2007年CONEXPO亚洲工程机械博览会展位销售开始

2007年CONEXPO亚洲工程机械博览会展位销售已经开始。展位信息提供在线查询，并发送给参展商。 CONEXPO亚洲工程机械博览会将于2007年12月4—7日，在中国广州中国出口商品交易会琶州展馆举行。展会向中外制造商开放，聚焦中国、亚太及其它相关地区，展出工程机械行业的最新技术、设备、产品和服务。展会举办场所也是具有重大国际影响力的中国最大展会——广交会的举办场馆。     

建筑语言演进的动力与规律——建筑创新的认识论基础

从建筑语言的系统性与矛盾性,去分析研究建筑语言演进的动力及其内在规律,并随之指出我们在建筑创作中所应确立和坚守的探索方向。     

信息认知逻辑及理论

本文主要探讨信息论跨学科发展的基本问题、理论和方法。通过分析Shannon测度,得出:‘划分’是获取信息的依据和根本方法。利用连续划分由离散信源熵推导连续信源熵。可消除logΔ→∞的矛盾。通过讨论模糊划分,得到划分的信息客观度和信息散失度;定量解决了正确选择‘划分’的问题。针对Shannon信源和划分的缺陷,本文提出了普适划分。从而可以认知信源输出的语法信息和语义识别信息;并且证明:Shannon信息是后者的近似。对先验知识不足的信源,用灰色信源描述。灰熵、灰信息作为熵和信息的估计;并用感知度δ_k定量描述了它们的接近程度,     

基于半监督对抗学习的图像语义分割

目的 将半监督对抗学习应用于图像语义分割,可以有效减少训练过程中人工生成标记的数量。作为生成器的分割网络的卷积算子只具有局部感受域,因此对于图像不同区域之间的远程依赖关系只能通过多个卷积层或增加卷积核的大小进行建模,但这种做法也同时失去了使用局部卷积结构获得的计算效率。此外,生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）中的另一个挑战是判别器的性能控制。在高维空间中,由判别器进行的密度比估计通常是不准确且不稳定的。为此,本文提出面向图像语义分割的半监督对抗学习方法。方法 在生成对抗网络的分割网络中附加两层自注意模块,在空间维度上对语义依赖关系进行建模。自注意模块通过对所有位置的特征进行加权求和,有选择地在每个位置聚合特征。因而能够在像素级正确标记值数据的基础上有效处理输入图像中广泛分离的空间区域之间的关系。同时,为解决提出的半监督对抗学习方法的稳定性问题,在训练过程中将谱归一化应用到对抗网络的判别器中,这种加权归一化方法不仅可以稳定判别器网络的训练,并且不需要对唯一的超参数进行密集调整即可获得满意性能,且实现简单,计算量少,即使在缺乏互补的正则化技术的情况下,谱归一化也可以比权重归一化和梯度损失更好地改善生成图像的质量。结果 实验在Cityscapes数据集及PASCAL VOC 2012（pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes）数据集上与9种方法进行比较。在Cityscapes数据集中,相比基线模型,性能提高了2.3%~3.2%。在PASCAL VOC 2012数据集中,性能比基线模型提高了1.4%~2.5%。同时,在PASCAL VOC 2012数据集上进行消融实验,可以看出本文方法的有效性。结论 本文提出的半监督对抗学习的语义分割方法,通过引入的自注意力机制捕获特征图上各像素之间的依赖关系,应用谱归一化增强对抗生成网络的稳定性,表现出了较好的鲁棒性和有效性。     

双重编—解码架构的肠胃镜图像息肉分割

目的 肠胃镜诊断一直被认为是检测及预防结直肠癌的金标准,但当前的临床检查中仍存在一定的漏诊概率,基于深度学习的肠胃内窥镜分割方法可以帮助医生准确评估癌前病变,对诊断和干预治疗都有积极作用。然而提高目标分割的准确性仍然是一项具有挑战性的工作,针对这一问题,本文提出一种基于双层编—解码结构的算法。方法 本文算法由上、下游网络构成,创新性地利用上游网络训练产生注意力权重图,对下游网络解码过程中的特征图产生注意力引导,使分割模型更加注重目标区域;提出子空间通道注意力结构,在跨越连接中提取多分辨率下的跨通道信息,可以有效细化分割边缘;最终输出添加残差结构防止网络退化。结果 在公共数据集CVC-ClinicDB(Colonoscopy Videos Challenge-ClinicDataBase)和Kvasir-Capsule上进行测试,采用Dice相似系数(Dice similariy coefficient,DSC)、均交并比(mean intersection over union,mIoU)、精确率(precision)以及召回率(recall)为评价指标,在两个数据集上的DSC分别达到了94.22%和96.02%。进一步将两个数据集混合,测试了算法在跨设备图像上的鲁棒性,其中DSC提升分别达到17%—20%,在没有后处理的情况下,相较其他先进模型(state-of-the-art,SOTA),如U-Net在DSC、mIoU以及recall上分别取得了1.64%、1.41%和2.54%的提升,与ResUNet++的对比中,在DSC以及recall指标上分别取得了2.23%和9.87%的提升,与SFA (selective feature aggregation network)、PraNet和TransFuse等算法相比,在上述评价指标上也均有显著提升。结论 本文算法可以有效提高医学图像分割效果,并且对小目标分割、边缘分割具有更高的准确率。     

OWL:一种用于语义网的描述逻辑

本体是语义网中的重要内容,它通过提供一个共享的、精确定义的术语源将语法扩展到语义.OWL是专门为Web设计的本体语言,它利用现有的Web标准(XML和RDF),添加了面向对象和基于框架的系统中常见的本体原语,具有强表达性的描述逻辑的严格形式化.OWL的逻辑基础是可以提供推理服务,既支持本体设计,又使得其在描述网络资源方面更接近于自动处理过程.     

一种基于语义关联的查询优化方法

提出了一种综合词法关系和语义分析的查询优化方法。通过对查询关键字词法特性和本体实例之间语义关联强弱的分析,提高了查询关键字到本体概念映射的完整性和准确率,帮助搜索引擎对用户的意图做出有效推测,解决了传统搜索引擎不能很好理解用户意图的问题。设计实现了相应的查询优化系统,实验表明该系统可以有效提高搜索的准确率。     

工程设计限额指标查询系统在EPC工程数字化建设中的应用

为了适应总承包（EPC）模式工程的市场需求,以应用较多的住宅类工程为研究对象,进行了EPC模式下工程设计限额指标查询系统研究,通过规范调整系数,工程量调整系数的修正,将基础限额数据转化成适应总承包（EPC）模式工程应用的设计限额数据,开发出了EPC模式下工程设计限额指标查询系统。帮助总承包单位解决了设计阶段成本控制问题,推动了设计公司设计限额数据方面的数字化转型,提高了设计公司在EPC工程数字化建设中的参与能力。     

鄂尔多斯盆地地层水的配伍性研究

通过对中国图书馆分类法和中国科学院图书馆图书分类法及测绘学叙词表等相关资料的分析,确定本体中的类和定义类的语义关系,基于Protégé工具构建测绘学科信息公共本体、测绘学科分类—中图法本体及测绘学科分类—科图法本体,在构建的本体基础上基于Oracle 11g语义技术构建测绘学科分类本体库,为进一步语义检索提供基础.     

基于携因素语义距离的定制西服订单聚类方法

为解决定制西服订单多样性和生产高效性的矛盾,利用大规模定制思想,结合定制西服订单商业特征到过程特征的映射建立了多段多级柔性西服物流编码系统,提出一种携因素语义距离订单聚类方法,该方法运用多级层次分析法确定了影响因素的权重,分析了编码属性的值域,将其分为有序属性和无序属性,并概念化得出了语义距离计算方法,采用改进的聚类识别算法对距离设计结构矩阵模型进行分割,实现了订单的聚类。通过实例计算表明了该方法能有效解决西服订单聚类问题。