结合感知损失与双重对抗网络的低剂量CT图像去噪

低剂量计算机断层扫描（LDCT）成像技术在医学诊断中得到广泛应用,但其斑纹噪声和非平稳条纹伪影复杂,目前多数算法仅依靠推断条件后验概率来实现图像去噪,无法应对LDCT图像噪声复杂、数据量少、先验知识缺乏的问题。提出一种结合感知损失的双重对抗网络去噪算法,以实现LDCT图像复原。该算法包含一个去噪器和一个生成器,分别从图像去噪和噪声生成2个角度来建模干净-噪声图像对的联合分布,通过联合学习使得去噪器和生成器相互指导,从而充分学习数据中的噪声信息和清晰图像信息,且学习到的去噪器可以直接用于LDCT图像修复。考虑到通过感知损失学习语义特征差异可以使去噪结果保留更多的细节和边缘信息,提出一种掩膜自监督方法,针对CT图像域训练一个语义特征提取网络用于计算感知损失。实验结果表明,与BM3D、RED-CNN、WGAN-VGG等主流去噪算法相比,该算法可以有效抑制噪声并去除伪影,最大程度地保留边缘轮廓和纹理细节,产生更符合人眼视觉特性的去噪效果,与当下LDCT图像去噪性能较好的SACNN算法相比,所提算法的PSNR和SSIM指标分别提升1.26 dB和1.8%。     

基于梯度能带结构的高速非制冷中波红外HgCdTe探测器

报道了基于梯度能带结构的高速室温中波红外HgCdTe器件,器件设计为n-on-p同质结结构,在300 K的零偏压条件下达到了1.33 ns（750 MHz）的总的响应时间,相对于非制冷的碲镉汞器件和工作于高偏压下的碲镉汞APD器件响应速度有所提高。基于一维模型的分析表明,吸收层中的组分梯度可以形成内置电场并改变了载流子的输运特性,该模型由不同组分梯度的HgCdTe器件的实验对比验证。因此,此项工作优化了高速HgCdTe中波红外探测器的设计,并为设计超快中波红外光电探测器提供了一种可行的思路。     

虚拟项目中的团队和项目管理

围绕CDIO工程教育理念,为实现"做中学",提出为学生量身定做的虚拟项目的设立。并对虚拟项目中的团队和项目管理进行研究,从团队建立、项目管理、任务实现以及考核方式等方面进行探索。经初步推广评价,该研究提高了教学质量,使教师和学生双方都受益。     

基于FPGA的多路正弦波信号发生器专用芯片设计

基于开源思想与SOPC技术,采用32位开源软核处理器OR1200和开源软核DDS,在FPGA上实现了频率、相位可预置并且可调的3路正弦波信号发生器专用芯片的设计.该专用芯片基于OR1200固化专用程序实现,通过UART传输控制数据,可同时控制3路正弦波的产生,其频率范围为1 Hz～100 MHz,步进频率为1 Hz,相位范围为0°～359°.设计方案在DE2-70开发板上进行了实际验证,证明了设计的正确性和可行性.     

后现代主义思潮对中国当代平面设计发展的影响

在人类生活越来越体现个性化的时代,后现代主义扩宽了设计师的视野,丰富了设计的多样性,中国当代平面设计的作品中处处流露出后现代主义潜移默化的影响。本文通过对后现代主义思潮的论述,分析了后现代主义在意识形态和表现手法方面对我国当代平面设计发展的影响,吸取其影响的积极因素,将有助于我国当代平面设计的新发展。     

嵌入式浏览器CSS引擎的研究与改进

层叠样式表(CSS)引擎的效率提升是嵌入式浏览器的性能瓶颈。为此,提出提升CSS引擎效率样式管理的改进和设计方法。该方法增加对用户操作相关伪类样式规则的分类,以减少对非必要的伪类样式规则匹配,匹配完全失效节点的记忆能够为兄弟节点提供样式规则匹配的指示,并减少样式规则匹配次数。实验结果表明,对于不同网页的样式规则匹配总时间消耗减少3%~15%左右。     

一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法

提出了一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法.与或图表示是一种分层次的产生式模型,能够分离肖像画的结构和风格并解释其多样性.采用这种模型,该方法能够从一幅正面的人脸图像自动地产生出一系列不同风格的肖像画.该方法将肖像画分解成各个部分,每一部分都对应许多子模板,这些子模板作为肖像画与或图中的叶子结点.而肖像画与或图就像一个"母模板"能够产生出大量的由子模板组合而成有效的新肖像画.该方法受益于多个不同风格的模板库,改变模板库的风格就能方便地更改生成肖像画的风格.文中所提供的例子表明了该方法的有效性.     

基于DOM树和递归X—Y分割算法的Zone树模型

在分析DOM树的基础上提出一种基于DOM树和递归X—Y分割算法,可以根据网页的几何布局生成Zone树模型。描述了将Zone树模型和递归X—Y算法应用到文献数据检索的优越性,给出构建Zone树模型的算法。该模型主要用于在线文献的数据提取,具有速度快、准确性高等特点,优于目前大多数浏览器所采用的DOM树结构。     

基于框架语义的高考语文阅读理解答案句抽取

高考语文阅读理解问答相对普通阅读理解问答难度更大,问句抽象表述的理解需要更深层的语言分析技术,答案候选句抽取更注重与问句的关联分析,答案候选句排序更注重答案句之间的语义相关性。为此,该文提出借助框架语义匹配和框架语义关系抽取答案候选句,在排序时引入流形排序模型,通过答案句之间的框架语义相关度将排序分数进行传播,最终选取分数较高的Top-4作为答案句。在北京近12年高考语文阅读理解问答题上的准确率与召回率分别达到了53.65%与79.06%。     

基于非下采样轮廓波变换和多核学习的盲图像质量评价

非下采样轮廓波(Contourlet)变换具有多尺度、多方向特性,能够对图像纹理和结构信息进行精确提取,可以很好地模拟人类视觉系统的多分辨率特性,基于此提出一种基于非下采样Contourlet变换的通用型盲(无参考)图像质量评价算法。首先在空间域上对图像进行非下采样Contourlet变换;然后在各方向带中分别提取能有效反映人类视觉失真程度的特征:高频幅值、平均梯度、信息熵作为图像的特征;最后将其输入到高效的分层多核学习机中学习,预测图像的质量得分。在混合失真型数据库和3个单失真型数据库上的交叉实验结果表明,该算法性能优越,能很好地预测失真图像质量,具有很好的主客观一致性。