MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型

针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。     

低压高过冷度下自然循环流动不稳定性实验研究

对具有长直上升段的自然循环系统，开展了流动不稳定性实验研究。同时，详细分析了低压、高入口过冷度条件下典型的流动不稳定现象。实验表明：自然循环系统的结构、流体的热边界条件会影响自然循环的运行特性及流动不稳定性类型。较高入口过冷度下，高热流密度导致系统脱离稳态后，很难重新回到稳定的两相自然循环流动状态。随着热流密度的提高，系统会经历间歇沸腾、复合动态流动不稳定性等状态。依据实验结果得到了高入口过冷度下的不稳定性边界图。在两相振荡期间，自然循环驱动压头和回路阻力的主要影响因素集中在长直上升段和加热段。加热段出口积聚的大量气泡对上、下游流体的强烈挤压作用是流量大幅振荡及逆流的主要原因。     

电子辐照GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池少子寿命的变化

为研究电子辐照空间太阳电池的损伤机制，对电子辐照GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池进行了光致发光谱测量，分析了GaInP顶电池及GaAs中间电池发光强度随电子注量的变化规律。利用辐射效率关系对归一化发光强度随电子辐照注量的变化进行了拟合，分别得到了GaInP顶电池及GaAs中间电池在不同辐照条件下的少子非辐射复合寿命τ_nr，通过对比辐照前后少子非辐射复合寿命的衰降变化，发现GaInP顶电池的抗辐照性能优于GaAs中间电池。     

重离子加速器数字电源回读系统

为提高数字电源回读数据的精确性、抑制噪声、降低成本，开发设计了全数字化回读系统。在本系统中，发送端的数字电源控制器通过光纤模块，按专用协议以2 kHz频率发送4种数据；接收端的数字信号采集设备接收、存储每台电源的回读数据，并标记以时间戳。系统采用有效机制保证每条数据通路的时钟同步，并提供了数据分析图形化界面。经现场测试，验证了系统的性能，达到了设计目的，使全数字化回读首次在重离子医用加速器励磁电源系统上得到成功应用。基于其较好的抗干扰性和经济性，未来可在重离子加速器中推广应用。     

基于多目标优化模型的承德市初始水权分配

针对我国初始水权分配的研究多处于一次分配,少有对其进行优化后二次分配的现状,将多目标优化原理引入初始水权分配中进行分配方案的优化研究。以承德市为例,先采用层次分析法在一定原则的指导下对该地区的水权进行一次分配;再在社会效益、经济效益及生态效益目标的指导下对水权的一次分配方案进行优化,从而获得优化后的初始水权分配方案。采用科学的方法将优化后初始水权的分配方案与优化前进行对比分析,结果表明优化后的分配方案较优化前在社会效益、经济效益及生态效益方面有较大提升,这为承德市未来用水提供了定量指导,并激励各用水主体自主节水。     

浅谈小学语文课堂的兴趣教学

小学语文教育是基础教育重要的一部分，小学语文教学应该针对学生的心理特征，有目的地引导学生的语文学习兴趣的培养。兴趣是最好的老师，也是学习的动力，语文课堂教学实现兴趣教学，能够在一定的程度上增加学生学习语文的积极性，能够起到提高教学效果的目的。因此，如何做到兴趣教学一直是各位教育专家关心的问题。     

一道二组分相平衡系统计算题的解法

物理化学知识点繁多,公式多而难记,对典型习题采用不同方法解题可以有效的提升教学效果。对一道二组分相平衡系统的习题分别应用了杠杆规则和物质守恒原理两种方法进行解题,通过分析对比,总结了两种解题方法各自的优点。对同一题型采用不同方法进行解题,加深了学生对杠杆规则的理解,提高了学生灵活应用杠杆规则解题的能力,使学生进一步认识到物质守恒原理在相平衡中的重要性。