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101.
Bente Flatland Kathleen P. Freeman Linda M. Vap Kendal E. Harr 《Veterinary clinical pathology / American Society for Veterinary Clinical Pathology》2013,42(4):405-423
Point‐of‐care testing (POCT) refers to any laboratory testing performed outside the conventional reference laboratory and implies close proximity to patients. Instrumental POCT systems consist of small, handheld or benchtop analyzers. These have potential utility in many veterinary settings, including private clinics, academic veterinary medical centers, the community (eg, remote area veterinary medical teams), and for research applications in academia, government, and industry. Concern about the quality of veterinary in‐clinic testing has been expressed in published veterinary literature; however, little guidance focusing on POCT is available. Recognizing this void, the ASVCP formed a subcommittee in 2009 charged with developing quality assurance (QA) guidelines for veterinary POCT. Guidelines were developed through literature review and a consensus process. Major recommendations include (1) taking a formalized approach to POCT within the facility, (2) use of written policies, standard operating procedures, forms, and logs, (3) operator training, including periodic assessment of skills, (4) assessment of instrument analytical performance and use of both statistical quality control and external quality assessment programs, (5) use of properly established or validated reference intervals, (6) and ensuring accurate patient results reporting. Where possible, given instrument analytical performance, use of a validated 13s control rule for interpretation of control data is recommended. These guidelines are aimed at veterinarians and veterinary technicians seeking to improve management of POCT in their clinical or research setting, and address QA of small chemistry and hematology instruments. These guidelines are not intended to be all‐inclusive; rather, they provide a minimum standard for maintenance of POCT instruments in the veterinary setting. 相似文献
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103.
104.
基于PhotoScan的径流小区三维重建参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
提高径流小区数字地面模型精度是应用三维重建技术研究面蚀细沟间与细沟侵蚀过程的关键。以位于黑龙江省海伦市的中国科学院海伦水土保持监测研究站的裸地小区为研究对象,以验证点与控制点误差比和数字高程模型(Digital elevation model,DEM)误差为指标,优化Agisoft PhotoScan三维重建径流小区的处理参数,降低DEM误差。PhotoScan的精度参数和相机模型设置对DEM误差有较大影响。优化后的验证点与控制点误差比降低35%,改善了径流小区DEM对地面控制点的过度拟合。优化后的相机模型包含焦距、像主点、径向畸变、切向畸变等。基于单点和点云的验证结果表明,优化过程误差降低约40%。相对于默认参数设置下的验证点误差(20.0mm),优化后的验证点误差为11.0mm,与细沟侵蚀深度标准相当(沟深大于等于10mm),因此优化后的径流小区三维重建过程更适宜于细沟侵蚀过程的三维表达。 相似文献
105.
为不断提升自动打捆机的使用寿命与作业效率,从数控技术理论角度对自动打捆机的关键自由曲面进行识别与加工优化。在充分理解打捆机结构组成与硬件控制装置的基础上,考虑加工过程残余高度机理,建立关键自由曲面理论函数与物理模型,从误差补偿、刀具路径、切削刀具、加工顺序及CNC程序编制5个方面逐一按照加工工艺要求选择,并融入约束条件核心算法,进行关键自由曲面数控加工仿真试验。结果表明:整体加工时间较常规加工方法有明显减少,由4.71min缩短至3.79min;同时,切削长度经合理的规划与计算,由1 821.59mm缩短至1 5 4 6.2 3 mm,空刀路径由2 4 5.3 2 mm缩短至8 6.1 2 mm,加工效率约提升1 2%,关键曲面数控加工优化效果明显,具有一定的推广价值。 相似文献
106.
针对鱼类关键生境位置确定的应用需求,该文提出了一套适用于自然水体的超声波标记鱼定位算法,解决了标记鱼定位以及存在粗差观测值,即水听器记录的超声波信号接收时间存在错误情况下算法的抗干扰性。宜昌黄柏河的实测结果表明,基于现有1 ms级精度的水听器,可在自然水体中获得2.15 m精度的信号标记鱼三维游动轨迹。如因气泡、遮挡等因素对水听器观测数据引入粗差,当粗差量级在10 m以上,该方法可接近100%探测出是否存在粗差。当粗差观测值在3个以内时,该方法的探测成功率可达84.3%以上,3个以上时粗差探测成功率明显下降,5个及以上,即粗差观测值个数占观测值总数的比例大于31.25%时,基本只能探测出观测数据中存在粗差而无法有效确定粗差。该研究可为渔业增殖、鱼类栖息地保护、鱼类洄游通道等研究提供参考。 相似文献
107.
补偿模糊神经网络水果形状分级器分级误差 总被引:4,自引:1,他引:3
针对神经网络对水果进行分级时精度有待提高的问题,分析了补偿模糊神经网络椪柑形状分级器的分级误差。将椪柑图像前4个傅里叶描述子按期望输出模糊变量值大小排列成单调递增、单调递减、钟形分布和锯齿形分布4种训练样本,分别训练同一补偿模糊神经网络水果形状分级器,用递减排序后的同一测试样本检验分级器性能,试验表明,单调递减顺序训练样本所训练的分级器分级误差最小为1.875%,钟形分布、单调递增顺序和锯齿形分布训练样本所训练的分级器分级误差依次增大,分别为15%、63.125%、75%。分析分级误差与样本间顺序的对应关系,建立分级误差模型,结果表明,同顺序的测试样本与训练样本间相关系数大,分级误差小;不同顺序的测试样本与训练样本间相关系数小,分级误差大。因此,测试样本与训练样本按水果同一品质特征同序排列,提高样本间的相关程度,将大幅度降低神经网络类分级器分级误差,提高正确识别率。 相似文献
108.
109.
为更好地开展浙江沿海海上大风的预报服务,本研究对2012年1月1日—2014年12月31日的ECMWF细网格10 m风场产品在浙江沿海的预报性能进行评估,并将其插值到沿海站点和观测数据进行对比分析。结果表明:冷空气影响下,浙江沿海的平均误差为负值,绝对误差分布和变化趋势与平均误差基本一致;台风影响下,24 h预报时效的平均误差为正值,随着预报时效的增加,平均误差逐渐转为负值,鱼山渔场、温台渔场及舟外渔场的绝对误差较其他区域大。另外,预报值和观测数据间的相关系数随预报时效的增加而减小,两者之间的相关系数平均值随海拔高度的增加而减小;ECMWF细网格对岱山和龙山村的预报偏大,对浪岗的预报偏小,预报偏差的离散度随预报时效增加而增大。 相似文献
110.
[目的]有效突破烤烟甩把技能瓶颈。[方法]采用统计分析法,对烤烟42等级在甩把考试中的出现频率、等级错误率及错误去向进行了量化分析。[结果]等级错误率以B2V最高,达到79.9%;其次为X2V(75.9%)和C2L(73.6%)。等级C2F、B4F、B3L、B4L、C3L、C4L、X3F、B3K、GY2和B3V的错误去向分别为C3F(33.4%)、B3F(15.4%)、B2L(13.4%)、B3L(20.1%)、C2L(11.3%)、C3L(18.4%)、X2F(13.4%)、B2K(10.8%)、GY1(12.4%)和B2V(10.5%),属于相邻易错等级;其中,等级B2F与B3F、C3F与C4F这2组等级互为易错,属于易混淆等级。等级C2F、C4F、C3V和CX1K的易错等级均为C3F,即C3F是甩把考试中的热点等级。[结论]该研究结果为准确找到烤烟甩把考试的疑难点提供了理论依据。 相似文献