摘要：参考国外发达国家涉路工程的技术法规,文章结合我国实际情况,按照涉路工程的性质,研究提出跨越式涉路工程分类方案。在整理分析有关标准规范及总结提炼安徽省安全评价工作经验的基础上,结合公路、铁路、石油化工、电力、通讯等行业的工程特点,引进吸收其他国家和地区的相关规定,提出跨越式涉路工程设计、施工、养护管理的一套指标和具体数值。最后以某铁路跨越工程为例,说明安全评价的实际工作要点,供路政管理和工程技术人员参考。

摘要：一般公路交通安全标志的设计需要有一定的专业知识,也需要一定的设计经验,它关系到交通的畅通与行车安全。

摘要：从安徽省路政管理的需求分析入手 ,设计并开发了安徽省路政管理信息系统 ;介绍了系统的应用体系结构、运行环境、网络结构、功能层次结构、数据库等的设计方法和开发过程。

摘要：头颈部肿瘤是我国常见的恶性肿瘤,其预后主要受颈部淋巴结转移的影响,医学上通过核磁共振成像技术对转移性淋巴结成像后再进行诊断,然而,核磁共振技术成像存在病灶形态信息丢失,病灶区域对比度低和病灶边界模糊的问题。针对这些问题,提出面向头颈部肿瘤转移性淋巴结分割网络协助医生进行诊断。首先,设计跨层跨视野注意力模块,其接收深浅层的特征信息后利用自注意力机制分别突显深浅层的转移淋巴形状,通过不同感受野的深层特征图学习到更好的语义上下文特征,将浅层特征图与深层特征图逐像素融合,增强转移淋巴病灶区域的形态信息。其次,设计多尺度特征融合模块,在特征金字塔的初始位置融合不同尺度的特征图,丰富转移淋巴病灶区域的形态信息。然后,设计增强注意力预测头模块,通过对预测前的特征图使用并行的自注意力与门控通道转换模块,凸出病灶区域,细化病灶边界。最后,使用临床淋巴结转移医学图像数据集验证网络的有效性。实验结果表明,所提网络对于淋巴结转移病灶分割的APdet,APseg,ARdet,ARseg,mAPdet和mAPseg分别为74.88%,74.12%,63.11%,62.28%,74.64%和74.04%。该网络实现对淋巴结转移病灶区域的精确检测分割,对辅助淋巴结诊断具有积极意义。

摘要：针对人工智能辅助骨折部位治疗时由于骨折部位通常伴随着出血等症状,不同体位所拍摄的CT影像存在较大差异,骨折部位大小不一,以及受到出血部位以及周围组织的干扰,骨折部位的特征提取不充分、骨折部位检测精度不高的问题,设计了一种3M-YOLOv5网络来检测下颌骨骨折部位。在特征提取网络中采用密集模块,利用密集连接特性提高网络的特征提取能力;采用局部全局注意力模块来提取CT影像的全局信息;构造一个轻量化的多尺度密集块,以较少的参数量提取骨折部位的多尺度特征;在特征增强网络中设计跨维度双向特征融合模块,使得特征图的高度、宽度以及通道之间有所交互,同时引入可训练的权重来平衡不同尺度特征图的融合重要性。为了验证3M-YOLOv5网络的有效性,在自建数据集上进行消融实验和对比实验。实验结果表明,在置信度阈值取0.5时,3M-YOLOv5网络的mAP值、F1值、召回率、精确率分别为99.17%,99.06%,98.81%和99.32%。所提出的下颌骨骨折CT影像检测网络能够较好地检测出影像中的骨折部位,辅助医生制定治疗方案。