摘要:

在k错线性复杂度的实际应用中,误差向量的计算是非常重要的.因此改进了Stamp-Martin算法中cost向量的结构,从而使该算法求周期为2n的二元序列k错线性复杂度更加简洁且容易理解,同时给出了求相应误差向量的算法,即在该误差向量下,能够实现最小的k错线性复杂度.

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背景 推动医师多点执业有助于促进不同医疗机构之间人才的纵向和横向交流,合理配置区域的卫生人才资源,最大限度帮扶基层医疗卫生机构的发展,同时为全科医生的培养、成长提供平台和机会.广东省从2010-01-01起作为全国首个试点的省份,出现了媒体热、公立医院冷淡、医生观望的尴尬局面.目的 从政策损益补偿角度了解当前医师、管理者和卫生政策研究专家对多点执业的支持程度.方法 2011年5月—2012年8月,通过问卷的方式对广东省15家公立医院425名医师和10家公立医院的119名管理者和卫生政策研究专家进行调查.调查内容包括:对多点执业的态度、对多点执业前景的认知、有无多点执业的想法或冲动/对多点执业的效果评价、认为多点执业最大受益者为谁、认为多点执业最大受损者为谁.结果 70.4％(299/425)的医师赞成推行医师多点执业,44.5％(53/119)的管理者和卫生政策研究专家赞成推行医师多点执业.关于医师多点执业的最大受益者,38.6％(164/425)的医师认为患者受益最大,其次38.4％(163/425)的医师认为第二执业机构受益最大,而仅有16.9％(72/425)的医师认为医师受益最大.42.0％(50/119)的管理者和卫生政策研究专家认为最大受益者是医师.关于医师多点执业的最大受损者方面,71.1％(302/425)的医师和77.3％(92/119)的管理者和卫生政策研究专家认为所在医院受损最大.结论 利益相关者对医师多点执业支持态度差异较大;关于医师多点执业受益分析,管理者和卫生政策研究专家的观点与医师的观点出现较大的分歧,却一致认为医师所在医院是医师多点执业的最大受损者.

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双环网络是计算机互连网络,大规模并行处理系统和通讯系统的一类重要拓扑结构.文中证明了双环网络G(N;±d,±(d+1))是紧优的,其中d=[(√2N-1-1)/2];并给出了G(N;±r,±s)的一些其它紧优多项式无限族.

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本发明提出了一种面向城市空气污染物溯源分析方法，包括：城市中布设的监测点采集空气中各种污染物浓度的监测数据，根据所述监测数据结合受体点及周边国家站空气质量指标，计算日主导风向和重点污染时段；根据所述日主导风向和重点污染时段选取上风向及相邻4个风向区域内的微型站；将选取的微型站进行时间修正，结合时间修正后微型站和受体点的数据计算排序指数，选取排序指数前k的微型站进行重点分析；计算每个微型站周边污染源到对应微型站点的浓度贡献率，并返回浓度贡献比最高的前N个污染源。本发明可以直观的显示污染源对该微型站的贡献率，显示不同污染源的污染程度，从而实现了污染源的准确定位。xa0xa0

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本发明公开了基于增广立方体网络的完全二叉树的嵌入方法，属于图嵌入领域。通过计算机搜索得到低维时可嵌入的完全二叉树，并在此基础上归纳出高维时可嵌入的完全二叉树的结构特点，找到递归构造完全二叉树的方法，最终证明完全二叉树能以扩张1、膨胀1嵌入增广立方体网络中。本发明对互连网络的设计、网络性能的定量分析和评估有重要的理论指导作用。

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本发明提出了一种面向城市空气污染物溯源分析方法，包括：城市中布设的监测点采集空气中各种污染物浓度的监测数据，根据所述监测数据结合受体点及周边国家站空气质量指标，计算日主导风向和重点污染时段；根据所述日主导风向和重点污染时段选取上风向及相邻4个风向区域内的微型站；将选取的微型站进行时间修正，结合时间修正后微型站和受体点的数据计算排序指数，选取排序指数前k的微型站进行重点分析；计算每个微型站周边污染源到对应微型站点的浓度贡献率，并返回浓度贡献比最高的前N个污染源。本发明可以直观的显示污染源对该微型站的贡献率，显示不同污染源的污染程度，从而实现了污染源的准确定位。

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在德杰尼斯五后问题求解方法基础上,给出了2p×2p棋盘坐标表示,定义了方环和马步格,并利用皇后控制数或剩余控制数、皇后最佳(极佳)位置或剩余最佳(极佳)位置,以及棋盘对称性,得到了德杰尼斯五后问题泛化求解定理和便于求解的简化定理.

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本发明公开了一种大直径盾构隧道管片嵌缝及手孔封堵台车，包括拱架，拱架呈拱形，拱架中部为通腔，拱架两侧底部设置万向轮，万向轮上安装万向轮卡板，拱架上部设置顶部施工平台，拱架两侧设置侧面施工平台。本发明的优点在于：解决了公知技术中存在的不足，采用可移动的台车，能够随工程进度移动，减少了施工投入，提高了施工效率；能对隧道顶部162度范围内全方位施工，满足施工要求；采用拱形设计的拱架，能够保证了隧道物资的正常运输；施工安全，消除了高空作业的安全隐患，确保了工程的顺利进行；结构简洁等。