基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

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。     

基于大数据的制造业转型升级

研究基于大数据的制造业转型升级方式和转型升级效果,针对基于大数据的制造业转型升级中存在的问题,如大数据自身不足,核心技术与自主创新能力程度低下,生产性服务要素投入与全球资源整合能力不足,服务体系薄弱与产品质量等问题,提出具体建议。     

《数据之道——身边的数据》教学案例

●教学内容分析浙江省小学信息技术教材六年级上册第一单元“数据与大数据”是关于数据的综合性学习。根据教材的知识序列,结合时代发展和实际生活,笔者设计了这节单元起始课,以共享单车的调查研究为主线,引导学生体验数据处理的一般过程(数据的获取与整理、分析、应用),从中让学生体验计算机处理数据的高效与便捷,初步感知数据的重要性,为后续学习奠定基础。     

DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

浅谈2015年广东省水泥市场走向

<正>2014年,尽管国家宏观经济环境整体趋弱,水泥行业需求增速大幅下滑,但仍有部分省份取得量利双收的良好成绩。数字水泥网数据显示,2014年广东省全年水泥需求量突破1.5亿吨,同比增长10%,增速仅次于贵州省位居全国第二位(西藏除外);利润总额达到65.28亿元,同比增长60%,超过2011年最好年份的55亿元,再创历史新高。广东省独树一帜的表现主要得益于两个方面:一方面自身区域相对旺盛的需求背景,     

大数据时代民用飞机型号档案工作探索

大数据时代的到来给档案工作带来了机遇和挑战。本文讲述了大数据和民用飞机型号档案的关系,探讨了在大数据时代民用飞机型号档案管理模式的变革、利用服务模式的创新、管理组织机构的变化、管理人员角色的转变,阐述了大数据时代民用飞机型号档案收集、整理、保管、利用、编研等工作内容的变化。