首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   65篇
  免费   6篇
  国内免费   8篇
电工技术   5篇
综合类   17篇
金属工艺   2篇
机械仪表   4篇
建筑科学   1篇
矿业工程   5篇
轻工业   2篇
武器工业   1篇
无线电   6篇
一般工业技术   4篇
冶金工业   2篇
自动化技术   30篇
  2024年   5篇
  2023年   13篇
  2022年   3篇
  2021年   5篇
  2020年   2篇
  2019年   2篇
  2018年   1篇
  2017年   1篇
  2016年   2篇
  2015年   8篇
  2014年   3篇
  2013年   3篇
  2012年   2篇
  2010年   2篇
  2009年   3篇
  2007年   3篇
  2006年   3篇
  2005年   8篇
  2004年   6篇
  2003年   2篇
  2000年   1篇
  1996年   1篇
排序方式: 共有79条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
针对皮肤病分割问题中皮肤病变区域大小不一且形状各异问题,提出一种基于多尺度特征融合的双U型皮肤病分割算法.该算法由粗分U型网络和细分U型网络两部分组成.首先粗分U型网络编码部分采用预训练VGG-19模型对相关特征进行多尺度特征提取;在解码阶段利用改进注意力残差块将底层与高层信息进行有效的映射融合,得到初步的Mask;然后将初步生成的Mask与原图像聚合,并输入多路特征提取编码器中进行二次特征蒸馏;而细分U型网络解码器同时与粗分U型网络编码部分和细分U型网络的编码部分特征映射进行融合,保证网络可以聚合更多的有效特征;最后利用Focal Tversky损失函数进一步提升分割效果.实验表明,所提算法在ISBI2016数据集上实验分割精度为96.11%、敏感度为93.59%、特异性为97.10%、Dice系数为93.14%、Jaccard系数为87.17%,能够有效地分割皮肤病病变区域.  相似文献   
2.
眼底视网膜血管的检测与分析对许多眼科疾病的诊断具有重要意义.为了更精确、健全地提取视网膜血管的特征信息,提出一种融合多标签损失与双注意力的U型网络模型.首先在编码部分通过空间金字塔池化提供多尺度输入,在U型网络内部融入双注意残差块提升网络对特征信息的提取能力;其次,在网络底部嵌入特征相似模块以捕获特征之间的远程依赖关系,为了有效地抑制眼底图像中的噪声影响和捕获血管多尺度信息,在跳连部分分别引入双路径注意门机制与稠密的空洞空间金字塔池化模块;最后,在解码部分设置侧输出层生成与层级对应的局部预测图像,并配合多标签Dice损失函数进行训练.在DRIVE,STARE和CHASE_DB1数据集上进行实验,灵敏度分别为80.54%, 83.97%和82.40%,受试者曲线下的面积(AUC)分别为98.07%, 98.50%和98.36%.  相似文献   
3.
由于改性麦糟吸附三价砷离子As(Ⅲ)的过程复杂,引入特征提取的方法将能够快速发现实验中各因素对吸附率的影响,揭示改性麦糟吸附As(Ⅲ)的最适条件和最佳效果.应用线性降维方法主成分分析和非线性降维方法流形学习提取官能基团和吸附活性质之间的关系.最后,利用支持向量回归模型和偏最小二乘法模型建立构效关系模型,探寻得出最佳吸附条件为:改性剂浓度1 mg/L,改性剂溶液pH为7,改性时间为12h,反应温度为20℃,吸附时间为2h,改性麦糟用量为0.3 mg,吸附率能达到96.19%.  相似文献   
4.
杨国亮  谢乃俊  余嘉玮  梁礼明 《计算机科学》2015,42(3):296-300, 306
为了在特征提取过程中保持数据低秩特性不变,提出了一种基于低秩表示的线性保持投影算法用于维数约简。它能够使降维后的低维空间中的数据依旧较好地保持在原始高维空间中的低秩特性,准确地学习出数据的低维子空间。通过构建两个不同的低秩表示模型来 揭示两种不同结构特性的低秩权重,然后以保持数据的这两个低秩权重关系为目的来求解高维数据的低维空间。 在ORL库和Yale库人脸库上的实验结果证明,该算法比传统的特征提取方法更有效。  相似文献   
5.
糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是目前人类的主要致盲疾病之一。针对DR数据集中样本类间差异小和类分布不均衡等制约分级性能提高的问题,本文提出一种融合注意力线性特征多样化(fusion of attention linear feature diversification, FALFD)的分级算法。该算法首先用改进的Res2Net残差网络作为模型骨干来增大感受野,进一步提高网络捕捉特征信息的能力;其次引入自适应特征多样化模块(adaptive feature diversification module, AFDM)对眼底图像可分辨的微小病理特征进行识别,获得具有高语义信息的局部特征,避免单一特征区域的限制,进而提高分级准确度;再后利用双线性注意力融合模块(bilinear attention fusion module, BAFM)增加可判别区域特征的网络权重占比;最后采用正则化焦点损失(focal loss, FL)进一步提升算法的分类性能。在IDRID数据集上,灵敏度和特异性分别为94.20%和97.05%,二次加权系数为87.83%;在APTO...  相似文献   
6.
杨国亮  罗璐  鲁海荣  丰义琴  梁礼明 《计算机科学》2015,42(Z6):180-183, 198
针对遮挡和光照等因素影响的人脸图像,提出一种具有低秩稀疏性的矩阵回归模型。该模型采用低秩性约束回归误差,采用p范数约束回归系数使其达到稀疏最大化,然后通过广义迭代阈值算法求解p范数,最后用交替方向法求解模型参数。在AR和Extended Yale B人脸数据库上的实验表明,与当前的回归算法相比,该算法具有更高的识别率,能够更好地消除由遮挡引起的结构性噪声,且对光照变化也具有更强的鲁棒性。  相似文献   
7.
以肝脏病人为例,提出将PSO-SVM分类模型用于识别肝病患者.针对单核函数SVM的局限性和改善SVM分类器的非线性处理能力和泛化能力的问题,提出将全局核函数和局部核函数结合的混合核函数应用到SVM模型建模中.然后通过PSO算法对SVM模型的参数寻优,最后利用混合核分类器对与肝功能相关的9种指标进行分类并识别初期肝病患者.该实验结果证明该模型对初期肝病患者的辨识有很好的准确率,可以为医生的诊断提供重要的辅助手段和对患者尤其是初期肝病患者及时发现、及时治疗.  相似文献   
8.
通过分析"电子系统课程设计"教学中存在的问题,阐述基于CDIO工程教育模式下的"电子系统课程设计"教学改革和实践,提出了该实践课程教学改革的具体措施,培养学生的综合实践和创新能力,从而构建了新的"电子系统课程设计"实践教学模式。实践表明,此课程设计模式避免了重理论轻实践、人才培养观念滞后、高等教育与社会需求脱节等问题,并在短期内整合了学生所学的知识,提高了学生的综合能力。  相似文献   
9.
10.
针对现有皮肤病变图像分割时缺乏多尺度特征提取,从而导致细节信息缺失和病变区域误分割的问题,本文提出一种融合多尺度Transformer的编解码网络皮肤病变分割算法。首先运用Transformer模块构建分层编码器,分层编码器从全局特征变化角度出发,多尺度分析皮肤病变区域;然后利用多尺度融合模块、通道注意力模块和联合层构建融合解码器,多尺度融合模块互补分层编码器中浅层网络信息与深层网络信息,增强空间信息和语义信息间的依赖关系,通道注意力模块能够有效识别特征丰富的通道,提高算法分割精度;最后引入扩展模块恢复图像大小以匹配实际需求。将该算法在ISBI2016、ISBI2017和ISIC2018三个公共数据集上进行实验测试,其像素精度分别为96.70%、94.50%和95.39%,平均交并比分别为91.69%、85.74%和89.29%,算法测试整体性能优于现有算法。仿真实验证明,多尺度Transformer编解码网络能够有效地分割皮肤病变图像。  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号