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邮电部重庆通信设备厂’95新产品展示会于10月14日厂庆日隆重开幕。展示会上通过组网通电演示的方式,展出了8大类60多种新产品,其中包括国际90年代才投入使用的、表征信息高速公路级的SDH光同步数字系列设备,960路、720路及480路光电复用设备,程控交换设备和微波通信设备,各种型号规格的数字分配架、光分配架设备等。 相似文献
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目的 Ki67分数是乳腺癌预后评估的重要指标,计算该分数的关键步骤是检测阴性与阳性癌细胞核。人工检测面临疲劳与主观差异的问题。卷积神经网络有望实现高质量、自动化的细胞核检测,然而需要病理专家为其标注细胞核。为了减轻标注的工作量,不少研究者提出以中心点标注训练卷积神经网络。然而这些方法采用过于复杂的卷积神经网络和后处理流程,未能充分提高易用性和效率、发挥卷积神经网络的质量。对此,提出CentroidNet模型,旨在提高中心点检测的质量、效率和易用性。方法 CentroidNet模型在图像上放置均匀排布的锚点,为每个锚点预测一个候选点,一部分候选点通过基于阈值的筛选策略成为预测点。本文提出最近锚点匹配策略用于生成训练标签,既保证了端到端推理,又规避了其他一对一标签匹配算法所具有的标签抖动问题。本文建议锚点间距应尽可能接近训练集答案点间最短距离的第一百分位数,并指出这样的锚点间距能够在前景标签数、坐标回归难度与效率之间取得良好的平衡。本文在设计卷积神经网络的结构时,没有采纳广为使用的U-Net或特征金字塔(feature pyramid network, FPN)中的多级上采样与旁路连接,反... 相似文献
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在当今社会,食品安全已成为全球关注的焦点,尤其是在绿色食品领域。绿色食品代表着一种健康、环保的生产理念,在保障食品质量安全方面承担着重要的责任。近年来,随着人们对健康饮食的关注增加,绿色食品的市场需求持续上升,但同时给其生产过程中质量安全控制带来了严峻挑战。绿色食品的生产不仅要考虑环境的可持续性,还要确保产品从田间到餐桌的每一环节都符合相关标准要求。因此,探讨绿色食品生产过程中的质量安全控制点及相应的对策,对于保障消费者健康、提升食品质量和促进产业可持续发展具有重要意义。鉴于此,本文深入探讨绿色食品生产过程中的关键质量安全控制点,分析现有的管理策略,并提出确保绿色食品生产过程质量安全的对策,以期促进整个行业的健康发展。 相似文献
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7月4日 ,阴了几天的北京突然艳阳高照 ,往日的溽暑一扫而光 ,明晃晃的太阳张张扬扬地照着 ,照得人无处躲藏。嘉里中心饭店二层的商务大厅里 ,西门子信息与移动通讯集团 (ICM)的新闻发布会亦开得热火朝天 ,100多名中外记者汇聚一堂 ,聆听来自德国本部———西门子信息与移动通讯集团董事会的保利先生、西门子(中国 )有限公司总裁兼首席执行官贝殷思先生、西门子 (中国 )有限公司信息通讯集团总裁蓝雷德先生 ,细说西门子近期战略目标和西门子在中国的发展情况。稍后 ,在一间小小的会议室里 ,我们对上海西门子移动通讯有限公司总裁博格… 相似文献
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目的 精确的肺肿瘤分割对肺癌诊断、手术规划以及放疗具有重要意义。计算机断层扫描(computed tomography,CT)是肺癌诊疗中最重要的辅助手段,但阅片是一项依靠医生主观经验、劳动密集型的工作,容易造成诊断结果的不稳定,实现快速、稳定和准确的肺肿瘤自动分割方法是当前研究的热点。随着深度学习的发展,使用卷积神经网络进行肺肿瘤的自动分割成为了主流。本文针对3D U-Net准确度不足,容易出现假阳性的问题,设计并实现了3维卷积神经网络DAU-Net(dual attention U-Net)。方法 首先对数据进行预处理,调整CT图像切片内的像素间距,设置窗宽、窗位,并通过裁剪去除CT图像中的冗余信息。DAU-Net以3D U-Net为基础结构,将每两个相邻的卷积层替换为残差结构,并在收缩路径和扩张路径中间加入并联在一起的位置注意力模块和通道注意力模块。预测时,采用连通域分析对网络输出的二值图像进行后处理,通过判断每个像素与周围26个像素的连通关系获取所有的连通域,并清除最大连通域外的其他区域,进一步提升分割精度。结果 实验数据来自上海胸科医院,总共1 010例肺癌患者,每例数据只包含一个病灶,专业的放射科医师提供了金标准,实验采用十折交叉验证。结果表明,本文提出的肺肿瘤分割算法与3D U-Net相比,Dice系数和哈斯多夫距离分别提升了2.5%和9.7%,假阳性率减少了13.6%。结论 本文算法能够有效提升肺肿瘤的分割精度,有助于实现肺癌的快速、稳定和准确分割。 相似文献
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爱立信和广东移动通信公司(GMCC)经过数月的共同努力,成功开通覆盖广州和深圳的通用分组无线业务(GPRS)商用网。这是目前中国覆盖范围最广的GPRS商用试验网。 在该试验网中,爱立信提供了从端到端完整的GPRS系统解决方案,包括GSM对GPRS的支持、开放 相似文献
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为了弥补传统水质监测的不足,加强赤潮的风险管控,基于Landsat 8 OLI遥感影像和实地监测数据,分析了遥感影像光谱特征对叶绿素a浓度变化的响应关系,统计各种水体指数(FAI、 VB-FAH、 NDCI等)与叶绿素a实测浓度之间的相关关系,对最佳的相关性指数FAI进行改进;再分别基于相关系数较高的水体指数(改进的FAI、 FAI、 VB-FAH)建立叶绿素a浓度反演模型,并评价反演精度。结果表明:改进的FAI模型和叶绿素a浓度的相关性最高,相关系数R达到0.74;构建的一阶线性反演模型的精度最高(R2为0.79,RMSE为1.66,MAPE为26%)。利用改进FAI建立的一阶线性反演模型对整个研究区域的叶绿素a浓度进行反演,结果表明:叶绿素a浓度与到岸距离呈负相关关系,河流入海口叶绿素a浓度较高,南流江入海口的叶绿素a浓度值相较于其他入海口更高,河流流域水质整体较差。改进的FAI建立的一阶线性反演模型计算简单、精度较高,可以快速有效地反演北部湾近岸海域的叶绿素a浓度。 相似文献
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组织病理学是临床上肿瘤诊断的金标准,直接关系到治疗的开展与预后的评估。来自临床的需求为组织病理诊断提出了质量与效率两个方面的挑战。组织病理诊断涉及大量繁重的病理切片判读任务,高度依赖医生的经验,但病理医生的培养周期长,人才储备缺口巨大,病理科室普遍超负荷工作。近年来出现的基于深度学习的组织病理辅助诊断方法可以帮助医生提高诊断工作的精度与速度,缓解病理诊断资源不足的问题,引起了研究人员的广泛关注。本文初步综述深度学习方法在组织病理学中的相关研究工作。介绍了组织病理诊断的医学背景,整理了组织病理学领域的主要数据集,重点介绍倍受关注的乳腺癌、淋巴结转移癌、结肠癌的病理数据及其分析任务。本文归纳了数据的存储与处理、模型的设计与优化以及小样本与弱标注学习这3项需要解决的技术问题。围绕这些问题,本文介绍了包括数据存储、数据预处理、分类模型、分割模型、迁移学习和多示例学习等相关研究工作。最后总结了面向组织病理学诊断的深度学习方法研究现状,并指出当下研究工作可能的改进方向。 相似文献