一、99+1=0管理思想（论文文献综述）
李祥[1]（2021）在《复杂环境下自组织应急传输网络MAC协议研究》文中指出应急通信往往面临着通信环境复杂、地域环境复杂和固定设备容易被损毁等问题,而自组织网络的抗摧毁能力强、无中心和自组织性等特点能够解决上述问题。其中,自组织网络中MAC协议的好坏直接影响应急传输网络的通信质量和组网效率。但是,传统MAC协议由于分组冲突碰撞和用户优先级接入等问题,不适用于自组织应急传输网络。本文所指的复杂环境为基站和光缆等固定基础设施被破坏且通信质量不佳的应急场景。为了保障应急传输网络高效、可靠地进行,使高优先级用户消息能够及时且可靠的传输,本文针对信道负载统计和信道接入控制对MAC协议进行研究,并通过仿真平台及协议验证平台对算法性能进行验证并分析。一方面,针对复杂环境下自组织应急传输网络中链路资源不充足和各个优先级用户共存的问题,以统计优先级多址接入协议为基础,设计了一种面向应急传输的统计优先级MAC协议,最大限度地保障高优先级用户的传输需求。本协议根据信道负载统计值与优先级阈值来决定分组是否接入信道,并且以端到端时延、分组传输成功率和系统吞吐量为性能指标,通过仿真平台对协议进行仿真验证。仿真结果表明,在系统负载较高的情况下,本协议能够保障高优先级分组的高信道接入概率和高传输成功率,端到端时延稳定2.6ms。此外,结合Tiny OS操作系统,利用边缘节点搭建了协议验证平台,对协议的性能指标进行进一步验证。另一方面,面对复杂环境下的突发状况中,各个优先级业务比例不固定的情况,针对现有的应急传输网络缺乏自适应能力,难以满足紧急突发状态下的通信需求问题,设计了一种基于自适应信道接入算法的MAC协议。首先,对自组织应急传输网络中的信道使用状况进行实时感知和统计。然后根据信道占用情况和业务的紧急程度决定分组是否接入网络。最后对分组传输成功概率进行理论分析。仿真与协议验证平台的结果表明,其与面向应急传输的统计优先级MAC协议相比,本协议在系统负载较高的情况下高优先级分组具有较优的网络性能。
尤健赞,曾小康,李丹[2]（2020）在《顺德区大良地区高血压合并高尿酸血症人群中医体质分型研究》文中指出目的研究顺德区大良地区高血压合并高尿酸血症（HUA）人群的中医体质分型特点。方法将2018年1月—12月顺德区大良地区3个社区合并高尿酸血症且已建立高血压健康档案、符合规定条件的151例高血压患者作为研究对象,记录151例患者中医体质分型分布情况,比较不同性别、年龄、体重指数、血尿酸水平及不同类型HUA患者中医体质分型。结果调查显示痰湿质19例,湿热质患者11例,血瘀质10例,气虚质9例,阳虚质5例,气郁质5例,阴虚质4例,平和质3例,特禀质1例,痰湿夹血瘀质18例,痰湿夹气虚17例,痰湿夹湿热质26例,血瘀夹气郁质12例,气虚夹血瘀质7例,阳虚夹湿热质4例。痰湿质和湿热质、痰湿夹湿热质患者年龄分布比较（P <0.05）。痰湿质和痰湿夹湿热质患者血尿酸水平显着高于痰湿夹气虚质患者（P <0.05）。结论顺德区大良地区高血压合并HUA患者以痰湿质和湿热质为主,体质特点与患者年龄和血尿酸有关。
袁安博[3]（2020）在《基于WiFi的人体运动状态检测技术研究》文中研究指明随着智能技术的快速发展,人们的生活逐渐进入了信息化、智能化的时代。人们的实际生活需求催生了各种新兴技术不断向前发展,其中人体运动检测技术成为了新的研究热点。传统基于视觉和基于传感器的人体运动检测方法存在对光照要求高、易泄露隐私和不易携带等缺点。而基于WiFi检测方法能够克服这些方法的缺点,因此成为当前热门的研究方向。本文围绕WiFi信道状态信息（Channel State Information,CSI）对人体运动状态的躯体动作和手势动作进行检测研究。本文中的主要研究工作有:首先,通过修改网卡驱动源码设计了上位机界面程序,在Linux系统下分别搭建了基于Atheros9590和Intel 5300两种网卡的CSI人体运动状态检测系统平台。现有的基于CSI的相关研究大都基于只有30个信道数据的Intel 5300网卡展开,本文搭建的Atheros网卡平台能够获取56个信道的数据。此外该系统能够自动实现不同人和动作的CSI数据包接收和分类存储,利用系统在不同环境下分别采集躯体动作和手势动作的原始数据集。其次,针对人体躯体动作检测中传统人工提取特征方式细节信息有限且繁琐,对此设计了一种集成卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、随机森林（Random Forest,RF）的检测模型 CNN-SVM-RF。首先通过卷积神经网络对原始的CSI动作信息自动的进行动作特征提取,把提取到的特征信息分别输入SVM、RF分类器中进行分类检测。CNN、SVM、RF三种分类器共享卷积网络提取的动作特征信息,然后利用基于概率异构分类器集成方法将三种分类器的概率预测结果融合得到预测输出。最后通过人体动作检测系统平台采集数据对算法进行模型性能分析,实验结果表明,相比于基准算法,本文运用的CNN-SVM-RF模型检测精度有明显的提升。最后,针对目前人体手势动作检测识别精度较低,对此设计了一种基于深度卷积决策森林（Deep Convolution Decision Forest,DCDF）的检测模型。该模型将传统的决策树分类器嵌入到深层网络中进行端对端的学习。首先构造卷积网络提高CSI手势信息的特征表达能力。其次构造概率决策树,树的分裂节点由不确定的路径函数控制。然后将决策树组成的概率决策森林嵌入到标准的卷积神经网络中进行端对端的训练学习。最后通过实验分析证明DCDF模型在人体动作检测领域相比于其他检测算法具有更好的检测效果。
杜宏飞[4]（2020）在《基于优先规则迭代的资源受限多项目调度》文中研究说明随着产品和服务定制化需求的增长,越来越多企业将项目管理方法应用于生产运营过程中,对于现代企业的运营具有重要作用。当前企业主要是凭借管理者的经验进行项目调度决策,在项目数较多的时候易出现由于计划、决策不合理,导致大量项目拖期的现象。所以准确找到问题并解决是非常有意义的。在实际的经营活动中,大量企业面临具有公有和私有资源受限的多项目调度问题,简单高效的优先规则是工程实际应对该问题的常用方法之一。现有研究表明优先规则的表现与决策目标、问题环境等因素密切相关。为了识别出适用于具有公有资源与私有资源约束的多项目调度问题的优先规则,基于标准测试集MPSPLIB设计了对应的计算实验,综合对比了25种经典优先规则在最小化最大完工时间、最小化总拖期、最小化加权总拖期三种决策目标下的表现。实验结果表明,优先规则的表现与决策目标、单项目任务数、并行项目数、资源利用系数等因素之间具有显着相关性。所得实验结论对于工程实际多项目调度决策具有指导意义。基于现有迭代方法框架,从上述25种规则中在选择了9种可迭代规则加以对比分析。同样基于标准测试集MPSPLIB设计了对应的计算实验,实验发现调度除了可迭代规则COVERT其余规则均有改善作用。在目标函数是最小化最大完工时间时,规则MINSLK和规则MINLFT经过迭代后在所有的可迭代规则中的表现最好。在目标函数是最小化总拖期时,规则TWK-LST经过迭代后在所有的可迭代规则中的表现最好。在目标函数是最小化加权总拖期时,规则WMDD经过迭代后在所有的可迭代规则中的表现最好。在单规则迭代的基础上,进一步提出了三种多规则组合式迭代方法,同样用标准测试集验证了其在不同目标函数下多数的优化效果。实验发现多规则组合式迭代方法在大多数算例下交单规则迭代有进一步提高,且组合方法二的优化效果要优于方法一和方法三。最后,根据上述的研究结果设计了一个多项目调度辅助决策系统,系统可以为决策者推荐符合当前环境条件下的最优的调度规则并可以将具体的多项目信息输入系统中调用本文所涉及的调度方法进行调度决策。
陶建敏[5]（2020）在《基于深度学习的车牌识别技术的研究与实现》文中提出随着现代社会的发展,机动车辆日益增多,这为智能化的交通管理提出了更高的要求。车辆的车牌信息是车辆的主要特征,因此车牌识别算法在智能化的交通管理系统中有着举足轻重的地位。车牌识别算法广泛应用于出入口控制、收费站等场景,此外,在无人机和手机拍摄等图像识别中也有相关的应用。传统的方法识别车牌需要多种方法综合,实现步骤复杂,而且在识别率和鲁棒性上与深度学习方法相比有一定的差距。国内车牌形式多样,颜色繁杂,尺寸不完全统一,如今还出现了8个字符的车牌。传统方法在光照变化、图像模糊、车牌破损、车牌尺寸变化等情况下难以准确的识别车牌。本文主要针对传统方法在车牌识别上缺乏鲁棒性,而提出了基于深度学习的车牌识别方法,并将其应用到校园出入口场景下实现较鲁棒,较准确的车牌识别。本文的主要研究工作和贡献如下:（1）研究了深度学习中的目标检测算法,通过改进将其应用到车牌定位上。本文主要实现了改进的多任务卷积神经网络（Multi-task Convolutional Neural Networks,MTCNN）算法,改进的You Only Look Once（YOLO）算法,并提出了基于RetinaNet的改进算法LPRetinaNet算法。改进的MTCNN算法解决了图像多尺度问题,可以准确而鲁棒的实现车牌定位任务,该方法在自建数据集上的定位准确率达到99.7%,在中国城市停车场数据集（Chinese City Parking Dataset,CCPD）2019 weather数据集上定位准确率达到了99.49%,可以实现较为鲁棒的车牌定位;通过使用分辨率较高的图像数据集训练模型,基于改进的YOLO算法实现了对图像分辨率较低的情况下的准确定位,该方法主要4个改进点:第一,改进特征提取网络;第二,将特征图的输出改为14×14;第三,在原损失函数上增加了广义交并比（Generalized Intersection over Union,GIoU）损失;第四,在训练阶段IoU的计算方式采用GIoU。通过实验发现,基于DetNet59的骨干网络的改进YOLO算法在自建数据集上准确率达到了99.97%,定位时间仅需46.7ms,基于DarkNet19的骨干网络在自建数据集和CCPD 2019 weather数据集上准确率分别达到了99.95%和98.44%。最后为了提高定位的精细化,实现对倾斜车牌的矫正,本文提出了基于LP-RetinaNet的车牌定位算法,通过网络即可实现车牌定位和车牌矫正,该算法相比原RetinaNet算法,改进了骨干网络模型、加入了Single Stage Headless（SSH）模块、加入了关键点损失,该模型实现了轻量化的设计,在自建数据集上准确率达到了97%,在CCPD 2019 weather数据集上准确率达到了99.63%,实现了较为鲁棒的车牌定位。（2）研究了传统方法中的车牌字符分割算法,结合实验室和前人的研究实现了较为准确的车牌字符分割。本文实现的车牌字符分割算法其在500张定位好的车牌上其分割准确率达到了99.6%,基本可以实现对常规车牌较准确的分割。（3）研究了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的字符识别方法和基于卷积循环神经网络（Convolutional Recurrent Neural Networks,CRNN）的序列识别方法,通过改进实现了较准确的车牌字符识别。本文提出了基于改进LeNet-5的车牌字符识别方法,其在中文字符和字母和数字字符上平均准确率达到了99%;此外本文提出了基于改进CRNN网络结构的方法,通过设计车牌序列识别网络（License Plate Sequence Recognition–Networks,LPSR-Net）模型,使用人工合成数据集312508张车牌图像和CCPD2019数据集的115817张车牌图像训练模型,在CCPD 2019数据集的45057张车牌图像上测试,其识别准确率达到99.7%,高于原CRNN模型0.5个百分点,高于车牌识别神经网络（License Plate Recognition via Deep Neural Networks,LPRNet）模型1.2个百分点。（4）研究了多种端到端的车牌识别算法并和开源算法等对比,通过实验发现基于LPRetinaNet和LPSR-Net的方法其包含定位和识别在内,在1800张宽640像素,高480像素的离线含车牌图片数据上的准确率达到了96.05%,平均耗时只需81毫秒,比HyperLPR开源车牌识别系统高16.33个百分点,比Lab-212-LPRS-v3高16.05个百分点。（5）通过加入触发模块的方式从摄像头中实时捕获车牌图像,本文实现的车牌识别系统在校园卡口的1000张图像尺寸为1920×1080的彩色含车牌图像上的实测结果其全字符平均准确率达到了99.8%,平均耗时为407毫秒,该方法基本可以满足校园场景下较鲁棒、较准确的车牌识别。
张晋[6]（2020）在《基于课堂观察的高中物理学科核心素养表现水平评价研究》文中提出2017年12月教育部颁布了《普通高中物理课程标准》（2017版）,在《标准》中提到:高中物理课程旨在落实立德树人根本任务,进一步提升学生的物理学科核心素养,为学生的终身发展奠定基础。物理学科核心素养的提出预示着教材编写,课堂教学,教学评价都将随之改变。作为培养物理学科核心素养的主要阵地——课堂:如何从核心素养角度分析课堂,如何对学生的表现进行评价,是本文研究的关键。本文在对物理学科核心素养和其他相关国内外文献进行解读的基础上,研制出适用于课堂观察法的教师行为观察量表和学生核心素养水平观察量表。基于两个量表的观察数据,从课堂教学和核心素养四个维度分析目前课堂教学中核心素养培养存在的不足,并从课堂教学和物理学科核心素养两大层面针对性地提出优化策略。本研究以期为后续课堂改革,教师教学提供一些参考和借鉴。本文研究过程如下:首先,分析解读国内外文献,理解核心素养内涵;分析解读新版课程标准,理解学业质量标准,为观察量表的编制做理论支撑。其次,在相关文献的基础上,通过借鉴观察技术流程,研制出适用于课堂观察研究方法的教师行为观察量表。同理通过学业质量标准研制出学生核心素养水平观察量表。根据两个量表的信效度检验结果和专家咨询建议,对量表进行修订优化。然后,选择近两年24个省（直辖市）的48个课例作为课堂观察研究的案例,对高中物理学科核心素养的培养现状进行评价。对评价结果从课堂教学层面和核心素养层面进行分析,找到目前核心素养培养存在的问题。通过优质课和普通课的对比分析,得出两者培养核心素养各自的特点;通过实验课、概念课、规律课的对比分析,得出三种课型对核心素养培养的差异。最后,根据核心素养培养现状,针对存在的问题,从课堂教学和物理学科核心素养两大层面提出优化策略。研究表明:一是随着课堂教学各环节的深入,学生核心素养水平呈明显上升趋势。但在对核心素养的培养上缺少对模型建构能力的培养,以及对科学态度与责任的渗透。二是优质课在培养学生核心素养的深度和广度上显着优于普通课,对核心素养的培养更全面。体现在教学各环节上,优质课注重每一环节对核心素养的培养,环环相扣。优质课更倾向于学生主动学习,如设计实验方案,进行数据的收集和分析,与教师和学生沟通交流合作,普通课教师更注重讲授。三是三种课型对核心素养培养指标的侧重点有所不同,实验课和规律课注重对科学推理,科学解释能力的培养,概念课注重对概念提炼和科学解释的培养,学生在相应指标达到的核心素养水平次数也较多。本研究在相关文献的指导下,以高中物理课堂视频为分析对象,运用课堂观察这一研究方法,总结归纳出不同课堂类型的核心素养培养现状,旨在为物理核心素养的测评研究提供一些参考,为教师课堂教学和学生学科核心素养培养提供借鉴。
欧阳才宇[7]（2020）在《长三角城市群区域创新网络演化发展研究》文中提出伴随新经济时代的到来,全球创新格局发生了深刻的变化,新科技和新产业对所在地区整体科研实力的要求越来越高。长三角作为中国经济最具活力的地区之一,肩负着打造世界级科创与智造基地的重大战略使命。把握区域创新合作特点、探讨区域创新网络演化规律,对于加快区域一体化建设,构筑我国对外科技竞争与合作的战略高地具有重大的现实意义。在学术领域,“创新网络”研究肇始于上世纪八十年代,经过三十多年的理论发展和实证积累,目前网络分析已成为探讨创新在一定空间范围内组织形态和基本规律的重要基石。在网络分析中,城市群协同创新发展一方面是区域创新网络在波动中不断演进的重要结果,另一方面更是创新网络进一步提升能级、增强效率的主要动力保障。基于此本文将“城市群协同创新发展的具体内涵”与“区域创新网络发展的影响因素”进行深度融合,形成层层递进的理论研究框架,以全面具体的“创新网络分析”反映“城市间协同创新发展的基本水平和演变规律”,以“城市间协同创新发展内涵在网络演进中的具体影响”梳理提炼“区域创新网络进一步升级”和“长三角一体化建设水平进一步提高”的重要政策方向和实现手段——两者互为因果又高度统一,构成了完整的逻辑架构。在数据收集方面,本文综合使用了web of science数据库和国家知识产权局专利数据库,辅以网络数据采集器、“天眼查”数据库和产业数据库等专业软件或平台,对长三角26个地市的合着论文、合作专利、典型高新技术企业的各种网络等创新数据进行了详细的整理和清查。综合采用Gephi、Ucinet、R等各类技术工具对上述一手数据进行了着实有效的分析处理,在完整理论框架的指导下,这些数据挖掘和实证分析为研究过程和结论总结打下了坚实的基础。关于具体分析方法上,本文综合采用社会网络分析法（SNA）中的图论方法和块模型、凝聚子群等最优化方法,深入探讨长三角区域创新网络的形态特点和各时期的演化规律;其次,在梳理并总结城市群协同创新发展具体内涵的基础上,利用随机指数图模型（ERGM）判断、提炼上述内涵中可以促进区域创新网络正向演化的有效因素。通过深入细致的研究,一方面希望可以为长三角一体化建设,实现地区高水平高质量发展提供一些合理有效的抓手和方向,另一方面也希望为新经济时代的区域创新网络理论发展提供一些有益的启发和思路。研究过程中本文的主要发现和结论,总结如下:首先,基于第三、第四章中知识合作网络、专利合作网络的基本分析和可视化描述,本文证实技术领域的合作创新发展的确相对滞后于知识领域的合作创新发展。但是,凝聚子群的结果说明两者在一体化趋势方面都十分明显,长三角区域创新的整体性结构仍旧一以贯之的稳定而坚实。其次,结合块模型分析的结果,可以发现长期以来长三角专利合作网络呈现明显“单中心-无子群”特点,而知识合作网络呈现复杂的“双中心-无子群”特征。以上两种结构决定了以网络结构内生性为基础的“整体特征””“根治性”“守门员效应”“小世界性”等协同创新作用在网络演化进程中有着相同之处,也存在着明显的差异。其中“根治性”和“守门员效应”因为区域一体化的趋势相同且网络都呈现“核心区在周期性波动中向更大范围拓展”的基本变化态势,所以实证分析结果长期保持一致。但是,在“单中心”的专利合作网络中,“主导区”转向过程十分显着,网络尚处于结构扩张期,小世界性波动较大;而在“双中心”为主的论文合作网络中,区域合作经历了复杂的“省域集中”“省内解体”到“跨省集中”的过程,一体化程度相对更高,小世界性先小幅下降后迅速稳定。最后,利用三、四章中知识合作网络、专利合作网络随机指数图模型（ERGM）的实证分析结果,以及第五章中典型企业的网络分析总结,本文认为持续且有效的基础科学研究投入、创新引导的中小城镇协同发展以及增强区域核心城市（上海、南京、杭州、合肥）科技创新实力和网络引领力,上述三点对于增进长三角区域创新网络的可持续发展,促进区域一体化建设,具有十分重要政策意义。
尹立梅[8]（2019）在《浅谈“99+‘1’=0”理念对煤矿安全管理的启示》文中认为介绍了国外某着名企业"99+‘1’=0"管理理念的内涵,结合煤矿安全管理实际,就该理念对煤矿现场安全管理的启示,阐述了作者的见解:一是要努力做到"零缺陷"管理,二是要始终坚持"零起点"管理,三是要积极开创"零突破"创新管理,只有这样才能提高煤矿安全管理水平,保障井下现场实现安全生产。
许锋波[9]（2019）在《新医改下A医院运行效率问题及对策研究》文中研究说明随着“十三五规划”的推进,医疗行业改革,身体健康决定人民生活是否幸福。三级医院是国家医疗保障体系中的核心环节,承担着收治疑难危急重症患者的重任。本研究在全面落实新医改政策背景下,拟对洛阳市三级A医院运行效率情况进行研究,为医院适应新医改,成功转型,提升运行效率提供决策支持。本研究通过收集A医院两院区2016年5月至2018年12月共32个月的各项运营数据,进行描述性研究。在此基础上,参考相关文献筛选符合新医改要求的评价指标,以研究周期内南北两院区每自然月分别作为一个决策单元,应用数据包络分析的BCC和CCR模型进行分析,得出医院整体及南北两院区的技术效率、纯技术效率、规模效率、规模收益情况,综合两院区运行情况,分析医院运行效率问题及成因,给出相应对策建议。研究显示北院区的32个DMU,综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的共12个,占决策单元总数的37.5%;规模效率有效,纯技术效率无效的共10个,占决策单元总数的31.25%;规模效率无效,纯技术效率有效的共4个,占决策单元总数的12.5%;规模效率和纯技术效率均无效的共6个,占总决策单元的18.75%。南院区的32个DMU,综合技术效率、纯技术效率、规模效率均有效的共12个,占决策单元总数的37.5%;规模效率无效,纯技术效率有效的共20个,占决策单元总数的62.5%,规模效率无效的决策单元,其规模收益均为递增。两院区固定资产、人力资源、床位设置均存在冗余,医院整体运行效率无效的DMU占比达70%。A医院正在向收治疑难重症患者方向转型。医院现阶段运行存在固定资产管理落后,人才梯队不合理,骨干力量薄弱,床位调配不合理等问题。医院应建立设备采购协同制度,设置专职资产管理部门,加强资产采购及管理方式。A医院如需提升运行效率,应加强人力资源管理,引进高层次人才,加大人才培训力度,优化绩效考核。建立统一床位调配制度,提高床位利用率。通过信息化建设,整合两院区资源。利用互联网医院建立分级诊疗通道,拓展病源。研究方法对同类型医院运行效率研究有借鉴性,并可以向科室一级研究进行扩展。
庄丹[10]（2019）在《基于形态识别的多变点检测方法研究》文中研究指明在统计领域中,变点检测是一种很重要的研究方向,最早起源于质量控制场景中。近年来,在自然和社会科学,如经济学、环境学、金融学和生物医学等领域中都有应用,变点检测在统计学领域中得到广泛关注。本文主要关注在正态假设下独立观测时间序列均值多变点检测的方法研究。BS算法是时间序列多变点检测中最经典的算法之一,但是基于全局CUSUM统计量的识别过程会带来过多误判和较高的时间复杂度。一方面,BS算法是一种离线的序贯方法,因此没有充分利用数据的时序信息;另一方面,BS算法识别变点的原则是CUSUM统计量最大化,也没有考虑统计量构成序列的形态特性。鉴于此,本文提出了两个改进的BS算法:一个方法是基于指数衰减加权统计量,提出了Double-K BSW算法,该算法有较低的时间复杂度O（n/K log n/K）;另一个方法通过充分挖掘局部检验统计量的曲线形态信息,基于局部形态识别统计量,提出了Shape-based BS算法。该算法不仅大大降低了计算复杂度,更降低了因变点间的互相干扰而带来的误判率,且加入单峰变点识别准则,提升了变点识别的稳健性。之后我们将两个算法分别应用在实际例子当中,验证了其有效性,最后,进一步地给出了相应的理论性质。另外,一般情况下变点相对于样本量来说都是稀疏的,故为了减少算法执行过程当中没必要的计算,可以首先对数据进行筛选,通过排除大部分无变点区域,将变点锁定在小的范围内,继而提出了基于切割的形态识别快速多变点检测算法。根据切割方式的不同,本文提出了两大类基于切割的快速算法:一类是基于横向分布投影切割的快速形态识别算法,包括SCC算法和SMSA方法;另一类是基于纵向切割的快速形态识别算法,包括FSSR算法。在第一类基于横向切割的方法中,采用局部CUSUM统计量、急降点和局部峰识别这三个关键工具对检验统计量的曲线形态特征进行了挖掘,该类方法主要有三个关键步骤:数据驱动阈值,自适应窗宽和单峰识别。根据切割阈值的不同,提出了SCC（Shape-based Cutting and Clustering）算法和SMSA（Shape-based Multiple Segmentation Algorithm）方法。SCC算法采用的切割阈值是最大急降点,最大程度上筛选掉非变点,极大地提高了检测速度,该方法对数据量的大小不敏感。但由于受到数据随机性影响,以最大急降点为界,可能会漏掉某些数据结构下的一些变点,故而SMSA算法选择了最右急降点作为筛选的界,保证了筛选后的数据包含所有的真实变点。同时加入多分割步骤,又一定程度上提升了检测速度,且数据量越大效果越好。本文进一步给出了SCC算法和SMSA方法的理论性质。在第二类基于纵向切割的算法中,以分组为基础,本文提出了FSSR（Fast Screen and Shape Recognition）算法。该算法的关键步骤主要包括分组锁定包含变点的子段,以及在准变点子段进行基于形态识别的变点验证。FSSR算法无论是在识别速度还是稳定性上都有明显的优势,并可将时间复杂度降为O（（?））。特别是,变点分布越稀疏,FSSR算法的优势越明显。最后,本文将以上算法分别应用到实际例子中验证了其有效性。综上,本文提出了基于新检验统计量的BS改进算法和基于形态识别的快速多变点检测算法,并给出了相应的理论性质,仿真模拟显示了所提出算法的优越性,实例应用展示了所提出算法的有效性。
二、99+1=0管理思想（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、99+1=0管理思想（论文提纲范文）
（1）复杂环境下自组织应急传输网络MAC协议研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自组织应急传输网络研究现状 |
| 1.2.2 无线自组织网络MAC协议研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 无线自组织应急传输网络MAC协议概述 |
| 2.1 无线网络MAC协议概述 |
| 2.2 无线自组织应急传输网络MAC协议关键技术 |
| 2.2.1 接入优先级机制 |
| 2.2.2 冲突避免机制 |
| 2.3 关键问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 面向应急传输的统计优先级MAC协议 |
| 3.1 优先级队列分析 |
| 3.2 协议总体架构 |
| 3.2.1 基于忙闲程度的信道负载统计算法 |
| 3.2.2 基于多优先级的门限阈值算法 |
| 3.2.3 退避算法 |
| 3.3 仿真平台搭建 |
| 3.3.1 仿真平台概述 |
| 3.3.2 仿真场景参数设置 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.4.1 复杂环境仿真设计 |
| 3.4.2 最低优先级门限阈值 |
| 3.4.3 各优先级传输成功概率 |
| 3.4.4 端到端时延 |
| 3.4.5 系统吞吐量 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于自适应信道接入算法的MAC协议 |
| 4.1 方法的提出 |
| 4.2 自适应信道接入方法 |
| 4.2.1 自适应信道接入思想 |
| 4.2.2 自适应信道接入流程 |
| 4.3 性能分析模型 |
| 4.3.1 各个优先级的传输成功概率 |
| 4.3.2 信道接入值与信道接入负载的关系 |
| 4.3.3 退避完全的系统负载 |
| 4.3.4 各个优先级的传输成功概率与系统负载的关系 |
| 4.4 仿真验证及分析 |
| 4.4.1 仿真场景参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于协议验证平台的MAC协议验证 |
| 5.1 协议验证平台总体设计 |
| 5.1.1 边缘节点设计 |
| 5.1.2 TinyOS操作系统搭建 |
| 5.2 面向应急传输的统计优先级MAC协议 |
| 5.2.1 协议实现 |
| 5.2.2 协议性能 |
| 5.3 基于自适应信道接入方法的MAC协议 |
| 5.3.1 协议实现 |
| 5.3.2 协议性能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）顺德区大良地区高血压合并高尿酸血症人群中医体质分型研究（论文提纲范文）
| 1 1材料与方法 |
| 1.1 纳入标准 |
| 1.2 排除标准 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 基线资料 |
| 2.2 151例高血压合并 |
| 2.3 不同中医体质 |
| 2.4 不同中医体质血尿酸水平和HUA分型比较 |
| 3 讨论 |
（3）基于WiFi的人体运动状态检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 2 WiFi检测技术与相关理论 |
| 2.1 无线信号与理论基础 |
| 2.2 基于信道状态信息的检测技术 |
| 2.3 小结 |
| 3 基于CNN-SVM-RF的躯体动作检测研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于CNN的特征提取方法 |
| 3.3 集成CNN-SVM-RF检测模型构建 |
| 3.4 人体动作检测系统平台 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.6 小结 |
| 4 基于深度卷积决策森林的手势动作检测研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 概率决策树 |
| 4.3 基于深度卷积决策森林模型的构建 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.5 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于优先规则迭代的资源受限多项目调度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及研究意义 |
| 1.2.1 选题背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 资源受限多项目调度非迭代方法 |
| 1.3.2 资源受限多项目调度规则迭代方法 |
| 1.4 文献调研结论及本文特点 |
| 1.5 论文研究内容 |
| 1.5.1 调度规则在不同决策环境下的表现优劣 |
| 1.5.2 单规则迭代方法 |
| 1.5.3 组合迭代方法 |
| 1.5.4 资源受限多项目调度系统 |
| 1.6 本文研究框架 |
| 第二章 资源受限多项目调度优先规则对比 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 调度生成机制 |
| 2.2.1 串行生成机制 |
| 2.2.2 并行生成机制 |
| 2.3 优先规则 |
| 2.4 计算实验 |
| 2.4.1 实验数据与评价指标 |
| 2.4.2 最大完工时间结果 |
| 2.4.3 总拖期结果 |
| 2.4.4 加权总拖期结果 |
| 2.4.5 应用指导 |
| 第三章 资源受限多项目调度单规则迭代方法 |
| 3.1 单规则迭代方法 |
| 3.1.1 迭代过程 |
| 3.1.2 初始等待时间确定 |
| 3.2 计算实验 |
| 3.2.1 实验设计 |
| 3.2.2 最大完工时间结果 |
| 3.2.3 总拖期结果 |
| 3.2.4 加权总拖期结果 |
| 第四章 资源受限多项目调度组合迭代方法 |
| 4.1 组合迭代方法 |
| 4.1.1 基本原理 |
| 4.1.2 三类组合迭代方法 |
| 4.2 计算实验 |
| 4.2.1 实验设计 |
| 4.2.2 改善算例数量比较 |
| 4.2.3 改善效果分析 |
| 第五章 资源受限多项目调度系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统设计思想 |
| 5.3 系统整体框架与开发环境 |
| 5.3.1 系统框架 |
| 5.3.2 开发环境 |
| 5.4 系统功能模块设计 |
| 5.4.1 权限管理 |
| 5.4.2 项目数据管理 |
| 5.4.3 任务管理 |
| 5.4.4 基本信息管理 |
| 5.5 系统数据库设计 |
| 5.6 系统功能实现界面 |
| 5.6.1 登录界面与项目录入 |
| 5.6.2 项目分解与任务信息 |
| 5.6.3 组长任务与个人任务 |
| 5.6.4 工作中心与用户管理 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）基于深度学习的车牌识别技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车牌识别系统的研究现状 |
| 1.2.1.1 车牌定位 |
| 1.2.1.2 车牌字符分割 |
| 1.2.1.3 车牌字符识别 |
| 1.2.2 深度学习算法的研究现状 |
| 1.2.2.1 目标检测 |
| 1.2.2.2 文字识别 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 第2章 深度学习理论基础 |
| 2.1 深度学习概述 |
| 2.1.1 深度学习的发展历史 |
| 2.2 卷积神经网络结构 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 激活函数层 |
| 2.2.3 池化层 |
| 2.2.4 BN层 |
| 2.2.5 全连接层 |
| 2.3 典型神经网络模型 |
| 2.3.1LeNet-5 |
| 2.3.2 VGGNet |
| 2.3.3 Inception |
| 2.3.4 ResNet |
| 2.4 目标检测中通用模块与结构 |
| 2.4.1 特征金字塔:FPN |
| 2.4.2 目标检测中DetNet结构 |
| 2.5 模型轻量化设计之深度可分离卷积 |
| 2.6 总结 |
| 第3章 车牌定位算法研究 |
| 3.1 国内车牌的特点 |
| 3.2 目标检测算法 |
| 3.2.1 两阶段目标检测算法 |
| 3.2.1.1 R-CNN |
| 3.2.1.2 SPP-Net |
| 3.2.1.3 Fast R-CNN |
| 3.2.1.4 Faster R-CNN |
| 3.2.2 单步检测算法 |
| 3.3 目标检测算法改进 |
| 3.3.1 基于改进MTCNN算法实现车牌定位 |
| 3.3.2 基于改进YOLO算法的车牌定位 |
| 3.3.3 基于改进RetinaNet车牌定位算法之LP-RetinaNet |
| 3.3.3.1 骨干网络之MobileNetV |
| 3.3.3.2 骨干网络之GhostNet |
| 3.3.3.31 ×1卷积和FPN |
| 3.3.3.4 上下文模块-SSH Module和三种回归任务 |
| 3.3.3.5 LP-RetinaNet锚点框 |
| 3.3.3.6 网络训练 |
| 3.4 实验 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验数据 |
| 3.4.3 目标检测评估方法 |
| 3.4.4 算法测试和性能分析 |
| 3.4.4.1 基于Faster R-CNN的车牌定位实验 |
| 3.4.4.2 基于改进MTCNN的车牌定位实验 |
| 3.4.4.3 基于改进YOLO的车牌定位实验 |
| 3.4.4.4 基于LP-RetinaNet的车牌定位实验 |
| 3.5 改进后的车牌定位算法综合分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 车牌字符分割 |
| 4.1 常见车牌字符分割算法 |
| 4.1.1 基于垂直投影的分割算法 |
| 4.1.2 基于模板匹配的分割算法 |
| 4.1.3 基于聚类分析的分割算法 |
| 4.2 本文的字符分割算法 |
| 4.2.1 预处理 |
| 4.2.1.1 倾斜矫正 |
| 4.2.1.2 颜色判断和处理 |
| 4.2.1.3 二值化 |
| 4.2.1.4 去除边框 |
| 4.2.1.5 垂直调整 |
| 4.2.2 车牌字符分割 |
| 4.3 车牌字符分割实验 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 车牌图像水平倾斜矫正实验 |
| 4.3.3 图像二值化实验 |
| 4.3.4 水平投影和垂直投影、边框去除实验 |
| 4.3.5 车牌字符分割实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 车牌字符识别 |
| 5.1 基于分割的字符识别方法 |
| 5.1.1 基于改进LeNet-5的车牌字符识别原理 |
| 5.1.2 基于改进LeNet-5的车牌字符识别流程 |
| 5.1.3 基于分割的车牌字符识别数据集 |
| 5.1.4 车牌字符图像预处理 |
| 5.1.5 识别车牌字符的改进LeNet-5模型结构 |
| 5.1.6 车牌字符识别网络模型训练 |
| 5.1.7 实验环境 |
| 5.1.8 基于分割的车牌字符识别实验 |
| 5.2 基于序列的车牌字符识别方法 |
| 5.2.1 实验数据 |
| 5.2.2 基于改进CRNN网络模型的车牌序列识别算法 |
| 5.2.3 LPSR-Net网络训练、参数设置和实验结果 |
| 5.3 端到端车牌识别系统 |
| 5.3.1 端到端车牌识别系统离线实验 |
| 5.3.2 端到端车牌识别系统实时采集图像实验 |
| 5.3.3 端到端车牌识别系统实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于课堂观察的高中物理学科核心素养表现水平评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 国际教育改革的需要 |
| 1.1.2 国内课程改革的需要 |
| 1.1.3 学科评价发展的需要 |
| 1.1.4 学生综合发展的需要 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外研究综述 |
| 1.3.2 国内研究综述 |
| 1.4 研究基本内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.4.4 研究技术路线图 |
| 1.5 研究的创新之处 |
| 1.5.1 研究领域的创新之处 |
| 1.5.2 研究案例的创新之处 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 物理学科核心素养 |
| 2.1.2 物理核心素养评价 |
| 2.1.3 课堂观察 |
| 2.1.4 中学物理课型 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 课堂观察理论 |
| 2.2.2 教师行为理论 |
| 2.2.3 建构主义学习理论 |
| 第3章 基于物理核心素养课堂观察量表的构建 |
| 3.1 建构量表的依据 |
| 3.2 量表建构的原则 |
| 3.2.1 目标性原则 |
| 3.2.2 物理性原则 |
| 3.2.3 发展性原则 |
| 3.2.4 科学性原则 |
| 3.3 量表建构的过程 |
| 3.3.1 教师和学生观察量表一级指标观察维度的确立 |
| 3.3.2 教师和学生观察量表二级指标观察视角的确立 |
| 3.3.3 教师行为观察量表三级指标观察点的确立 |
| 3.3.4 学生物理核心素养水平观察量表水平划分 |
| 3.4 量表的信效度检验 |
| 3.4.1 观察量表误差来源分析 |
| 3.4.2 观察量表信度检验 |
| 3.4.3 观察量表效度检验 |
| 3.5 量表的修改和确定 |
| 第4章 高中物理课堂表现水平评价分析 |
| 4.1 案例的选取 |
| 4.2 观课规则 |
| 4.3 课堂教学层面分析 |
| 4.3.1 课程导入环节分析 |
| 4.3.2 新课讲授环节分析 |
| 4.3.3 巩固提高环节分析 |
| 4.3.4 总结应用环节分析 |
| 4.4 物理学科核心素养层面分析 |
| 4.4.1 三种课型观察数据对比分析 |
| 4.4.2 各级优课观察数据对比分析 |
| 4.5 观察数据总结 |
| 4.5.1 课堂教学层面总结 |
| 4.5.2 核心素养层面总结 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 高中物理学科核心素养培养优化策略 |
| 5.1 课堂教学层面培养策略 |
| 5.1.1 遵循认知发展,重视教学进阶 |
| 5.1.2 注重个体差异,实施分层教学 |
| 5.1.3 教学辩证统一,实现高效教学 |
| 5.2 物理学科核心素养层面优化策略 |
| 5.2.1 注重情境创设,培养物理观念 |
| 5.2.2 建构物理模型,培养科学思维 |
| 5.2.3 应用信息技术,培养科学探究能力 |
| 5.2.4 注重各教学环节,渗透科学态度与责任 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 教师行为观察量表效度专家咨询问卷 |
| 附录B 学生核心素养水平观察量表效度专家咨询问卷 |
| 致谢 |
（7）长三角城市群区域创新网络演化发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、选题意义 |
| 第二节 文献综述与评述 |
| 一、创新网络研究 |
| 二、区域创新网络研究 |
| 三、协同创新研究 |
| 四、研究评述 |
| 第三节 研究内容与创新 |
| 一、研究内容 |
| 二、主要创新点 |
| 第四节 研究思路与方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 第二章 区域创新网络理论与内涵研究 |
| 第一节 区域创新网络理论基础和研究方法 |
| 一、区域创新网络的相关理论 |
| 二、区域创新网络的研究脉络 |
| 三、区域创新网络的实证方法 |
| 第二节 区域创新子网络解构与整合 |
| 第三节 区域创新网络发展的内涵 |
| 一、网络结构内生性 |
| 二、网络要素特异性 |
| 三、网络多维临近性 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 长三角区域知识合作网络 |
| 第一节 数据获取及描述 |
| 一、论文数据获取 |
| 二、研究阶段划分及各阶段基本情况 |
| 三、数据可视化处理及总量网络分析 |
| 第二节 分阶段知识合作网络发展 |
| 一、稳步发展期(2005-2009) |
| 二、平缓徘徊期(2010-2013) |
| 三、调整缩量期(2014-2016) |
| 四、急速上升期(2017-2018) |
| 第三节 知识合作网络演化实证分析 |
| 一、模型设定与变量选择 |
| 二、结果分析 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 长三角区域专利合作网络 |
| 第一节 数据获取及描述 |
| 一、专利数据获取 |
| 二、各阶段情况分析 |
| 三、数据可视化处理及总量网络分析 |
| 第二节 分阶段专利合作网络发展 |
| 一、稳步发展期(2005-2009) |
| 二、高速上升期(2010-2013) |
| 三、调整波动期(2014-2016) |
| 四、高位徘徊期(2017-2018) |
| 第三节 专利合作网络演化实证分析 |
| 一、模型设定与变量选择 |
| 二、结果分析 |
| 第四节 本章小结 |
| 第五章 长三角区域典型高科技企业生产网络 |
| 第一节 恒瑞医药——中国创新药管线之王 |
| 一、研发枢纽的战略地位 |
| 二、多样化的专业金融服务 |
| 三、沟通国际市场的重要窗口 |
| 第二节 商汤科技——人工智能领域独角兽公司 |
| 一、国际枢纽的战略地位 |
| 二、芯片产业的集聚和发展 |
| 三、开放性的大数据资源 |
| 第三节 长三角芯片产业——集群网络组织 |
| 一、区域雄厚的基础科学研究资源 |
| 二、长三角地区的人才、技术枢纽地位 |
| 第四节 本章小结 |
| 第六章 研究结论与未来展望 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 一、本文主要研究结论 |
| 二、多维度网络整合思路和方法 |
| 三、研究结论的推演和拓展 |
| 第二节 研究的理论价值 |
| 一、产业和企业层面 |
| 二、城市和区域层面 |
| 第三节 研究展望和改进 |
| 一、数据方面 |
| 二、方法方面 |
| 三、理论探讨 |
| 第四节 本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 在学期间参与课题及所取得的科研成果 |
（8）浅谈“99+‘1’=0”理念对煤矿安全管理的启示（论文提纲范文）
| 1 “99+‘1’=0”管理理念的内涵 |
| 2 “99+‘1’=0”管理理念的启示 |
| 3 结 语 |
（9）新医改下A医院运行效率问题及对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、文献述评 |
| 第三节 研究内容及方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、运行效率指标 |
| 第二章 相关理论 |
| 第一节 运行效率理论 |
| 一、资源配置效率理论 |
| 二、帕累托效率理论 |
| 第二节 数据包络理论及模型 |
| 一、数据包络分析 |
| 二、数据包络模型 |
| 第三章 A医院运行现状分析 |
| 第一节 A医院发展现状 |
| 一、1955年至1958年——医院始建阶段 |
| 二、1958年至1980年——市属医院发展阶段 |
| 三、1981年至2011年——省属医院发展阶段 |
| 四、2011年至今——一院两区发展阶段 |
| 第二节 A医院管理模式 |
| 一、单院区管理模式 |
| 二、两院区管理模式 |
| 第三节 A医院运行效率现状 |
| 一、业务指标运行情况 |
| 二、财务指标运行情况 |
| 第四章 新医改下A医院运行效率问题及成因分析 |
| 第一节 A医院运行效率评价指标选取及模型构建 |
| 一、指标选取 |
| 二、决策单元设计 |
| 三、模型选择 |
| 第二节 A医院运行效率问题的数据包络分析 |
| 一、北院区数据包络分析 |
| 二、南院区数据包络分析 |
| 三、医院整体数据包络分析 |
| 四、结果讨论 |
| 第三节 A医院运行效率问题的成因分析 |
| 一、固定资产采购及管理水平不足 |
| 二、人力资源管理水平与医院发展需求不符 |
| 三、床位调配管理模式落后 |
| 四、疑难重症诊疗能力不足 |
| 五、应对分级诊疗的创新不足 |
| 六、医院文化传承断代造成凝聚力下降 |
| 七、信息化独立建设造成医疗资源共享困难 |
| 第五章 提升A医院运行效率的建议和措施 |
| 第一节 合理配置资源 |
| 一、加强固定资产管理 |
| 二、改进人力资源管理 |
| 三、床位设置合理化 |
| 第二节 综合能力提升 |
| 一、疑难重症诊治水平提升 |
| 二、利用互联网医院建立分级诊疗体系 |
| 三、加强医院文化建设 |
| 四、以信息系统融合为抓手整合医院资源 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于形态识别的多变点检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 本文符号说明 |
| 1 导论 |
| 1.1 实际应用背景 |
| 1.1.1 生物数据 |
| 1.1.2 电力数据 |
| 1.1.3 股票数据 |
| 1.2 理论背景 |
| 1.2.1 变点问题概述 |
| 1.2.2 变点模型 |
| 1.3 研究的思路、结构和主要创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 本文结构 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 检验统计量 |
| 2.2 检测方法 |
| 2.2.1 动态规划 |
| 2.2.2 逐步方法 |
| 2.2.3 局部扫描 |
| 2.2.4 其它方法 |
| 3 基于新统计量的BS改进算法 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 Double-K BSW算法 |
| 3.2.1 动机 |
| 3.2.2 加权统计量 |
| 3.2.3 算法描述 |
| 3.2.4 理论结果 |
| 3.2.5 仿真实验 |
| 3.2.6 实例应用 |
| 3.3 Shape-based BS算法 |
| 3.3.1 动机 |
| 3.3.2 预备知识 |
| 3.3.3 算法描述 |
| 3.3.4 理论结果 |
| 3.3.5 仿真实验 |
| 3.3.6 实例应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 3.5 本章附录 |
| 3.5.1 Double-K BSW算法理论证明 |
| 4 基于切割的形态识别快速检测算法 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 预备知识 |
| 4.3 基于横向分布投影切割的快速形态识别算法 |
| 4.3.1 SCC算法 |
| 4.3.2 SMSA方法 |
| 4.4 基于纵向切割的快速形态识别算法 |
| 4.4.1 动机 |
| 4.4.2 FSSR描述 |
| 4.4.3 稳健性 |
| 4.4.4 时间复杂度 |
| 4.4.5 仿真实验 |
| 4.4.6 实例应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.6 本章附录 |
| 4.6.1 SCC理论证明 |
| 4.6.2 SMSA理论证明 |
| 4.6.3 SMSA伪代码程序 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间研究成果 |
| 致谢 |
四、99+1=0管理思想（论文参考文献）
- [1]复杂环境下自组织应急传输网络MAC协议研究[D]. 李祥. 西南科技大学, 2021(08)
- [2]顺德区大良地区高血压合并高尿酸血症人群中医体质分型研究[J]. 尤健赞,曾小康,李丹. 实用中医内科杂志, 2020(10)
- [3]基于WiFi的人体运动状态检测技术研究[D]. 袁安博. 山东科技大学, 2020(06)
- [4]基于优先规则迭代的资源受限多项目调度[D]. 杜宏飞. 广东工业大学, 2020(06)
- [5]基于深度学习的车牌识别技术的研究与实现[D]. 陶建敏. 广西师范大学, 2020(01)
- [6]基于课堂观察的高中物理学科核心素养表现水平评价研究[D]. 张晋. 河南大学, 2020(02)
- [7]长三角城市群区域创新网络演化发展研究[D]. 欧阳才宇. 上海社会科学院, 2020(04)
- [8]浅谈“99+‘1’=0”理念对煤矿安全管理的启示[J]. 尹立梅. 煤, 2019(12)
- [9]新医改下A医院运行效率问题及对策研究[D]. 许锋波. 河南科技大学, 2019(07)
- [10]基于形态识别的多变点检测方法研究[D]. 庄丹. 西南财经大学, 2019(11)