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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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黄振强 《电子制作.电脑维护与应用》2015,(10)
随着科技的发展,人们对于各类技术的研究越来越深入。同时空调作为夏天每个家庭必不可少的家用电器,大大增加了家庭的用电量。基于此,研究者提出了太阳辐射换热空调制冷技术,该技术利用太阳能转换为热能来供热制冷。从其工作原理来看,可以有效的解决夏天制冷问题,及经济又环保。其研究符合目前国家倡导的经济环保理念。由此可见,该技术具有非常现实的研究意义。本文从该技术研究的必要性出发,分析其概念及原理,接着分析了太阳辐射换热空调制冷技术的类型及原理,最后探讨了目前该技术没有得到普遍应用的原因,并提成了合理化建议。 相似文献
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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
10.
《计量与测试技术》2020,47(1):123-123
1820年,丹麦科学家HC奥斯特发现了电流的磁效应,揭示了电可以转化为磁这一现象。此后,不少物理学家都在试图探索磁是否也能产生电,但无数次实验都未能成功。英国杰出科学家法拉第也是这些研究者之一。他比其他研究者更有耐心,坚持时间更久。他坚信既然电能转化为磁,磁也应该能够转化为电。一开始,他企图通过让静止的磁力对线圈或导体产生作用来获得电流,为此设计了各种各样的实验。这些实验都没有得到他想要的结果。经过近10年的实验,1831年8月29日,他终于发现,当绕着软铁环上相对独立的二组线圈A和B中一个线圈的电流接通或中断时,另一个线圈中电流计的指针会发生偏转。 相似文献