基于产汇流理论的设计洪水推理公式方法改进

北京水科院推理公式法的建立、发展及成功应用,是我国水文科学的重要成就之一。水科院法是推理公式的优化,该方法考虑了暴雨时程的变化,在净雨分析时引入产流历时的概念,采用暴雨及平均损失强度进行洪水计算。近年来,实践验证及综合分析表明,水科院法采用的关键参数平均损失强度概化设定存在不确定性。损失强度概化设定实质是设计暴雨推求净雨过程中的扣损问题,而净雨计算可依靠目前较成熟的产汇流理论。利用降雨径流相关法,可推算出最大汇流历时的净雨量,也可计算净雨过程,得到净雨过程与断面出口洪水的对应关系,以避免损失强度概化设定的不确定性,使洪水计算结果接近实际,从而完善了推理公式法。     

利用iGPS进行大尺寸空间坐标测量的不确定度评估

iGPS是一种基于激光旋转扫描定位的网络式大尺寸空间坐标测量系统。为分析系统的空间坐标测量不确定度,建立空间坐标测量模型,分析影响系统测量精度的误差源,利用蒙特卡罗法进行了仿真。针对其典型的四站网络测量系统,对系统的测量不确定度进行评估,获得系统的误差分布规律,为iGPS现场大尺寸精密测量系统的具体应用提供有利的支撑。     

发展“滚动羊”和“激励牛” 全力扶持移民发展畜牧养殖业

迁西县是潘家口、大黑汀两水库库区移民迁出及接收安置的大县。移民人均仅有0．29亩瘠薄山地，生产资源不足，收入低，生活困难。为改善移民的生产生活条件，促进移民增收，迁西县移民迁建办公室狠抓移民村的畜牧养殖。截至目前，移民村羊存栏11250只，牛存栏1430头，分别比去年同期增长40％和35％。     

深度学习与影像自动化评估的肾肿瘤剜除术难度预分析

目的 早期肾癌可以通过肾肿瘤剜除术进行有效治疗，为了降低手术难度和减少手术并发症，需要对手术的难度进行合理有效的评估。本文将深度学习、医学影像组学和图像分析技术进行结合，提出一种基于CT（computed tomography）影像的肾肿瘤剜除术难度自动评估方法。方法 首先建立一个级联的端到端分割模型对肾脏、肾肿瘤和腹壁同时进行分割，同时融入子像素卷积与注意力机制，保证了小体积肿瘤分割的精确性；然后使用影像组学特征对误判的肾肿瘤进行去除；最后依据分割结果，采用国际标准的梅奥肾周粘连概率（Mayo adhesive probability，MAP）评分和R.E.N.A.L评分对肾脏和肾肿瘤进行自动化的评估计算，并根据计算结果得出肾肿瘤剜除术难度。结果 将实验的自动化评估结果与三甲医院泌尿科的3位医疗专家的结果进行对比，从预测的平均结果来看，超过两个专家，与最好的专家相差仅0.1%。平均预测时间，单个肿瘤约为244 ms，标准差只有8 ms，专家评估时间约为26 s，标准差在3 s左右，自动评估速度是人工的108倍左右。结论 自动化评估结果整体上与专家评估水平基本一致，同时评估速度更加快速稳定，可以有效替代专家进行自动化评估，为术前准确诊断、手术方案个体化规划和手术入路选择提供准确可靠的决策支持，给手术难度诊断评估提供智能化的医疗解决方案。