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光弹性应力计的数值模拟及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于光弹性应力计在现场应用中存在的一些问题,根据数值模拟结果,应用能量守衡原理分析了对光弹性应力计灵敏度影响的若干因素,绘制了可供实际应用参考的条纹级数图,得出的结论在现场实验中得到了验证。 相似文献
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图像分割是计算机辅助阅片的基础, 伤口图像分割的准确率直接影响伤口分析的结果. 传统方法进行伤口分割步骤繁琐, 准确率低. 目前已有少部分人利用深度学习进行伤口图像分割, 但是他们都是基于小型数据集, 难以发挥深度神经网络的优势, 准确率难以进一步提高. 充分发挥深度学习在图像分割领域的优势需要大型数据集, 目前还没有关于伤口图像的大型公共数据集, 而制作大型伤口图像数据集需要人工标记, 耗费大量时间和精力. 本文提出基于迁移学习的伤口图像分割方法, 首先利用大型公共数据集训练ResNet50网络作为特征提取器, 再利用该特征提取器连接上两个并行的注意力机制后在利用小型伤口图像数据集进行再训练. 实验表明本方法的分割结果在平均交并比上有较大提高, 在某种程度上解决了缺乏大型伤口图像数据集而导致伤口图像分割准确率低的问题. 相似文献
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准确的命名实体识别是结构化电子病历的基础, 对于电子病历规范化编写有着重要的作用, 而现今的分词工具对于专业的医疗术语无法做到完全正确的区分, 使得结构化电子病历难以实现. 针对医疗实体识别中出现的问题, 本文提出了一种在命名实体识别领域中改进的BiLSTM-CRF深度学习模型. 模型将文字和标签结合作为输入, 在多头注意力机制中使模型关注更多的有用信息, BiLSTM对输入进行特征提取, 得到每个文字在所有标签上的概率, CRF在训练过程中学习到数据集中的约束, 进行解码时可以提高结果的准确率. 实验使用人工标注的1000份电子病历作为数据集, 使用BIO标注方式. 从测试集的结果来看, 相对于传统的BiLSTM-CRF模型, 该模型在实体类别上的F1值提升了3%–11%, 验证了该模型在医疗命名实体识别中的有效性. 相似文献
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提出了一种异地实时卷镜像系统中数据初始化方法,解决了目前大多数容灾系统进行数据初始化时需要中断企业服务的问题。该方法首先启动了原卷的数据监控,然后进行数据同步,实时捕获数据同步过程中变化的数据并缓存在海量缓存中,同步完成后发送缓存数据到远程备份中心进行重写操作,实现远程镜像卷中数据的初始化。实验结果证明,数据初始化后,应用服务器原卷和远程备份中心镜像卷的数据一致,为数据实时镜像提供数据一致性起点。 相似文献
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