针对传统连续数据保护技术中使用的快照存储技术难以高效存储足够多快照的问题,提出了一种新的快照存储技术,即基于凸点集合的快照存储技术(convex point SNAPshot,简称CSNAP).在讨论了CSNAP技术使用的数据结构,并引进了在数据结构中加...针对传统连续数据保护技术中使用的快照存储技术难以高效存储足够多快照的问题,提出了一种新的快照存储技术,即基于凸点集合的快照存储技术(convex point SNAPshot,简称CSNAP).在讨论了CSNAP技术使用的数据结构,并引进了在数据结构中加入指针构成的凸点概念的基础上,分析了凸点集合具有的基本性质,并给出了利用凸点集合储存快照的相关算法,同时还给出了一种使用逆行代价改进CSNAP的方法.最后通过在实际工作负载和随机合成工作负载下的模拟实验说明了,在平均情况下,使用改进的CSNAP技术,可以将快照占用的储存空间减少到传统方法的10%以下.展开更多
目的探讨全自动分析仪对脑脊液细胞计数及分类结果的准确性。方法采用全自动血细胞分析仪体液模式对20份脑脊液标本进行分析,按照美国临床实验室标准化协会(Clinical and Laboratory Standards Institute,CLSI)的规定对全自动血细胞分...目的探讨全自动分析仪对脑脊液细胞计数及分类结果的准确性。方法采用全自动血细胞分析仪体液模式对20份脑脊液标本进行分析,按照美国临床实验室标准化协会(Clinical and Laboratory Standards Institute,CLSI)的规定对全自动血细胞分析仪上检测的脑脊液中白细胞、红细胞的空白计数、携带污染率、精密度、线性范围和相关性等性能指标进行验证和评价。结果脑脊液中红细胞和白细胞的空白计数与携带污染率均符合厂家技术指标;低值的精密度变异系数低于20%,高值和中值均小于10%,符合临床要求,2个项目的检测结果与稀释倍数呈良好的线性关系(r>0.99)。结论脑脊液细胞计数及分类结果在全自动血细胞分析仪上的指标性能良好,能较好地满足临床需求。展开更多
针对传统RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法在进行机械臂路径规划时存在的采样随机性过大、搜索效率低下、所规划的路径曲折等问题,提出一种基于采样区域限制的改进RRT(Sampling Area Restriction RRT,SAR-RRT)算法。首先,针对随...针对传统RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法在进行机械臂路径规划时存在的采样随机性过大、搜索效率低下、所规划的路径曲折等问题,提出一种基于采样区域限制的改进RRT(Sampling Area Restriction RRT,SAR-RRT)算法。首先,针对随机性过大的问题,通过引入目标偏置策略来增强随机树的目标导向性,并采用球形采样区域以及角度限制策略对算法的采样进行约束,减少算法对无用空间区域的探索。其次,为提升算法的搜索效率,对随机树的节点扩展进行自适应优化,采用多步长扩展,使算法能够充分利用环境与障碍物的信息,同时利用贪婪思想加快随机树的收敛从而缩短路径的生成时间。最后,对初始规划出的路径进行二次优化处理,在去除路径中的冗余点后以三次B样条曲线对路径进行平滑处理,提升所规划路径的质量。实验结果表明,在2维及3维场景下,SAR-RRT算法均可以顺利完成路径规划任务。对比传统RRT算法,改进算法总体上使路径长度降低27.73%,规划时间缩短85.25%,采样点数减少87.19%且所生成的路径更加平滑。展开更多
文摘针对传统连续数据保护技术中使用的快照存储技术难以高效存储足够多快照的问题,提出了一种新的快照存储技术,即基于凸点集合的快照存储技术(convex point SNAPshot,简称CSNAP).在讨论了CSNAP技术使用的数据结构,并引进了在数据结构中加入指针构成的凸点概念的基础上,分析了凸点集合具有的基本性质,并给出了利用凸点集合储存快照的相关算法,同时还给出了一种使用逆行代价改进CSNAP的方法.最后通过在实际工作负载和随机合成工作负载下的模拟实验说明了,在平均情况下,使用改进的CSNAP技术,可以将快照占用的储存空间减少到传统方法的10%以下.
文摘目的探讨全自动分析仪对脑脊液细胞计数及分类结果的准确性。方法采用全自动血细胞分析仪体液模式对20份脑脊液标本进行分析,按照美国临床实验室标准化协会(Clinical and Laboratory Standards Institute,CLSI)的规定对全自动血细胞分析仪上检测的脑脊液中白细胞、红细胞的空白计数、携带污染率、精密度、线性范围和相关性等性能指标进行验证和评价。结果脑脊液中红细胞和白细胞的空白计数与携带污染率均符合厂家技术指标;低值的精密度变异系数低于20%,高值和中值均小于10%,符合临床要求,2个项目的检测结果与稀释倍数呈良好的线性关系(r>0.99)。结论脑脊液细胞计数及分类结果在全自动血细胞分析仪上的指标性能良好,能较好地满足临床需求。
文摘针对传统RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法在进行机械臂路径规划时存在的采样随机性过大、搜索效率低下、所规划的路径曲折等问题,提出一种基于采样区域限制的改进RRT(Sampling Area Restriction RRT,SAR-RRT)算法。首先,针对随机性过大的问题,通过引入目标偏置策略来增强随机树的目标导向性,并采用球形采样区域以及角度限制策略对算法的采样进行约束,减少算法对无用空间区域的探索。其次,为提升算法的搜索效率,对随机树的节点扩展进行自适应优化,采用多步长扩展,使算法能够充分利用环境与障碍物的信息,同时利用贪婪思想加快随机树的收敛从而缩短路径的生成时间。最后,对初始规划出的路径进行二次优化处理,在去除路径中的冗余点后以三次B样条曲线对路径进行平滑处理,提升所规划路径的质量。实验结果表明,在2维及3维场景下,SAR-RRT算法均可以顺利完成路径规划任务。对比传统RRT算法,改进算法总体上使路径长度降低27.73%,规划时间缩短85.25%,采样点数减少87.19%且所生成的路径更加平滑。
