案例一 在南京市工业园区，新建某包装有限公司，总投资 2500万人民币，占地面积3000m2，主要生产产品为纸箱， 辅助材料为箱纸板、油墨和片碱，能源来源于煤炭。项目 所在地的气候特点是季风显著，年均降雨量1500mm，集中 在3-8月。项目西南侧约2km为一般保护水域，现状功能为 养殖、灌溉，环境质量执行“地表水环境质量标准”的V类 标准。工程的北面有一个小水塘，规划中将填为陆地。项 目使用地为平整后的工业用地，无植被覆盖

提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法

上一节，我们讨论了观察性试验，在这些试验中，研究人员充当了一个被动的角色：观 察发生的现象并努力理解这些现象的本质。本节我们将讨论实验性研究，研究中研究人员要 主动对受试者进行干预并且测定其效果。实验性试验是评价新治疗方法之有效性的最有力的 工具。它们通过测定试验组和对照组的有效性来比较疾病的后果、病因及病原

◼ 伦理学理论是分析和思考有关生命伦理学问题的基础和方法。 ◼ 后果论：如何确定道德规范。 ◼ 道义论：如何运用道德规范进行行为的决策、评价和辩护等。 ◼ 美德论：规范在人们身上形成美德。 ◼ 生命论：如何看待和对待生命的伦理理论，生命伦理之本意

第一节软件开发模型 软件开发模型是软件开始开发全部过程活动和任务的结构框架。最早需求采集细化出现的软件开发模型是1970年W. Royce提出的停止产品快速瀑布模型,而后随着软样本设计件工程学科的发展和软对原型 建造 件开发的实践,相继提加工原型出了原型模型、演化模用户评价原型型、增量模型、喷泉模型等

舒适性是人体对织物的生理感觉,往往以人体对织物的不适感为评价。 涉及织物的透通性、热湿舒适性、刺痒作用、静电及湿冷刺激等具体内容。 前两项一般属热湿舒适性范畴后两项属接触舒适性

为研究三轴循环加卸载条件下三山岛花岗岩细观能量演化规律, 采用颗粒流理论确定了花岗岩的应力门槛值(起裂应力σci、损伤应力σcd和峰值强度σf), 研究了应力门槛值对应的边界能、应变能(线性接触应变能和平行黏结应变能)、耗散能(摩擦能和阻尼能)、动能随围压变化的规律, 并从能量角度建立了岩爆倾向性评价指标Wx. 结果表明: 三山岛花岗岩不同围压下相应的σci/σf位于37.0%~44.8%区间, σcd/σf位于81.2%~89.0%区间, 随着围压的增大, 起裂边界能、应变能和耗散能呈线性关系增加, 损伤(峰值)边界能、应变能和耗散能呈指数关系增加; 其中耗散能受围压影响最为敏感, 增幅倍数最大, 其次是边界能, 最后为应变能. 围压对起裂应变能比例影响不大, 损伤和峰值应变能比例随围压增大缓慢减小, 峰值应变能比例下降幅度最大. 基于岩爆倾向性评价指标Wx可知, 当围压在20 MPa内, 三山岛花岗岩岩爆倾向性相对较小; 当围压达到30 MPa时岩爆倾向性开始迅速增加. 研究成果为岩爆倾向性的评价提供了新的参考指标, 进一步为井下岩体工程的稳定性研究提供了新思路

基于阿德福韦(Adefovir dipivoxil)与安慰剂治疗180余位HBeAg阴性的慢性乙型肝炎(CHB)患者国际联合研究的临床数据,以及Nowak等人提出的不带效应细胞的乙肝病毒(HBV)感染模型,提出了一个由两个系统组成的数学模型,模型对CHB患者的阿德福韦治疗效果提供了一种可能的解释,特别是可以解释为什么患者血浆中病毒数目在停止免疫治疗后会迅速反弹.该模型对长期的疗效做出预测:血清HBV DNA接近中位数的患者需要延长治疗时间到5.6a,以清除CHB患者体内的HBV.本研究提示:将血清DNA小于500copies·mL-1作为评价疗效的标准过于粗糙

针对程潮铁矿2#主溜井\托斗法\加固方案,采用数值模拟计算的方法,在加固前后条件下,对围岩的力学状态、局部结构和系统整体结构的稳定性进行了预测分析,为整体加固设计方案的评价提供了理论依据

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价