简介:摘要目的探讨试飞员选拔的年龄和飞行时间及人格特征,为制订试飞员选拔技术规范提供理论基础。方法随机抽取36名试飞大队试飞员,从中选取飞行时间≥2 500 h的30名试飞员进行访谈,对访谈资料编码整理,形成试飞员选拔的年龄及飞行时间。36名试飞员完成卡特尔16人格因素测验(Cattell's 16 Personality Factor,16PF)和明尼苏达多相人格测验(Minnesota Multiphasic Personality Inventory,MMPI)评估,按照年龄分为30~39岁组和40~49岁组,比较不同年龄组试飞员16PF和MMPI得分。结果歼击机试飞员选拔年龄适用条件为30~35岁,飞行时间为1 000 h以上;轰炸机及运输机试飞员选拔年龄适用条件为30~35岁,无飞行时间限制;两类试飞员选拔均应符合高性能战斗机飞行员体格要求。MMPI得分中,30~39岁组试飞员的校正量表得分显著高于40~49岁组(U=97.50,P=0.040),精神分裂量表得分则显著低于40~49岁组(U=95.50,P=0.035),其他人格特征量表得分组间差异均无统计学意义(P值均>0.05)。结论不同机种试飞员选拔对飞行时间的要求不同。不同年龄段试飞员人格特征差异不显著,但仍需进一步研究试飞员选拔的年龄标准。
简介:摘要: 为提高 PET的成像质量,近年来,飞行时间技术逐渐被应用到 TOF-PET设备中,为促进 PET飞行时间技术的发展,亟需发挥专利信息对 TOF-PET的发展的导航作用,本文从专利文献的视角对 TOF-PET技术进行了统计分析,总结了与 TOF-PET相关的专利申请量趋势以及核心申请人,并重点介绍了 TOF-PET的重点技术及其发展路线。
简介:摘要:近年来,随着大数据技术的不断进步和普及,大数据在各个领域中的应用越来越广泛。本研究以高速公路出行时间预测与优化策略为目标,以大数据处理技术为核心,进行深入研究。首先,通过发展新的出行时间预测模型,利用多源的大规模交通数据,实现对高速公路出行时间的精准预测。在此基础上,以出行时间作为优化目标,研发了一种新的出行优化策略,提高了高速公路的通行效率。结果表明,相比于传统的出行时间预测与优化方法,大数据处理技术提供了更加准确和高效的解决方案,对于增强高速公路的运输能力,提升路网效率具有重要意义。此外,本研究发现不同地区、不同高速公路的出行时间预测模型和优化策略需有所区别,未来将进一步将地域特性、交通特性和出行需求等因素融入模型和策略中,提升预测和优化效率。本研究结果不仅对于高速公路的运营管理,也对于政府相关政策的制定具有重要借鉴意义。
简介:为更好地进行清江流域烟区烟草青枯病的预测预报和合理防控,本研究通过定点系统调查和统计分析,确定了清江流域烟区烟草青枯病发生危害、流行动态规律及主要流行气象因子,并提出了药剂防治时期。结果表明:(1)一元三次模型能较好地描述烟草青枯病的流行动态规律,可根据该模型进行病害发生的预测。(2)该区域烟草青枯病整体呈现前期平缓、流行迅速、后期急剧的特点,病程阶段可划分为病害首发期(移栽后45~67d)、迅速蔓延期(移栽后67~97d)和全面爆发期(移栽后97d~采收结束)。(3)烟草青枯病药剂预防期和防治关键期:预防期为烟叶移栽45d(6月10日)之前且均温未达18.82℃之前;防治关键期为烟叶移栽67d(7月1日)之前且均温未达22.00℃之前。结合病程阶段和气温两方面提出的药剂防治时期更有利于烟草青枯病的有效防控。
简介:目的研究基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(Matrix—AssistedLaserDesorptionIonization—TimeofFlightMassSpectrometry,MALDI—TOF—MS)用于快速检测鉴定临床分离的酵母菌的可行性。方法应用BrukerMALDI—TOF—MS和VITEK2-compact系统分别鉴定150株临床分离的酵母菌,结果不一致的菌株通过基因序列测定来鉴定。结果MALDI—TOF—MS快速准确鉴定出了150株临床酵母菌,鉴定符合率在属水平上为100%,种水平上为94%。结论基于MALDI—TOF—MS鉴定方法具有很好的可重复性和准确性,并且其检测成本较低,实验准备时间很短,MALDI—TOF—MS可以用于临床分离的酵母菌的快速鉴定。