和Internet技术的发展,模型在区域化害虫管理中有着重要的应用前景

一种基于深度学习的机械臂分拣方法

针对分拣过程中视觉系统识别复杂物体时速度慢、对环境变化适应性不足的问题，提出一种基于轻量型卷积神经网络的机械臂快速分拣方法。该方法首先使用基于轻量型卷积神经网络的MobileNet-SSD算法对图像中的目标物体进行检测，获取目标类别和位置信息；然后根据检测输出结果对图像进行预处理和边缘检测，最终得到校正后的定位结果。在PROBOT Anno机械臂平台上进行分拣实验，实验结果表明，相比于传统的图像处理方法，提出的方法能对复杂目标物体实现快速的检测和定位，对于目标形态和环境的多样性来说具有更好的鲁棒性

基于WebGIS的新疆棉区棉铃虫发生期预测

随着新疆棉花种植比例的增加,棉铃虫危害也逐年增加,建立基于区域化预测成为棉铃虫害虫信息化管理重要基础。利用新疆石河子地区的气象数据和棉铃虫(cotton bollwor m,CBW)数据,确立了棉铃虫物候学预测参数;根据新疆20多个气象站1980-2000年气象数据,将有效积温与GIS技术融合,实现了基于Web GIS的棉铃虫发生日期的预测。结果表明:新疆南部地区大于10℃积温为2 000~2 400日度,北部地区的棉区有效积温为1 800~1 900日度;田间一代棉铃虫所需要大于10℃的有效积温为610.13日度;南部地区棉铃虫为完整的3~4代,北部地区棉铃虫为完整的3代。以2001年4月25日全疆气象为例,Web GIS可以实时地表达当天的温度数据、日度累积值和棉铃虫发育到特定阶段所需要的日度值。建立基于Web GIS系统,实现了棉铃虫信息的快速发布,有利于棉铃虫区域性科学管理和决策

改进型物候模型对越冬代棉铃虫羽化始期预测

在sine函数拟合日温度变化基础上,利用Legg提出功能发育起点的方法,对新疆炮台镇地区越冬代棉铃虫羽化的平均功能发育起点、中数功能发育起点及其对应的平均日度功能累积值和中数日度累积值进行了计算。结果表明,越冬代棉铃虫羽化的平均功能发育起点、中数功能发育起点分别为3.70℃和3.89℃,对应的平均功能日度累积值和中数功能日度累积值为721.4 DD和554.6 DD(Degree-days);利用中数发育起点和对应的中数功能日度累积值为预测标准,预测误差最小;利用平均发育起点和对应平均功能日度累积值进行预测,预测误差最大