基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别

早期蕈样肉芽肿（Mycosis fungoid, MF）可表现为红斑鳞屑性皮损,很难从银屑病及慢性湿疹等良性炎症性皮肤病中鉴别出来。本文提出了一种基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别方法。该方法基于皮肤镜图像和临床图像,采用ResNet18网络提取单模态图像的特征;设计跨模态的注意力模块,实现两种模态图像的特征融合;并且设计自注意力模块提取融合特征中的关键信息,改善信息冗余,从而提高蕈样肉芽肿智能识别的准确度。实验结果表明,本文所提出的智能诊断模型优于对比算法。将本文模型应用于皮肤科医生的实际临床诊断,通过实验组医生和对照组医生平均诊断准确率的变化证实了本文模型能够有效提升临床诊断水平。     

液晶显示器的选购

在近期购买液晶显示器可谓是相当划算的．想想，用不到3000大洋的价格．就能买到各大厂的优秀之做，的确是件快事．当然，这也和各大厂家之间的价格战有关系，但不管怎样．受益的还是消费者，那就不罗嗦了，看看下面的几款液晶显示器吧，说不定哪款就能打动你……     

基于动态负荷预测的配电网动态状态估计方法

随着相量测量单元(PMU)在配电网中的逐步部署,配电网动态状态估计逐渐成为智能配电网中的一个重要研究课题.为改进电力系统动态状态估计算法状态预测环节,通过负荷预测模型预测电力系统运行状况;将各节点负荷作为扩展状态变量,负荷预测结果作为新增量测,建立等式约束关系;在容积卡尔曼滤波(CKF)算法框架下,提出基于动态负荷预测...     

E级高性能计算机的维护故障诊断系统研究

E级计算机系统规模巨大,使得故障异常总量随之增多,导致诊断发现的难度增加,因此,迫切需要一套更加准确高效的实时维护故障诊断系统,对硬件系统进行全面的异常及故障信息实时检测、故障诊断及故障预测。传统故障诊断系统在面对数万节点规模的诊断时存在执行效率低、异常检测误报率高的问题,异常检测及故障诊断的覆盖率不足。对异常及故障检测、故障诊断与故障预测相关技术进行研究,分析技术原理及适用性,并结合E级高性能计算机实际工程需求,设计一套满足数E级高性能计算机需求的维护故障诊断系统。基于维护系统的结构组成设计可扩展的边缘诊断架构,将高性能计算机系统知识、专家知识与数理统计、机器学习相融合给出故障检测、诊断及预测算法,并针对专用场景建立预测模型。实验结果表明,该系统具有较好的可扩展性,能在10 s内完成对十万个节点规模系统的故障诊断,与传统故障诊断系统相比,异常检测某特定指标误报率从3.3%降低到几乎为0,硬件故障检测覆盖率从90.2%提升至96%以上,硬件故障诊断覆盖率从71%提升至约94%,能较准确地预测多个重要应用场景下的故障。     

项目驱动教学在药学实验中的应用

以学生为主体,教师为主导,将新药萘普西诺的合成项目应用于药学实验中,旨在完成任务的过程中激发学生探索的积极性和自主学习的兴趣,变被动学习为主动学习,培养学生发现问题和解决问题的能力、创新能力以及严谨的科研素质,为培养卓越药学人才奠定基础。     

聚合物／碳纳米管复合材料的研究进展

对碳纳米管及近年来制备碳纳米管/聚合物复合材料的研究进展进行了简要介绍。     

阴离子聚合尼龙6复合材料研究进展

综述了阴离子开环聚合尼龙6(APA6)及其复合材料在学术和工业上的研究成果.APA6复合材料包括短纤维增强APA6复合材料、连续纤维增强APA6复合材料、纤维织物增强APA6复合材料、自增强APA6复合材料和APA6纳米复合材料.详细介绍了相关APA6复合材料的成型工艺.APA6聚合过程中工艺参数、成型工艺、反应体系和...     

壳聚糖-聚丙烯酰胺絮凝剂的制备及其絮凝性能研究

在氮气保护下,以硝酸铈铵为引发剂,壳聚糖(CS)和丙烯酰胺(AM)为原料,接枝制得壳聚糖-聚丙烯酰胺接枝共聚物P(CS-AM).以正交试验法得到CS接枝AM的最佳反应条件为:m(CS)∶m (AM)为1∶4,反应pH值为3,引发剂溶质占溶液质量分数为0.1％,水浴温度为55℃.分别采用红外光谱(FT-IR),扫描电镜(SEM),热重分析(TG)对产物进行表征.以处理高岭土模拟水样来评价其絮凝性能,考察了接枝率、絮凝剂投加量和体系pH对絮凝性能的影响,在此基础上,对比了CS、P(AM-CS)、聚丙烯酰胺(PAM)和聚合硫酸铝铁(PAFS)这4种絮凝剂的絮凝性能.结果 表明,P(CS-AM)处理高岭土模拟水样的上清液浊度为8NTU,絮凝性能明显优于CS、PAM和PAFS.