在 Linux系统中打开终端的方式有以下两种: 种是在桌面上依次单击“主程序→系统工具→终端 ”可打开如图2-1的终端窗口;另一种是在 Linux桌 面单击鼠标右键,从弹出的快捷菜单中选择“终 端”命令,也可打开终端窗口

◆理解按频率抽选的基-2FFT算法的算法原理、运算流图、所需计算量和算法特点 ◆理解IFFT算法 ◆了解混合基、分裂基和基-4FFT算法 ◆了解CZT算法 ◆理解线性卷积的FFT算法及分段卷积方法

为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

14.1 图的结构 248 14.2 图形对象 250 14.2.1 通用函数 252 14.2.2 共有属性和方法 256 14.2.3 根对象 257 14.2.4 图形对象 258 14.2.5 轴对象 262 14.2.6 用户控制对象 267 14.2.7 用户菜单对象 269 14.2.8 用户快捷菜单对象 270 14.2.9 图像对象 272 14.2.10 线条对象 273 14.2.11 补片对象 274 14.2.12 曲面对象 277 14.2.13 文本对象 279 14.2.14 光对象 281 14.3 图形用户界面 283 14.3.1 控制面板 288 14.3.2 属性编辑器 289 14.3.3 对齐工具 291 14.3.4 事件过程编辑器 293 14.3.5 菜单编辑器 297 14.4 动画 301 14.4.1 介绍性示例 301 14.4.2 拷贝图形窗口 302 14.4.3 创建动画 302 14.4.4 演示动画 303

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型，并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手，设计适合本文模型的算法，并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念，将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用，并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解，是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法，测试结果与本文的理论分析一致，证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果

对于给定的刚体四位置,在布尔梅斯特曲线上任取两组位置点可得到无穷多个机构解,要求设计者快速准确地从中选取位置点综合出满足各项设计要求的最优机构是比较困难的.本文提出将无穷多机构解用有限机构解域来表示,通过机构解域初步分析绘出机构属性图,据此设计者可了解每个机构的类型、最小传动角、杆长比以及有无缺陷等信息.其次施加约束条件构成可行机构解域,这样可避免位置点选取的盲目性.最后基于可行机构解域或感兴趣的区域绘制机构性能分析图确定机构最优解

应用数字图像相关方法对高温条件下物体面内位移场进行快速、高精度测量.采用532 nm面阵激光作为照明光源配合532 nm窄带滤波与可调式衰减片组成的光学处理系统,很好地解决了高温情况下成像难题.介绍了人工散斑的制作方法,采用耐1000℃高温的高温墨作为散斑的制作原料,制作了可在1000℃高温情况下清晰的利于图像相关计算的散斑图.搭建了高温条件下物体面内位移的检测系统,分别做了常温下亮度不同的千分尺移动位移检测实验和喷灯对钢板持续局部加热到1000℃热变形场的测量实验.实验结果证明本系统具有抗干扰能力强、计算精度高以及便于实现的优点,可用于常温及高温条件下物体位移或变形场的测量

为实现汽车轻量化，同时保证其具有较好的碰撞安全性，高强度-质量比金属板材在汽车制造领域得到了广泛的应用.然而，在传统冲压成形过程中，上述板材（如先进高强钢、铝合金和镁合金等）会出现无明显缩颈的韧性断裂行为.特别是发生在纯剪切加载路径附近的剪切型韧性断裂行为超出了传统缩颈型成形极限图的预测范围.此外，在近些年来快速发展的单点渐进成形中，缩颈失稳被抑制，取而代之的则是无明显缩颈的韧性断裂.以上问题对基于缩颈失稳的传统成形极限分析方法提出了新的挑战，同时也限制了高强度-质量比金属板材的应用及其新型成形工艺的研发.为此，世界各国学者开始普遍关注金属材料韧性断裂预测模型的开发及其应用研究.本文首先从孔洞的演化行为方面出发，对金属韧性断裂的微观机理研究进行了介绍.随后重点评述了韧性断裂预测模型的研究进展和应用现状.最后，对韧性断裂研究的发展趋势进行了展望.本文可以为金属韧性断裂模型的选择、应用及其开发提供有益参考

长期以来,各种传统的特殊染色技术、免疫组 织化学、原位杂交等研究方法均建立在常规病理组 织切片基础上,一张玻片上只能载有限的组织做 种测试,仅用于日常临床病理诊断尚可胜任,但要 从事大规模、多样本的科研则费时、费力。自1998 年由 Kononen等叫构建了第一个组织微阵列后,组 织芯片技术得到极大发展,其无疑给病理学研究开 辟了新天地。目前已有大量应用这一技术进行肿瘤 病理学研究的报道,短短数年国内关于运用组 图1b单个组织芯(乳腺浸润性导管癌)HE染色。 织芯片的文章已达126篇之多(截止2004年12 月)9其主要集中于免疫组织化学和原位杂交技 术在组织芯片上对各种不同肿瘤的研究,并充分体 现了该技术高通量( high-throughput)、快速、省时 用途广等优点,同时运用该技术也发现了一些肿瘤 特异性基因产物和与肿瘤生物学行为有关的免疫 标志物。当然在运用该技术时也发现了一些问题