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在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值. 相似文献
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2021年1月13日,英特尔公布的一则消息令这家公司获得业界的极大关注。当天,英特尔宣布任命帕特·基辛格(Pat Gelsinger)为新一任CEO,帕特·基辛格将在2月15日接替现任CEO司睿博(Bob Swan)。我们知道,前任CEO布莱恩·科再奇(Brian Krzanich)离职后,财务出身的司睿博临危受命,到目前也才上任两年,为什么在这个节骨眼上英特尔又换帅了呢?帕特·基辛格又是何许人?他能带领英特尔发起大反攻吗? 相似文献
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介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。 相似文献
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《中国眼镜科技杂志》2015,(1):1
<正>建立角膜联盟,搭建信息共享平台,能让紧急的患者及时得到救助,保住光明。——暨南大学眼科教授、成都爱迪眼科名誉院长姚晓明成人渐进验配技术真的没那么复杂;禁忌症(人群)真的没那么多。相比技术更关键的是沟通,如何让消费者更好地接受、更愿意配戴,才是更大的挑战。——天津万里路视光培训学校王冬 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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