基于残差卷积与多头自注意力的CXR图像分类

为了提高新型冠状病毒肺炎（COVID-19）检测的效率和准确性,本文提出一种自动识别COVID-19胸部X射线（Chest X Ray,CXR）图像的网络模型（MHRA-RCNet）。在ResNet50的基础上,首先采用残差卷积对CXR图像中形状复杂的感染区域进行局部特征提取;其次选择在ResNet50的二、三阶段引入多头关系聚合模块,以增强对全局信息的建模能力;为了进一步将局部信息和全局信息进行融合,以提高特征的表达能力和特征之间位置的相关性,本文还在ResNet50的最后阶段引入了空洞视觉Transforme模块,有助于识别CXR图像中复杂的病变区域;最后将融合后的特征以串联方式输入全局平均池化层进行全局空间信息整合,通过多层感知机进行图像分类并进行可视化分析。在公开访问的COVID-19 Radiography Database数据集上进行图像分类,实验结果显示,MHRA-RCNet模型在多项指标上均优于其基础模型ResNet50和其他分类模型,其整体准确率、精确度、灵敏度、特异性和F1分别提高到98.12%、97.36%、96.60%、98.47%和96.98%,证明了MHRA-RCNet模型在图像分类任务上的有效性。另外,MHRA-RCNet模型对新冠肺炎识别的精确度、灵敏度和特异性分别为98.32%、97.64%和99.59%,具有较好的识别效果和分类性能。     

压力容器大型锻钢筒体的制造技术

<正> 随着设备的大型化,近年来在石油化工(加氢、脱硫反应器)、电力(核电站反应堆压力容器)、煤的液化、气化等诸工业中的压力容器使用厚环状截面的锻钢件的场合越来越多,从而使筒体锻件的锻造技术成为设计制造压力容器的一个关键问题。我国在八十年代初开始自行设计制造锻焊式加氢反应器,其简体锻件是由北京重型机器厂制造的。