摘要：U-Net因结构简单且高效被广泛应用于医学分割领域。然而,U-Net的跳跃连接不能很好地弥补编码器和解码器之间的语义差距。而医学分割数据的标注要求严格,使得数据集数量和规模都较小。针对上述问题,设计多尺度注意力融合(MSAF)模块,旨在利用注意力机制可调整网络学习方向的特点和多尺度特征融合来有效缓解语义偏差。MSAF模块在前2个阶段使用通道注意力来捕获全局特征;在后2个阶段使用空间注意力来捕获局部特征;最后将多个阶段提取的特征进行融合以增强特征信息。此外,提出基于傅里叶变换的数据增强(FTDA)方法解决医学分割数据集稀少的问题。FTDA通过扰动输入图像在频域中的幅度信息实现其相位信息的数据增强。在MoNuSeg、CryoNuSeg和2018 Data Science Bowl数据集上的实验结果表明,提出方法的mIoU和Dice指标比其他先进方法表现出更好的性能。此外,提出的FTDA方法对小规模数据集也具有较好的增益效果。

摘要：随着5G网络的快速发展,低时延和高带宽的需求日益凸显,特别是在自动驾驶、远程医疗以及工业自动化等关键应用中。文章分析了5G网络对低时延和高带宽的需求,详细探讨了5G网络传输技术在时延、带宽及可靠性方面面临的主要问题与挑战。在此基础上,提出一系列协同优化方案,包括网络资源调度与优化算法、端到端传输的智能优化以及协同传输技术,以期为5G网络的进一步发展提供参考。

摘要：细粒度视觉分类核心是提取图像判别式特征.目前大多数方法引入注意力机制,使网络聚焦于目标物体的重要区域.然而,这种方法只定位到目标物体的显著特征,无法囊括全部判别式特征,容易混淆具有相似特征的不同类别.因此,文中提出基于融合池化和注意力增强的细粒度视觉分类网络,旨在获得全面判别式特征.在网络末端,设计融合池化模块,包括全局平均池化、全局top-k池化和两者融合的三分支结构,获得多尺度判别式特征.此外,提出注意力增强模块,在注意力图的引导下通过注意力网格混合模块和注意力裁剪模块,获得2幅更具判别性的图像参与网络训练.在细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars、FGVC-Aircraft上的实验表明文中网络准确率较高,具有较强的竞争力.

摘要：受益于卷积神经网络(CNN),边缘检测性能在多个基准数据集上都已经超过人类水平。但这类算法无法保证边缘的清晰性和定位的准确性。为获取细化清晰、有效抑制背景纹理、定位准确的目标边缘图,提出了一种融合卷积特征的清晰边缘检测算法(FCF)。该算法使用VGG16作为主干网络进行卷积特征提取,将不同阶段的卷积特征上采样后进行特征融合,并通过所设计的细化融合模块(RFB)获得清晰的边缘图。RFB使用多个归一化细化块(GRB)来细化得到的边缘图。此外,为平衡边缘像素和非边缘像素,还提出一个细化骰子损失函数(RD)。在BSDS500数据集上,所提方法将HED、RCF等深度边缘检测器的F-score(ODS)分别提高了2.8%和2.1%;当不使用非极大值抑制(NMS)进行边缘检测评估时,F-score(ODS)、F-score(OIS)分别达到0.801和0.816,超过了其他算法。

摘要：无偏跨域目标检测的主要目的是借助知识蒸馏最大限度地利用源域的知识,通过领域自适应减小模型的跨域差距。然而,通常用于无偏跨域目标检测的平均教师方法所产生的伪标签并不可靠,从而导致师生模型间仍然存在较大的领域偏差问题。受傅里叶变换中相位信息不变性特点的启发,在平均教师的基础上提出傅里叶增强无偏协同教师模型(FAUMT)。利用傅里叶相位信息的不变性,设计振幅混合的数据增强(AMDA)模块,其可以有效地混合源域和目标域间的相位信息从而实现数据增强。而数据增强会产生额外的噪声,设计两个一致性损失来保证数据增强前后预测的一致性。此外,为平衡模型训练过程中源域和目标域间的跨域偏差,还设计了多层对抗学习(MAL)模块,旨在对不同层次的像素级别特征进行域对齐。在三个基准数据集Cilpart1K、Watercolor2K、Comic2K上,该方法的mAP分别达到了47.5%、58.9%、46.1%,超过了其他算法。

摘要：Transformer模型性能优越,但其巨大的参数量不适合资源受限的无人机遥感任务。为此,提出一种用于无人机遥感图像的多尺度融合卷积的轻量化Transformer模型,通过设计三种优化策略来提高精度以及减少参数量。首先,设计了一种轻量级多尺度融合卷积方法,补充Transformer丢失的块内空间信息,从而有效提取多尺度上的粗、细粒度特征表示。其次,设计了多尺度缩减键值序列的方式,优化Transformer中的自注意力计算。最后,设计了轻量级的MLP解码器,进一步减少模型参数量。在Vaihingen和Potsdam数据集上与一些主流模型进行了对比实验,结果表明,所提模型的F 1值和交并比均有所提升。同时,在Potsdam数据集上准确度提升0.29%,参数量比双分支网络STransFuse减少18%。

摘要：介绍了基于CC430单片机系统的故障指示器设计方案,该指示器能准确指示故障类型和故障地点,并可将故障情况通过无线通信模块发送到监测中心,便于对电网进行控制。本方案选用了集成有CC1101无线射频模块的CC430f5137型号单片机,无需使用专用的无线通信芯片,降低了设计成本,提高了系统的集成度。该指示器具有体积小、重量轻、报警清晰、使用寿命长、成本低及免维护等特点。

摘要：本文介绍了一种基于AT89C51单片机的高灵敏度多功能电流互感器二次侧开路保护装置,阐述了系统硬件设计方案,提高了电流互感器开路保护装置的可靠性和灵敏度。

摘要：目的探讨基于三维重建技术的计算机辅助设计法应用于Taylor外固定支架行胫腓骨骨折复位的效果。方法回顾性分析2016年1月至2018年1月天津医院创伤骨科采用Taylor外固定支架治疗的69例胫腓骨骨折病例资料，比较采用计算机辅助设计法（实验组）和采用配套软件标准测量法（对照组）行骨折复位的患者术后的残余畸形量的差异。所有患者在术后拍摄患肢的正、侧位胫腓骨全长x线片，实验组的患者行双侧胫腓骨CT断层扫描。将DICOM格式文件导入Mimics17．1软件中进行骨段及外固定环的三维模型重建，将此模型与标准环模型及患肢与健侧镜像进行视觉匹配，对骨块断端进行复位轨迹规划，获得复位后的外固定环位置。输出STL文件导入SolidWorks软件进行测量，得出6根杆的长度，通过调节6根螺杆进行复位。对照组使用CoreldrawX7软件测量患者x线片中的相关参数并输入Taylor外固定支架系统配套软件，根据软件出具的处方调节6根带刻度的螺杆进行复位。复位后所有患者拍摄患侧胫、腓骨全长标准正侧位x线片，与复位前的x线片对比，评估残余畸形量的改善程度。非正态分布的计量资料以M（QR）表示，组间比较采用非参数检验。结果69例患者均获得较好的骨折复位，达到功能复位标准。实验组患者正、侧位片中的位移、角度残余畸形量（改善度）分别为0．50（2．30）nlm（90．0％）、0．00（0．85）ITlm（100％）；0．00°（1．50°）（100％）、0．00°（0．00°）（100％）。对照组患者正、侧位片中的位移和角度残余畸形量（改善度）分别为1．40（3．28）mm（68．5％）、2．15（4．27）mm（46．3％）和1．15°（1．85°）（72．9％）、0．80°（2.10°）（66．7％）。实验组与对照组的残余畸形量相比，远折段前后移长度（Z=-3．865，P=0．000）、远折段内外翻角度（z=-2．012，P=0．044）及远折段后屈或反张角度（z=-3．433，P=0．001）的差异有统计学意义；远折段内移外移长度的差异无统计学意义（Z=-1．650，P=0．099），但改善度优于对照组。结论计算机辅助设计法和配套软件标准测量法均能达到满意的复位效果，但利用计算机辅助设计法能对骨折畸形进行精确矫正，有利于骨折愈合及患肢功能恢复。