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维持中枢神经系统的体内平衡。近年来,沿着血管周围空间(DTI-ALP)的扩散张量图像分析已成为一种有价值的非侵入性想象技术,用于评估各种神经系统疾病中的GS功能。从DTI-ALP中得出的Alps索引可以捕获与这些疾病相关的动态变化。本文回顾了GS的结构和功能,DTI-ALP的原理和好处及其在神经疾病中的应用,旨在提供监测疾病进展,评估治疗效率并预测神经疾病的预后的参考。
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等方面 . 人机功能分配主要包括静态和动态两种类型 , 静态功能分配是从功能特性和需求分析入手 , 通过比较人 和系统在完成该功能上的能力优势或绩效优劣 , 决定该功能分配给人还是系统 . 动态功能分配方法则是在静态 人机功能分配的基础上 , 当动态触发机制响应时 , 允许系统在运行阶段根据情况的变化将功能在人与系统之间 动态地重新分配 , 提高整体的工作效率 . 多智能体的任务分配是指在作战开始前 , 指挥中心通常会根据已掌握的 战场信息 , 对己方作战单元进行任务预分配 . 但随着战场情景变化以及突发情况的出现 , 预分配方案可能会使得 执行任务的效能降低 , 多智能体如何调整自身任务 , 使得执行任务的效能保持最大是其研究的主要内容 . 计算机 任务调度研究的是将任务动态地调用给各个虚拟机并提供给用户使用 , 怎样合理地将任务分配给不同的虚拟机 , 进而提升整个系统的性能是其研究的重点 . 以上分配原则对于多乘员分配有很好的参考价值 , 但舱室乘员间任 务分配时 , 主要考虑到人的特性 , 需要以人的理论基础来加以研究 [4] . 针对实际作战过程中 , 乘员应对非预期事件效率低下的问题 , 本文提出了一种多乘员协同动态任务分配方 法 . 在非预期事件触发时 , 对任务进行 DAG 分解及分层 , 根据乘员脑力负荷、乘员能力、任务相关度以及时间成 本四个因素 , 按照一定的任务分配顺序 , 基于 AHP-TOPSIS 方法进行乘员的优选 , 实时更新乘员状态 , 并以此为 依据进行下一任务的分配 . 任务分配过程可实现随乘员状态变化而动态调整 , 达到负荷均衡、效能最优 , 从而将 多任务分配问题简化为单个任务的多属性决策问题 .
度变化。数据来源于文献[1]。图2。第一个发现UTE 2超导率:(a)电阻率的温度依赖性; (b)低温特异性热数据的电贡献的温度依赖性。数据取自参考。[1]。
摘 要 : [ 目的 ] 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 , 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 [ 方法 ] 首 先 , 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 , 为栅格地图构建奠定基础 , 期间 , 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 , 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ; 然后 , 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 , 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ; 最后 , 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 , 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 [ 结果 ] 实船试验结果表明 , 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 , 抑制目标分裂现象 ; 与经典方法相比 , 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m , 定位精度提升了 1.42 m 。 [ 结论 ] 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 , 确保无人艇航行安全。