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周爱荣 《黄河水利职业技术学院学报》2019,31(4)
河南地区正在形成以郑州为核心的全国制造业和商贸中心,郑州建设国家中心城市急需大量技术技能人才,高职院校要改变人才培养与行业企业需求不对称的现状,在专业设置、人才培养模式、课程体系和教学内容等方面均应加快改革步伐,努力培养区域经济发展需要的紧缺技术技能人才。 相似文献
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随着计算机技术以及并行求解技术的发展,区域分解方法越来越多地应用于计算电磁学的各个领域.针对微波管中的永磁聚焦系统仿真,该文提出一种基于有限元的非重叠区域分解方法,其引入一种新型传输条件,并采用内罚的方式推导出有限元弱形式.该区域分解法的最大优势是不需要引入多余的未知量,并且最终集成的有限元矩阵满足对称正定性,适合采用预处理共轭梯度法进行矩阵方程的求解.该文仿真了多个微波管永磁聚焦系统,并与商业软件Maxwell进行了详细的对比,结果表明所提出的区域分解方法和Maxwell精度相当,却拥有着更加优越的计算性能. 相似文献
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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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为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明,MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图,同时F,AUC,MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。 相似文献
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