序列图

摘要： 由于CT序列图受到成像物体和设备精度影响,传统的CT序列图分割方法需要大量的图像运算,提取的裂缝容易受到噪声的影响.对此,将CT序列图看作一个连续变化的视频序列,使用光流神经网络模型进行帧间变化检测,通过区域聚类和光流阈值实现目标的分割.实验结果表明,该方法很好地解决了岩心CT序列图的裂缝分割,并提高了分割的自动化水平.

摘要： 研究了图的标号问题,通过图的运算以及关联关系构造出一个新的图类Pm(s)(n),利用函数对应关系给出了该类图Pm(s)(n)对应的优美标号和序列标号,并分多种情况加以讨论说明,从而证明了该类图是优美图和序列图.

摘要： 在混合学习模式下,有助于充分调动学生的积极性和主动性,并且通过知识点传递将传统课堂中的浅层学习转化为深层学习,以获得更好的教学效果.文章从构建商务谈判实务课程混合教学模式入手,通过对国开学习网学习平台一年多的实践数据收集整理,从五个维度设计调查问卷,获取相应的指标数据,使用SPSS序列分析法画出序列图,对不同时期的五组数据指标进行实证分析,最后提出相应的解决措施.

摘要： 图G的标号是指G的顶点集到一个整数集的映射θ,且对e=uv∈E(G)由θ(u)和θ(v)诱导出边e的边标号θ′.本研究构造了一类图On+Tm(s),并证明了图On+Tm(s)是优美图和序列图.

摘要： 为公安机关提高辨别嫌疑人的成功率,缩短发现嫌疑人后上报的周期,提出了一种新型的网吧识别嫌疑人系统,系统的设计通过RUP(rational unified process)与UML(unified modeling language)结合,采用迭代建模的方法,建立了不同的元模型来探索静态结构图和动态行为图.实验结果表明,经过以上迭代的建模过程,能够定位系统蓝图,形成职责和结构清晰的软件架构,同时验证了DDL(data definition language)符合数据库设计的规范关系模式.

摘要： 以奇圈的标号方法为依托，采用打点的形式构造出的形态C7∪C2k，将偶圈中的k分四种情况(k=4m, k=4m+1, k=4m+2, k=4m+3)，并根据m的奇偶性分别加以论证，最终得到不同情况下C7∪C2k这类图的序列标号。%Though utilizing the sequential labeling of odd cycle and adding the vertices, the graph C7∪C2kwas constructed. Four kinds of k was classified in even cycle, and based on the even or odd quality of M, the labeling rules of the graph were found and reasoned out. Finally the sequential labeling ofC7∪C2k graph is proposed and verified strictly.

摘要： 12年前,被称为人类"生命天书"的人类基因组序列图绘制完成,这意味着基因组学时代已经拉开帷幕。人类基因组计划于1990年启动,旨在揭开人体30亿个碱基对的秘密,绘制人类基因组序列图,从而在分子层面上为人类提供一份生命"说明书",有人将其称为生命科学的"登月"计划。

摘要： 本文首先介绍了IP多路广播技术并比较分析了IP多路广播、单路广播和广播技术,然后以备件管理系统中网上审批为实例,应用UML类图、序列图详细介绍IP多路广播技术在网上审批中的应用.

摘要： 本发明公开了一种基于负荷事件序列图分析的低压台区拓扑辨识算法及系统，该算法包括：分别采集低压台区各表箱和分支箱的用电负荷事件数据，并将同一时刻发生的用电负荷事件归集为一个事件对；根据事件对信息，建立从变压器节点到表箱节点的逻辑通道；将所有逻辑通道记录到同一张逻辑图中，并将一个逻辑通道在所有事件对中的出现次数记作权重，形成DAG图；基于权重最大原则，计算图中从变压器节点到表箱节点的最优路径，形成对应低压台区供电网络层次关系图。本发明能够根据自然用电数据进行自动识别，大大降低了管理人员的工作量，具有成本低、自适应强等特点，同时这种基于大数据的趋势分析，有效避免了小样本数据的偶然误差。

摘要： 本发明公开了一种自动兼容设备低电量的浏览器序列图视频化方法及终端，该终端用于执行以下步骤：S1、获取序列图片的实例缓存；S2、设置浏览器定时器回调函数及阈值，判断输入的缓存图片资源的图片显示帧率是否低于阈值；若是，则调整图片显示帧率进行输出；若否，则不调整图片显示帧率进行输出；S3、从定时器输出端获取当前缓存图片，并在浏览器上进行图片显示；该发明在需要显示序列图片的场景下，使用者无需关心平台兼容性以及设备是否处于低电量，仍能获得图片显示帧率一致的视频化显示效果。

摘要： 本公开提供了序列图自动生成方法及装置，该方法包括：获取待生成序列图的资源的类型及资源所在的根目录；判断资源的类型是否为人物资源；若是人物资源，则对资源进行人物资源合法性判断；若不是人物资源，则对资源进行非人物资源合法性判断；若资源非法，提示非法信息；若资源合法，对资源进行重命名；生成序列图。本公开通过对资源类型与合法性进行判定与分析，自动生成序列图，避免了现有生成序列图时操作人员需要执行的繁琐的流程，大大降低了操作难度，减少了生成序列图过程中出错的概率，提高工作效率，降低游戏开发中的时间和人力成本。

摘要： 本发明公开了一种基于中断序列图的中断驱动系统验证方法，包括如下步骤，步骤1：基于中断序列图来建立中断驱动系统模型；步骤2：根据步骤1得到的中断序列图，将其中的交互片段划分为基本交互和复合交互片段；步骤3：将基本交互片段和复合交互片段依次转换成自动机；步骤4：将步骤3中得到的多个自动机组合成一个混成自动机；步骤5：提取中断序列图的约束，将约束添加到转换得到的自动机模型上；步骤6：提取中断序列图中的验证属性信息，将验证属性作为约束添加到转换得到的自动机模型上；步骤7：将自动机描述成自动机验证工具可接受的输入格式；步骤8：采用自动机验证工具进行验证。

摘要： 本发明提供一种基于心脏标测激动序列图的房颤分析预测方法，其主要思想是将一维的时序信号转换为二维的图像数据。具体流程包括以下步骤：运用心电标测技术得到同步采集的多路心电信号；根据电极位置，将同一时刻采样点的电压幅值绘制等电位图；将某段时间内的等电位图按照一定的时间间隔合成一张激动序列图；提取激动序列图在该时间段内的特征，采用图像分类的方式实现对房颤的分析预测。本发明可用于研究标测区域心电的传导规律，适用于窦性心律信号或房扑、房颤信号，在电生理机制研究和临床医学上均具有一定的应用价值。本方法可推广至所有的电生理信号的分类或预测研究。

摘要： 本发明实施例的技术方案公开了一种序列图的录制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取Unity提供的渲染扩展事件，并对渲染扩展事件中的渲染数据进行修改，得到剔除前景图像且保留黑色背景图像的第一目标图像；获取第一目标图像的第一像素点数据，并对第一像素点数据进行修改，得到保留前景图像且剔除背景图像的第二目标图像；获取第二目标图像的第二像素点数据，并根据第二像素点数据进行序列图的录制。该方法可以生成不包含背景数据的序列图，从而便于将录制的序列图应用于多种场景中。

摘要： 本发明涉及面向交通路网的时间序列图最优路径查询方法，属于图数据处理领域。本发明将实际路网抽象化，建立交通路网模型，首先定义了时间序列图的概念及特性，将交通路网模型转化为时间序列图；同时基于时间代价和费用代价考虑，引入时间序列图的入边表示方法。其次，针对经典最短路径查询的不足，提出反向搜索策略，有效的提高了交通路网中最优路径查询的效率和准确率；同时针对突发情况，提出了可变阈值最优路径查询方法。

摘要： 本发明公开了一种基于负荷事件序列图分析的低压台区拓扑辨识算法及系统，该算法包括：分别采集低压台区各表箱和分支箱的用电负荷事件数据，并将同一时刻发生的用电负荷事件归集为一个事件对；根据事件对信息，建立从变压器节点到表箱节点的逻辑通道；将所有逻辑通道记录到同一张逻辑图中，并将一个逻辑通道在所有事件对中的出现次数记作权重，形成DAG图；基于权重最大原则，计算图中从变压器节点到表箱节点的最优路径，形成对应低压台区供电网络层次关系图。本发明能够根据自然用电数据进行自动识别，大大降低了管理人员的工作量，具有成本低、自适应强等特点，同时这种基于大数据的趋势分析，有效避免了小样本数据的偶然误差。

摘要： 所公开的实施方案涉及用于对重复序列诸如医学上显著的短串联重复序列(STR)进行基因分型的方法、装置、系统和计算机程序产品。该方法涉及将读段与由序列图表示的重复序列比对，并使用所比对的读段对该重复序列进行基因分型。该序列图是有向图，每个有向图包括表示重复子序列的至少一个自环。在一些具体实施中，该读段是配对末端读段，并且每个读段对的两个匹配可用于对该重复序列进行基因分型。一些具体实施可用于确定简并密码子重复。一些具体实施可用于对各自包括两个或更多个重复子序列的重复序列进行基因分型。一些具体实施可用于对核酸序列进行基因分型，每个核酸序列包括至少一个重复子序列和另一个遗传变异诸如插入、缺失或置换。

摘要： 本发明提供一种基于时空序列图的手势检测方法，属于计算机视觉技术领域，包括：构建手部关节点的时空序列图，提取每个关节点和与其相邻关节点之间的特征关系；对特征关系进行位置编码操作，得到位置编码向量；结合位置编码向量和特征关系，编码得到动作向量；对动作向量进行时序编码，获得关节点与其他关节点的时空关系向量；将动作向量和时空关系向量进行聚类分析，实现手势的分类识别。本发明针对视点，照明等不必要的参数，从输入视频帧中提取手部关键点，有效的检测出手势动作中的异常行为；使用半监督的方式对模型进行训练，利用聚类的方式去对行为进行聚类和判定，得到了较好的聚类效果，实现了对不同环境下的手势动作的识别和异常检测。