摘要：胸部计算机断层扫描(computed tomography,CT)中肺结节良恶性的精确分类对于肺癌的早期诊断具有重要意义。然而,CT影像中肺结节背景的复杂,以及图像特征提取不全面等问题,为实现肺结节良恶性的精确分类带来困扰。为此,提出了多模式特征融合网络肺结节良恶性分类方法。具体地,以MobileNet V3为骨干网络,以原始肺结节CT图像及提取出的结节图像为输入,设计了一种双路径特征提取网络,不仅能够有效提取原CT图像的全局信息,还能有效挖掘肺结节区域的判别性特征,以弥补结节较小时网络过多关注其周围组织从而产生误判的问题。此外,在特征提取阶段引入convolutional block attention module(CBAM)和通道混洗机制,进一步增强了网络的特征表达能力。同时,对原MobileNet V3网络结构做出修改,删除最后四组基于倒残差结构的bottlenecks(bnecks)模块,使模型能够以较小的时间和空间复杂度精确诊断恶性结节。在LIDC-IDRI数据集上的实验表明,提出的方法能够在显著降低网络参数量和FLOPs的同时实现对肺结节良恶性的精确分类,分类准确率、敏感性、特异性、精确率、F1值和AUC值分别达到了93.71%、94.03%、93.48%、95.56%、92.65%和98.66%。

摘要：网页界面设计研究离不开对色彩的研究，本文以网页界面的色彩为研究对象，结合大量高校校园网站界面样本，对校园类网页界面的主色调进行归纳与分析。根据调研数据，对校园类网站界面色彩的流行趋势进行概括性的总结．

摘要：为解决遥感影像中常见的复杂稀疏云区的联合去云问题,提出一种采用改进的鲁棒主成分分析(RPCA)的遥感影像去云算法。根据遥感云层影像的自身特性,构造RPCA算法模型,采取一种新的基于分式函数的L0范数优化方式,引入加权核范数最小化算法(WNNM)对奇异值阈值进行自适应调节,提高云区矩阵的稀疏度和地貌矩阵的低秩性。实验结果表明,采用改进RPCA的遥感影像去云算法,能够去除复杂稀疏云区的云层遮挡,获得清晰度更高的无云遥感影像,在主观视觉和客观指标上均优于传统算法。

摘要：本文分析桂林市研学旅行资源条件,针对生物研学旅行发展中课程质量不佳、研学意识欠缺、安全难以得到保障、经费不足、缺乏专业人才等问题,提出促进生物研学旅行课程发展的对策:多方合作,设计和完善生物研学课程体系;加强人才储备,提升研学旅行的质量;完善基础设施,推进研学实践基地建设;强化安全意识,构建安全保障体系。

摘要：鉴于当前物流业的飞速发展以及集装箱堆场管理在整个物流枢纽中的重要地位,结合以Multigen Creator和Vega Prime为代表的虚拟现实技术,提出将集装箱堆场三维可视化并进行研究与设计。实现堆场集装箱二、三维可视化,箱体管理、调度、查询、操控过程等人机交互可视化,以及堆场场景搭建及漫游进而增加沉浸感。从而提高集装箱堆场的管理水平,运转效率和人机和谐度。