Local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics

Medical image segmentation is of pivotal importance in computer-aided clinical diagnosis. Many factors, including noises, bias field effect, local volume effect, as well as tissue movement may affect the med- ical image, thus causing blurring or uneven characteristics when forming a picture. Such quality defects will inevitably impair the gray-scale difference between adjacent tissues and lead to insufficient segmentation or even leakage during tissue or organ segmentation. In the present investigation, a local adaptive segmentation algorithm for 3-D medical image based on robust feature statistics （LARFS） was proposed. By combining segmentation algorithm principles for traditional region growing （RG） and robust feature statistics （RFS）, the location and neighborhood image information of input seed point can be comprehensively analyzed by LARFS. Results show that, for different segmentation objects, under controlling the input parameter of growing factor within certain range, LARFS segmentation algorithm can adapt well to the regional geometric shape. And be- cause the robust feature statistics is applied in the contour evolution process, LARFS algorithm is not sensitive to noises and not easily influenced by image contrast and object topology. Hence, the leakage and excessive segmentation effects are ameliorated with a smooth edge, and the accuracy can be controlled within the effective error range.     

纳米管合成研究进展

当今纳米科学技术飞速发展，其中纳米管已构成了纳米材料的一个非常重要的类别。本文介绍近几年来由化学键结合的纳米管以及由分子间力形成的一些纳米或具有中观尺度的管状结构材料的合成研究进展。     

尾矿库漫顶溃决动态演化及溃口展宽模型试验

为研究尾矿库漫顶溃决动态演化过程与溃口发展机理及规律,通过3组相似模型试验,对溃口展宽过程和演变机理进行了系统分析,提出了尾矿坝漫顶模式下溃口展宽速率的幂函数公式,并讨论了库水位上升阶段浸润线的变化过程及溃决阶段不同浸润线埋深条件下流速、流量、溃口宽度的变化过程。研究结果表明：尾矿坝的溃决过程可分为坝面漫流与冲沟形成、坝体崩塌与溃口快速扩张及稳定泄流3个阶段;浸润线埋深对流量、流速及溃口最终宽度有较大影响,排渗失效时峰值流量及溃口最终宽度接近正常排渗时的1.5倍,峰值流速可达1.2～1.3倍;降低浸润线高度可以延缓溃决泥石流到达下游的时间,紧急撤离时间也可延长3 min左右;提出的幂函数公式计算值与实测值吻合较好。     

DOM型跨站脚本网络攻击防御有效路径模拟

由于DOM型跨站脚本攻击的不确定性,导致DOM型跨站脚本攻击防御困难.提出一种DOM型跨站脚本网络攻击防御有效路径模拟,通过构建可信度计算模块,对DOM跨站脚本攻击的路径进行计算,得到脚本攻击的大致过程与攻击特性,依据脚本攻击的攻击特性,建立可信度调度模块,对脚本攻击的访问速率进行检测,获取其攻击过程中的数据变化,凭借上述结果结合三种原则(安全性原则、先进性原则、高可用性原则)组建防御有效路径模拟平台,进而捕获不同防御方法对DOM跨站脚本攻击的数据波动与重定向,以此来实现对防御方法的模拟.实验证明,所设计的模拟平台能够对不同的防御方法进行精确的模拟,同时平台还能够模拟出防御方法的特性与薄弱点.     

学习行为大数据可视化的网络数据库学习仿真

针对传统数据库学习可视化程度低,有效提高学习效率,构建了学习行为大数据可视化的网络数据库学习方法.分析学习行为具体特征,结合贝叶斯理论按学习资源归类可视化数据;设定相关学习变量,观测变量,分别将正确率、错误率、所学知识难度、遗忘概率及状态概率等特征作为可视化函数,通过对学习行为数据采集和储存、分析学习行为及建立可视化模块,建立大数据可视化的网络数据库,充分掌握学习者学习行为情况,随后设定数据库学习评定指标函数;仿真结果表明,所提方法学习结果准确性高和平均任务完成效率都有较大提高,学习者的学习能力有显著提升,方法可行性更高.     

面向文本分类的多头注意力池化RCNN模型

针对经典循环卷积神经网络（RCNN）在池化层采用的最大池化策略较为单一,会忽略除最突出特征外的其他特征,影响分类精度的问题,提出基于多头注意力池化的循环卷积神经网络（MHAP-RCNN）模型。多头注意力池化可以充分考虑各特征对分类的贡献,且能在训练过程中动态优化,有效缓解最大池化的单一性问题。在三个公开的文本分类数据集上进行实验,结果表明与经典RCNN及其他各模型相比,提出的模型具有更好的文本分类性能。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

杨房沟水电站建设质量智慧管理系统的研发及应用

为提高工程管理效率、控制工程质量、减少人为因素对工程质量的影响,利用信息化、数字化、自动控制等技术对施工过程中的信息、混凝土温度、混凝土振捣、灌浆等环节进行智能监控和管理。为此,杨房沟水电站依托设计施工BIM管理系统的质量管理功能模块,以及由BIM系统集成的智能温控、智能振捣、智能灌浆、全过程影像采集系统,研发形成了大坝智能建造环境下的质量智慧管理系统。通过实现施工质量信息“实时采集-实时分析-决策反馈”的动态质量管理,解决了EPC建设模式以及传统大坝质量管理存在的施工质量控制、信息收集、分析、决策等方面的问题,提高了管理效率和管理质量,取得了较好的管理成效。     

稻草强化生物膜浮床脱除工业尾水中氮素及COD的效果

工业污水处理厂排放的尾水中总氮含量偏高,容易引起地表水体的富营养化。为了提高尾水中总氮的去除效率,通过模拟稳定塘静态和动态试验,对比了不同稻草添加量(0,0.18,0.54 g/L)强化生物膜浮床脱除工业尾水中总氮(TN)的效果。静态试验结果表明:随着稻草量的增加,TN的去除率显著提高;10 d后,添加0(CK)、0.18 g/L(T1)和0.54 g/L(T2)稻草的尾水中,TN去除率分别为18%,40%,93%。动态试验结果显示,水力停留时间(HRT)为 4 d时,CK、T1和T2的平均TN去除率分别为10%,22%,49%,且3种情况下的进出水COD浓度无显著差异。这主要是由于稻草通过缓慢释放碳源为生物膜中异养反硝化细菌提供可利用的有机物。研究成果可为工业尾水深度处理脱氮技术提供参考。     

一种基于用户投资偏好与产品特征的P2P网贷个性化推荐算法

互联网金融的蓬勃发展,在将普惠金融的实惠带给投资者的同时,也因理财产品的多样化,给投资者带来了挑选适合自己的网贷产品的困扰。鉴于此,系统结合P2P网贷平台投资者的个人投资偏好和平台产品的特征,设计了一种基于用户账户持续时间、活跃度及投资偏好的P2P网贷个性化推荐算法,以节约投资者决策时间,加快平台资金筹集进度。