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针对现有机器学习和深度学习网络算法对肺部病变区域分割精度不高的问题,提出了一种基于改进的特征金字塔注意力机制(Feature Pyramid Attention,FPA)与U-Net网络结合肺部病变区域分割算法。该算法在U-Net采样中嵌入FPA,FPA对目标区域空间位置信息进行分级特征提取,并结合全局池化学习表示特征。在每个上采样模型中引入全局注意力上采样模块(Global Attention Upsample,GAU)作为全局上下文信息的特征提取,网络方法简写为FPA-U-Net-GAU。将FPA-U-Net-GAU与几种经典分割算法模型进行对比,实验结果表明,FPA-U-Net-GAU方法有效提高了分割精度和稳定性,其DSC为0.885,PPV为0.851,Sensitivity为0.882。 相似文献
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近零能耗建筑近年来是建筑节能领域的研究核心,由于在设计过程中大量使用模型和数据进行计算和仿真预测等工作,因此引入BIM技术和数据库技术可以有效提高其设计过程的效率。本研究采用构件编码作为数据库与三维模型的交互纽带,将主要性能参数放置于数据库中,而模型中主要承载几何参数。设计过程中仅考虑构件与空间关系时,依托几何参数进行设计。而需要计算或模拟时则调用数据库中的性能参数,同时利用相关性较强的模型来构建计算或模拟空间。本研究结合近零能耗建筑常用的计算过程,针对设计的五大专业分别建立语义库,以此建立数据库的框架,并编制了批量导入导出信息的工具,并在实际项目中进行了试用,对工作效率的提高效果十分显著。 相似文献
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经济适用住房是我国住房保障制度中不可缺少的一部分。本文通过对经济适用住房现状进行分析,和对广州的经济适用住房进行调查研究,指出其存在的一些问题,并提出解决这些问题的对策。 相似文献
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针对肺部病变的多样性和区域分割复杂化的问题,提出了一种新的UNet++模型,包括在U-Net基础上进行了改进,主要由挤压和注意模块、空洞空间金字塔池模块、下采样、上采样、跳过连接和损失函数组成.首先,引入了挤压和注意模块来加强像素分组的注意力,充分利用全局上下文信息,让网络更好地挖掘像素之间的差异和联系.其次,设计空洞空间金字塔池模块,用于捕获COVID-19病变的多尺度信息.下采样获得高维信息,然后使用四次上采样将特征图恢复到原始大小,并使用四个跳跃连接来合并特征图.此外,广义骰子损失可以降低病变大小与骰子损失之间的相关性,从而解决小区域分割问题.使用来自不同数据集的CT扫描数据对UNet++模型进行了广泛的实验.在实验中,UNet++模型和GDL分别与典型分割模型和流行的损失函数进行了比较,实验数据表明提出的新的UNet++模型最接近黄金标准. 相似文献
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本文对汽车排气消声器常见管断裂问题进行了研究,通过分析对比,指出了可能引起管断裂的主要因素,并提出了相应的市场维修应急对策。 相似文献
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简要介绍了汽车排气系统409型铁素体不锈钢常见的焊接质量问题,对产生问题的原因进行了分析研究,并提出了相应的改进措施。 相似文献
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目的 建立检测安神类中成药和保健食品中非法添加佐匹克隆的方法并用于实际检测。方法 采用phenomenex Luna C8(2)(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱;乙腈-0.01 mol/L磷酸盐缓冲液(17:83)为流动相;检测波长303 nm;流速1.0 ml/min;进样量20μl;柱温30℃。结果 佐匹克隆在17.982~1998 ng范围内线性关系良好(r=0.9999),平均回收率为100.64%(RSD=0.7%),检测限为2.7 ng。结论 本方法快速简便,可作为检测安神类中成药和保健食品中非法添加佐匹克隆成分的有效方法。 相似文献
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