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1.
磁感应断层成像作为一种新的检测成像技术,在脑出血等疾病的临床诊断和连续检测中具有重要的应用价值。 磁感应
断层成像系统由激励线圈和检测线圈两种线圈组成,其中激励线圈只有一个,而检测线圈在以往的研究中多达十几个甚至几十
个。 由于空间限制以及线圈之间的相互干扰,如何在不损失成像准确度的情况下最大程度减少线圈的个数具有重要的研究意
义。 针对此问题,本文提出了仅使用 5 个检测线圈,分别检测两个相互垂直方向磁场信息的双向检测成像方法。 进行了含有半
径为 15 mm 的单个异质体和半径分别为 7 和 15 mm 的两个异质体的复杂头部模型仿真实验和异质体检测的仿体实验,结果均
表明双向检测成像方式不仅可以抵消检测线圈个数减少带来的影响,而且具有更高的抗噪性能和成像准确度,从而为推动 MIT
的实际应用奠定了技术基础。 相似文献
2.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位. 相似文献
3.
4.
跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中. 相似文献
5.
谷丽霞 《自动化技术与应用》2021,40(4):73-77
由于医院财务信息中需要加密的数据较多,在信息加密过程中常出现系统稳定性差的r问题,为此将超混沌双向认证方法应用到医院财务信息安全加密系统设计中.实验证明,所设计的基于超混沌双向认证的医院财务信息安全加密系统比传统系统稳定性强. 相似文献
6.
针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。 相似文献
7.
针对高压隔离开关运行维护中经常出现的触头发热、机构卡涩等问题,本文设计了一套状态智能感知系统,实现隔离开关触头温升、分合闸位置双确认、可视化校验等运行状态的实时监测及评估,本文设计的状态感知系统有利于增强隔离开关运行可靠性及运维便捷性,有效提升高压开关设备智能化水平,是变电站高压开关设备一二次融合的有益探索. 相似文献
8.
为了解决气体绝缘开关设备内部细微缺陷X-DR成像重影雾化、纹理不清晰、易造成误诊断等问题,提出一种基于超分辨率注意力机制改进的气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)内部细微缺陷X-DR图像检测算法.该方法以高效亚像素卷积神经网络为框架,引入双层计算机注意力机制SE模块,构成新颖的SE-ESPCN超分辨率网络.通过对GIS设备X-DR图像通道重要程度进行评判,赋予图像卷积层不同的权重,以增强图像故障细节的成像效果.实验结果表明:SE模块与亚像素卷积神经网络的融合,不仅保障了GIS设备故障区域成像的实时性,而且算法输出的高分辨率X-DR图像缺陷细节清晰可见,便于观察,提高了工作人员对缺陷检测的效率与准确性,为实际工程中GIS设备X-DR成像系统改良提供了一定的参考. 相似文献
9.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
10.
LLC谐振网络变换器是一种软开关变换器,能够降低损耗、实现高频化、提高效率,在通信电源、电池充电器等方面有着广泛的应用。传统LLC变换器为隔离型的谐振变换器,其中包含一个高频隔离变压器。在功率较大的场合中,隔离变压器设计困难,且漏感较大,导致损耗高,影响变换器性能;另一方面,隔离变压器由两个绕组组成,导致谐振变换器的体积较大,从而影响变换器的功率密度,若直接将其用于高频、高效的非隔离应用场合,不利于其效率和成本优势的发挥。提出一种具有输入输出共地结构的非隔离型LLC谐振变换器,适用于光伏逆变器、LED恒流驱动等非隔离场合。最后搭建了实验平台,实验验证了理论的正确性。 相似文献