基于多尺度特征融合双U型皮肤病变分割算法

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.     

融合多标签损失与双注意力的U型视网膜血管分割

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%.     

基于混合核函数PSO-SVM的初期肝病患者辨识模型研究

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.     

联合低秩和p稀疏约束矩阵回归的人脸识别算法

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。     

融合注意力线性特征多样化的DR分级模型

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...     

CDIO模式下电子系统课程设计研究与实践

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。     

特征提取的改性麦糟吸附三价砷离子模型

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％.     

改进轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测

针对钢材表面缺陷形态多样、结构复杂且存在检测目标漏检现象和算法参数量过大等问题,提出一种轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法。该方法一是设计VoVGA-FPN网络,以减少信息传递过程中的丢失,增强网络特征融合能力;二是构建三重坐标注意力机制,提升模型对空间和通道信息的特征提取能力;三是引入鬼影混洗卷积,在提高精度的同时降低模型参数量和计算量;四是增加大目标检测层,改善特征图中部分缺陷占比较大,导致检测精度低的问题。在NEU-DET和Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,改进后算法与原模型相比,mAP分别提升5.7%和8.5%;参数量和计算量分别降低0.61 M和4.2 G;精确度和召回率分别提升7.1%,1.8%和8.9%,7.0%。实验结果表明,改进后的算法更好地平衡了检测精度和轻量化,为边缘终端设备提供了参考。     

做夜场需要“技术”

对经销商来说．无论是夜场还是大型酒店都意味着可能有高销量（有销量不一定有高利润）和高风险。在圈子里，也时有做一些大场子的同行，他们与优势终端合作，看起来是相当的惹眼。不过，你要知道，这些能买下专场促销权的经销商，往往背后都是由厂家来买单，甚至还有通过买专场来吃厂家费用的。现在还有一类自己买下终端酒水供货权的经销商，要知道这需要对终端有相当的控制力。