摘要：基于卷积神经网络的方法在医学图像分割任务中取得了显著成果,但该方法固有的归纳偏置使其不能很好地学习全局和长距离的语义信息交互,而Transformer的优势是关注全局信息,两者可以优势互补。因此提出一种针对分割边缘利用Swin Transformer融合边缘感知的医学图像分割网络。设计基于上下文金字塔的边缘感知模块,用于融合全局的多尺度的上下文信息,针对边缘和角落等局部特征,利用浅层深度主干的特征产生丰富的边缘特征,因此提出的边缘感知模块可以尽可能多地产生边缘特征。在腹部多器官分割任务和心脏分割数据集的实验结果表明,该方法在各项指标中都有所提高。

摘要：【目的】为了获得足够的番茄叶片病害图像,提高番茄病害的识别准确率,提出了一种新的基于生成对抗网络的数据增强方法(Hidden parameter label and Attention attached Multi scale ACGAN,HAM_ACGAN).【方法】在生成对抗网络的基础上,为了补充类内信息,将隐参数标签连接到输入噪声上,以控制不同类别病害的叶片生成;同时设计一个带有残差注意力块的生成器捕获叶片中的病害信息,生成病害特征明显的番茄叶片;最后利用多尺度判别器丰富生成图片的细节纹理。【结论】实验表明,提出的数据增强方法能够生成病害特征明显的番茄叶片,能够满足神经网络训练所需的大量数据,进而提高病害识别网络的识别精度。

摘要：为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题,提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题,在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块,针对修复细节的差异问题,通过多尺度判别器结合全局和局部损失约束修复边界和周围视觉的一致性。实验结果表明,所提模型能有效提取缺失信息,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的细节,提高了修复质量。

摘要：针对现有目标检测算法难以在果园复杂环境下对苹果花朵生长状态进行高精度检测的问题,提出一种改进YOLOv5的苹果花朵生长状态检测方法,对花蕾、半开、全开、凋落四类苹果树开花期花朵生长状态进行检测。该方法对跨阶段局部网络模块进行改进,并调整模块数量,结合协同注意力模块设计主干网络,提高模型检测性能并减少参数。结合新的检测尺度与基于拆分的卷积运算设计特征融合网络,提升网络特征融合能力。选用CIoU作为边框回归的损失函数实现高精度的定位。将改进算法与原始YOLOv5算法在自建数据集上进行对比实验,结果表明,改进算法mAP达到0.922,比YOLOv5提高5.4个百分点,与其他主流算法相比检测精度有较大提升,证明了算法的有效性。

摘要：针对情感模型没有很好地考虑个性因素的影响问题,提出一种性格、心情和情感的多层建模方法.通过分析影响情感的因素和人情感状态的变迁过程,建立性格、心情与情感的映射,并研究性格与情感、心情衰减的关系,构建心情和情感衰减函数.通过心理学实验得到情感状态波动时各种情感相互影响的数据,并通过统计分析相应规律生成情感影响因子矩阵,融入性格和心情变化、情感激活阈值和情感的相互作用建立多层情感模型.最后通过所设计的情感预测系统和人对相应图像情感理解的比较,验证了文中方法的有效性.

摘要：在教学活动开始时,学生准备充分,思考积极,反应快捷,课堂气氛活跃;而随着时间的推移,学生的大脑产生了疲惫,思维敏锐度下降,甚至不愿意思考.此时,学生往往以旁观者的身份对待教学活动,被动地听课,课堂气氛变得沉闷.若将课堂45分钟内学生的学习状态与时间进行比较(如图),可以发现:随着课堂教学活动的演进,在25分钟至35分钟里学生的思维进入低谷,即'思维波谷区'.出现这种情况的原因,一方面是生理因素,因为学生的大脑不可能一直保持兴奋;另一方面,则是因为教师设计的教学活动没有引起学生的注意,没有让学生积极思考,所以学生的注意很容易涣散.

摘要：舍伍德·安德森是美国现代小说的先驱,其代表作短篇小说集《小镇畸人》出色地体现了他的写作风格。本文运用文体学的分析方法,对《小镇畸人》中的名篇《手》进行探讨,揭示小说的思想内容与言辞形式上的潜在联系,以期对它的思想内涵与创作技法有更进一步的了解与把握。

摘要：数据整合是实现信息资源共享的有效途径之一,能为数据挖掘、知识发现以及应用开发提供透明的数据访问服务。将虚拟数据库的技术应用到数据整合系统中,实现了异构数据源的集中管理和多数据源间的数据共享。系统通过分类包装数据源,统一数据源访问接口,实现了数据源的"即插即用"。根据领域划分知识,建立主题知识元数据模型解决了语义冲突和结构冲突。在"山西省科技基础条件平台建设"项目的示范工程中验证了系统的合理性,实现了专家信息资源共享,使资源得到有效利用与合理分布。

摘要：长期暴露在低氧环境下,人的认知功能会受到严重威胁,功能脑网络分析方法可以为认知功能损伤提供诊断依据。针对现有的功能脑网络研究忽略了脑电信号高时间分辨率的特点,该文利用滑动窗口技术结合脑网络构建,探究了大脑的动力学变化,并提出了一种脑网络重组预测模型,模拟大脑网络的动态变化过程,模型的准确率达到了98.95%。实验表明,低氧环境会明显地影响大脑动力学变化,扰乱正常脑网络的演化过程。该研究不仅有助于理解健康人的大脑动力学,而且揭示了低氧环境下脑网络的变化异常,为暴露在低氧的受害者认知康复训练提供了重要参考。

摘要：1 引言提升机制动系统的性能好坏是由制动器所能提供的制动力矩来确定的,《煤矿安全规程》对其提出了一系列严格的要求和规定,概括为:(1)制动器必须给出一个恰当的制动力矩[1];(2)安全制动必须能自动、迅速和可靠地实现.