验证
验证的相关文献在1973年到2023年内共计39889篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、药学
等领域,其中期刊论文7320篇、会议论文81篇、专利文献32488篇;相关期刊3112种,包括海峡药学、机电信息、中国集成电路等;
相关会议65种,包括2010年全国医药学术论文交流会、第八届全国土木工程研究生学术论坛、2010国防计量与测试学术交流会等;验证的相关文献由49999位作者贡献,包括不公告发明人、陈晨、李伟等。
验证—发文量
专利文献>
论文:32488篇
占比:81.45%
总计:39889篇
验证
-研究学者
- 不公告发明人
- 陈晨
- 李伟
- 王磊
- 张伟
- 王伟
- 刘洋
- 张磊
- 王勇
- 张鹏
- 黄滟鸿
- 史建琦
- 李勇
- 王强
- 刘伟
- 张亮
- 王健
- 张宇
- 李明
- 王鹏
- 陈浩
- 张勇
- 张涛
- 李涛
- 李超
- 王帅
- 王涛
- 李强
- 王辉
- 刘刚
- 刘金星
- 周志刚
- 王亮
- 张文明
- 李杰
- 于治楼
- 刘强
- 李峰
- 王玉叶
- 王超
- 赵亮
- 刘斌
- 张杰
- 张超
- 李辉
- 杨帆
- 王飞
- 刘杰
- 王鑫
- 陈国庆
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喻强;
李焕;
阮思
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摘要:
仿真模型建模过程存在多种误差输入,将引起仿真预测结果的不精确性。采用仿真模型V&V(Verification and Validation,验证与确认)技术,进行仿真模型的建模误差分析与控制。利用物理试验数据进行仿真模型的精度评估,基于模型修正算法进行仿真建模参数的自动修正,提升仿真和试验结果的一致性,帮助设计师基于精确的仿真模型进行产品的虚拟性能预示,提升仿真技术在产品研制流程中的地位和作用。阐述了模型V&V的概念和流程,对模型V&V的关键技术和原理进行了详细论述,以NASA Rotor37转子验模为例进行了V&V案例说明。
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潘森杉;
徐腊梅
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摘要:
针对未花费交易输出的日益增长所带来的验证开销增加的问题,提出了一种新的利用休眠币来提高交易验证效率的方法。通过将未花费交易输出分为活跃和休眠这两种状态,将活跃的未花费交易输出存储在活跃集合活跃交易输出中,将休眠的未花费交易输出存储在休眠集合休眠交易输出中,并使用RSA累加器与MMR(Merkle Mountain Range)两种技术分别对休眠和活跃的未花费交易输出进行实例化,形成休眠交易输出承诺以及活跃默克尔根存储在区块头中。另外,以18个月为一个时期,且最后一个区块为一个检查点区块,只在检查点区块处存储休眠交易输出承诺并对其进行更新,在普通区块以及检查点区块处都存储活跃默克尔根来保证区块的最新状态。同时通过构造休眠证明的方式来保证事务的真实性,证明其不是伪造的。该方案评估表明:在提供最小证明大小(320字节)和最小区块头引入数据(32字节)的同时,验证1000个事务仅花费约100 ms。这种验证方法可大幅度地提高事务验证效率。
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金少月
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摘要:
在既有线加装货车超偏载检测装置的安装周期较长、施工难度大、影响行车安全。同时,由于投资受限,在部分小型铁路货场牵出线、铁路专用线,以及发车量较小的货运站,均未安装货车超偏载检测装置。为了解决这些问题,研制一种符合现场使用要求、便于安装、投入较低的铁路货车超偏载检测仪。介绍铁路货车超偏载检测仪的设计要求和原理,以及铁路货车超偏载检测仪硬件和软件组成,并进行检测测试。检测测试结果表明,转向架偏载率平均值与理论值之差的绝对值小于5%,前后转向架偏重差变动范围小于800 kg,最大误差小于满量程的1.0%,满足铁路货车超偏载检测仪设计要求。作为铁道货车超偏载检测装置的补充,检测仪可在无铁道货车超偏载检测装置的小型铁路货场牵出线、铁路专用线,以及发车量较小的货运站使用。
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李晓博;
普智飞;
吴晓琪;
刘洋洋;
谢轩波;
单汉明;
于嘉屏
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摘要:
目的以三碘甲状腺原氨酸(T3)、游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)项目为例,探讨美国临床实验室标准化协会(CLSI)EP06-Ed2文件在定量测量程序线性验证中的应用。方法收集接近线性区间上、下限的样本,按比例配制7份线性样本,各重复测定2次,以稀释比例和重复测定均值(x)进行加权线性回归分析,计算预期值,将线性偏差的95%可信区间(CI)与允许线性偏差(ADL)进行比较。当所有样本线性偏差的CI与ADL相交时,整个区间的线性是可接受的。结果T3项目第1~6号样本线性偏差的95%CI在ADL范围内,第7号样本线性偏差在ADL范围内,FT3项目第2~4号样本线性偏差的95%CI在ADL范围内,第1、5号样本线性偏差在ADL范围内,第6号样本线性偏差未在ADL范围内,但线性偏差的95%CI与ADL范围有重叠,第7号样本线性偏差的95%CI未在ADL范围内。结论CLSI EP06-Ed2文件相对于CLSI EP06-A等文件,对线性样本浓度选择的要求更明确和合理,数据分析处理更有效、更简便,是非常实用的定量测量程序线性验证指南。
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金佩玉
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摘要:
如何按照标准要求确认软件的适用性是困扰机动车检验检测机构的一项技术工作,软件确认内容很多,本文举例制动检验和加载减速法检测,从过程数据着手进行结果的验证,保证与相关标准要求的一致性,对检验结果的准确性起到至关重要的作用。
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朱家浩;
施李丹
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摘要:
“猜想—验证”是小学数学教学中的一种重要数学思想方法与教学手段。在“猜想—验证”实施过程中存在学习方法无助化、教学过程形式化、学生思考被动化等问题。文章对人教版教材五年级下册“3的倍数的特征”一课进行“猜想—验证”的教学实践,设计了三个“猜想—验证”的教学环节,引导学生自主探究,通过方法从旧知迁至新知,教学从形式走向常态,学生从被动变为主动三个方面进行反思。
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石悦;
刘拴成;
房永雨;
丁海君;
吕二锁;
路玉红
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摘要:
【目的】筛选高丹草SRAP-PCR反应的最佳体系。【方法】采用单因素和正交试验设计相结合的方法,对影响高丹草SRAP-PCR反应体系的5个因素(dNTP、DNA、引物、Taq DNA聚合酶、Mg^(2+))进行优化;并对高丹草SRAP-PCR优化体系进行验证。【结果】高丹草SRAP-PCR的最佳反应体系为:dNTP浓度275μmol/L、模板DNA浓度3.0 ng/μL、引物浓度1.1μmol/L、Taq DNA聚合酶用量1.00 U、Mg^(2+)浓度2.25 mmol/L,用ddH_(2)O补足至20μL。【结论】筛选出的SRAP-PCR最佳体系扩增条带数目多、多态性丰富、重复性好。
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朱妍;
曹一辛;
蕫玛力
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摘要:
道路矢量数据在智慧农业等领域中发挥着重要作用。为解决道路矢量数据更新速度慢、自动化程度低的问题,本文提出一种基于矢量数据的道路更新方法。本文方法首先对已有矢量数据进行验证分析;然后以验证分析结果为基础,采用矢量数据纠正方法更新矢量数据;最后进行拓扑连接完成整条道路矢量数据更新。实验结果表明,本文方法能够保证更新结果精度以及自动化程度。
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刘艳婷;
曹丹;
陈姝;
肖光军;
魏容;
李祥坤;
赵明才
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摘要:
目的验证《中国老年健康人群血常规检测结果多中心调查》文中表7提供的中国老年健康人群血细胞分析参考区间是否适用于遂宁地区的表观健康老年人群。方法参照行业标准WS/T402-2012、WS/T405-2012及其他文献制定纳入标准及排除标准,从遂宁市中心医院体检人群中共募集1023例60~79岁的老年表观健康个体,按性别和年龄段分为4个亚组,验证各亚组血细胞分析检测结果落在参考区间范围内的比率(符合率)是否≥90%。符合率≥90%则表示参考区间验证通过;验证未通过或未提供参考区间时,则以非参数方法建立其参考区间(P_(2.5)~P_(97.5))。结果各亚组红细胞及白细胞相关参数的检测结果均90%以上落在《中国老年健康人群血常规检测结果多中心调查》文中表7提供的参考区间范围内,参考区间验证通过;而男性70~79岁年龄段血小板计数(PLT)的检测结果仅83.41%落在参考区间范围内,其符合率<90%,参考区间验证未通过。遂宁地区老年表观健康人群红细胞体积分布宽度-变异系数(RDW-CV)、红细胞体积分布宽度-标准差(RDW-SD)、PLT、平均血小板体积(MPV)、血小板压积(PCT)、血小板大细胞比率(P-LCR)、血小板分布宽度(PDW)的参考区间依次为:40.3~52.6fL、11.9%~15.1%、(96~284)×10^(9)/L、10.8~23.5fL、23.3%~60.8%、0.12%~0.32%、9.7~14.6fL。遂宁地区老年表观健康人群PLT的参考区间与成都地区较一致,而与北京、上海等地区存在一定的差异。结论《中国老年健康人群血常规检测结果多中心调查》文中表7提供的中国老年健康人群血细胞分析参考区间除PLT外均适用于遂宁地区的表观健康老年人群,且不同地区PLT的参考区间均存在一定的差异,各实验室在验证该参考区间时,应重点关注PLT参考区间的适宜性。
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冯宝龙;
任海斌;
段佳慧;
张厚森;
温春辉;
白晓森;
高飞;
王玉堂
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摘要:
鉴定天然化合物中苦味物质和确定其苦味阈值对于食物中苦味分子的发掘和利用至关重要。基于构效关系识别苦味分子及预测苦味分子阈值是一种低成本快速的方法。本研究利用分子操作环境(Molecular Operating Environment,MOE)、Chemopy和Mordred生成2D描述符,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forests,RF)算法建立苦味分子识别模型,利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、随机森林回归(Random Forests Regression,RFR)、k-最近邻回归(k-Nearest Neighbor Regression,kNNR)、主成分回归(Principle Component Regression,PCR)算法建立苦味阈值预测模型。结果表明:MOE-RF模型能够较好地识别分子是否具有苦味,准确度为0.982;ChemoPy-PLSR模型的苦味阈值预测效果最好,决定系数为0.85,误差均方根为0.43,可将这两个模型联合使用来预测分子是否具有苦味及苦味阈值。