基于语音人工智能的“黑广播”监测方法研究

"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。     

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。     

二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)治疗多囊卵巢综合征不孕的临床疗效

目的:探讨二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)对多囊卵巢综合征不孕治疗的临床效果。方法:采用随机数字表法将本院60例多囊卵巢综合征患者分为两组,其中对照组采用常规二甲双胍治疗,试验组采用二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)进行治疗,观察并比较两组患者经过治疗后的临床效果。结果:两组患者经过治疗后,试验组总有效率(96.67%)明显高于对照组(70.00%),试验组患者各生理指标明显低于对照组,试验组患者妊娠率(90.00%)明显高于对照组(50.00%),差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:采用二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)对多囊卵巢综合征不孕进行治疗,不但能够改善患者胰岛素抵抗,而且有效促进排卵以达到妊娠目的,安全、有效,应该在临床上广泛应用。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

铜渣改性制备多孔硅酸盐负载微纳米零价铁及其去除废水中的Cr(VI)

本研究以铜渣为原料，通过碳热还原法制备多孔硅酸盐负载型微纳米铁（简称微纳米铁），用于去除废水中的Cr（VI）。研究了微纳米铁的制备条件和废水降解条件对去除Cr（VI）的影响，并探究了相关的反应机理。结果表明，在焙烧温度为1 150℃、焙烧时间为40 min、煤用量为25%的条件下制备的微纳米铁去除Cr（VI）的效率最高。扫描电子显微镜和能谱分析表明，铜渣还原焙烧后形成多孔结构，硅酸盐孔洞表面镶嵌大量纳米级至微米级零价铁颗粒。增加微纳米铁的用量、提高废水温度和降低溶液的初始pH值，可以提高Cr（VI）的去除率。在微纳米铁用量为1 g/L、废水温度为27℃、初始pH为3的条件下，处理浓度为10 mg/L的废水，反应2.5 min即可去除100%的Cr（VI）。机理分析表明，微纳米铁与Cr（VI）发生了氧化还原反应，Cr（VI）被还原生成Cr（Ⅲ）并被矿化为铬铁矿。