摘要：精准分割医学图像中的病灶对医生探寻病因和制定诊疗方案起关键作用,计算机视觉技术的发展促使深度学习在医学图像分割领域衍生出多种模型架构。U-Net架构以其巧妙的跳跃连接、易于优化的模块设计成为这一领域的基准模型。然而,U-Net以卷积神经网络(CNN)为主干,在长期建模依赖关系方面只擅长获取局部特征,基于CNN的各项方法在执行分割任务中缺乏对图像长期相关性的解释,无法提取全局特征。为帮助本领域学者了解U-Net的发展历程及研究现状,以问题为导向对2016-2023年U-Net改进工作进行综述。首先,从改进结构位置的角度对U-Net及其各项改进模型进行叙述,探讨各工作的研究目的和创新设计及不足之处;其次,对Transformer与U-Net的结合方式进行分析,从中获取改进工作的研究动向;最后,在Synapse和ACDC数据集上进行对比实验,通过实验分析和可视化结果表明,Transformer方法在分割精度方面有显著优势,特别是混合网络子块的结合方式,在确保模型性能的同时兼顾效率,证明了该类工作有着广阔的发展前景和研究价值。

摘要：阐述在传统教学模式中应用混合式教学实践的特点,互联网教学方式能够将程序设计课程以多元方式展现于网络学习平台中,有效提高学生利用计算机程序解决实际问题的动手能力和创新能力。

摘要：随着软件规模和复杂程度不断地扩大和增加,软件开发的成功已不再完全取决于数据结构和软件算法的选择,而是在很大程度上取决于软件体系结构,软件体系结构模型是影响软件的关键。分析了几种常用软件体系结构模型的特征、优点、缺点,提出了软件体系结构模型指导软件开发的优点。

摘要：针对计算机与信息技术基础网络课程建设,分析了网络课程在建设目标、组织结构、设计思路等方面应注意的问题.

摘要：文本分类为一个文档自动分配一组预定义的类别或主题。文本分类中,文档的表示对学习机的学习性能有很大的影响。以实现哈萨克语文本分类为目的,根据哈萨克语语法规则设计实现哈萨克语文本的词干提取,完成哈萨克语文本的预处理。提出基于最近支持向量机的样本距离公式,避免k参数的选定,以SVM与KNN分类算法的特殊组合算法(SV-NN)实现了哈萨克语文本的分类。结合自己构建的哈萨克语文本语料库的语料进行文本分类仿真实验,数值实验展示了提出算法的有效性并证实了理论结果。

摘要：新疆杂话是新疆非物质文化遗产之代表,普遍流行于群众之中,堪称民间"箴言宝典、百科全书"的活文化,却处于濒危境况中。利用数字化技术客观、全面地纪录新疆杂话的真实面貌,势在必行。可就建设新疆杂话有声数据库的背景及重要性、设计与实现、问题与启示等进行探讨,以推动新疆杂话保护、传承和研究工作之进程,这对有关非物质文化遗产数据库、语言资源数据库建设也有一定的借鉴意义。

摘要：根据哈萨克语语法规则设计实现哈萨克语文本的词干提取,完成哈萨克语文本的预处理.提出基于最近支持向量机的样本距离公式,结合SVM与KNN分类算法实现了哈萨克语文本的分类.结合构建的哈萨克语文本语料库的语料进行文本分类仿真实验,结果表明所提出的算法是有效的.

摘要：在高校非计算机专业开设Python程序设计语言,是以培养复合型应用人才为目的,主要任务是通过教学培养学生掌握程序设计的思想和方法,使学生能够运用这种思维解决各种领域的实际问题。该文通过对非计算机专业Python课程调查,结果进行数据分析,了解课程现状及问题,并提出了几个相关建议,望为今后的教学中起到更好的作用。

摘要：高分辨率遥感图像大部分情况下包含相对来说较为复杂的语义信息以及容易混淆的目标,对高分辨率遥感图像进行语义分割是一项很重要并且具有挑战性的任务。近几年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)为代表并结合条件随机场(Conditional Random Field, CRF)的算法在图像分割领域中有着杰出的表现。本文基于DeepLap V3+网络结构,结合DCNN,设计出了一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络,仿真实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。