摘要：为促进交通运输行业信息系统互联、保障数据安全,进而推动行业健康发展,本文对交通运输行业中的数据共享和自动分级方法进行研究。本文基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)–双向门控循环单元(bidirectional gating recurrent unit,BiGRU)–胶囊网络(capsule network,CapsNet)模型的数据类别判定方法,设计并实现了交通运输信息资源目录系统中数据的自动分级模块,完成了行业领域下的数据自动分级。实验结果表明本文算法的准确率和F1值分别达到了70.48%和70.16%,明显高于现有的几种主流模型,可以有效提高数据分级的效率。

摘要：研究了主要配方组分对硬质PVC低发泡挤出过程稳定性的影响，设计并筛选出制品密度ρ为0．8g／cm3的实用硬质PVC低发泡挤出制品配方。

摘要：研究了主要配方组分对硬质ＰＶＣ低发泡挤出过程稳定性的影响，设计并筛选出制品密度ρ＝０８ｇｃｍ－３的实用硬ＰＶＣ低发泡挤出制品配方。

摘要：目的:帮助病理医生快速定位病变区域,提高诊断效率,减少漏诊。方法:提出基于深度卷积神经网络的病理辅助诊断方法,通过图像预处理对病理图像提取前景和染色归一化,采用病理医生标注的数据集训练和优化模型的结构和参数,最后使用训练后的神经网络对病理图像进行正常组织和疑似病变组织二分类识别。结果:以乳腺癌组织病理影像为例对该方法进行测试,识别结果达到了95%以上的灵敏度和特异度,系统的诊断准确率为95.8%。结论:数字化智能病理诊断系统集成的智能算法模块,达到较高的特异度和灵敏度,使人工智能辅助诊断能更好地介入到病理诊断工作中去,实现了数字化病理智能辅助诊断,为病理医生提供实际的业务帮助。