摘要：为解决稠密视差图中弱纹理区域和深度不连续区域之间匹配精度较低的问题,提出一种多分量权值的最小生成树立体匹配算法。采用融合像素的截断绝对强度差与图像梯度的方法得到视差图的初始匹配代价值;提出将改进的颜色内相关性和颜色信息相结合的方法共同计算最终的多分量权值,构建最小生成树,完成代价聚合;利用Winner-take-all(WTA)策略获初始视差图并运用非局部后处理方法细化视差。实验结果表明,基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,该算法的平均误匹配率为5.79%,有效提高了视差图的匹配准确度。

摘要：传统的系统需求分析方法有数据流图法等,但对于基于工作流的系统如办公自动化系统并不适合,笔者运用工作流图法,以系统中流转的文书为主线,对办公自动化系统进行需求分析,明确了系统需求,接着给出了系统的功能模块设计,最后应用于忻州地区的税务稽查系统的OA模块设计中,开发出相关的应用软件,为办公自动化系统提供了一种新的实施方法。

摘要：为提高肺结节良恶性分类的准确率,降低误诊率,提出一种基于改进的卷积神经网络的肺结节良恶性分类方法。采用多层感知器卷积层来提取肺结节特征;利用卷积层代替全连接层,减少网络参数,将提取到的特征输入至分类器进行分类;从网络深度、参数优化算法、学习率衰减策略、激活函数4个方面分析对分类效果的影响,构建改进的卷积神经网络模型。在LIDC-IDRI数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、敏感性、特异性和AUC值分别为95.5%、0.96、0.95和0.96,该方法比传统卷积神经网络有更高的分类准确率和低误诊率,取得了较好的分类效果。

摘要：传统的系统需求分析方法有数据流图法等,但对于基于工作流的系统如办公自动化系统并不适合。运用工作流图法,以系统中流转的文书为主线,对办公自动化系统进行需求分析,明确了系统需求,并给出了系统的功能模块设计,应用于忻州地区税务稽查系统的OA模块设计中,开发出相关的应用软件,为办公自动化系统提供了一种新的实施方法。

摘要：针对现有心音分类算法普适性差、依赖于对基本心音的精确分割、分类模型结构单一等问题,提出采用大量未经过精确分割的心音二维特征图训练深度卷积神经网络(CNN)的方法;首先采用滑动窗口方法和梅尔频率系数对心音信号进行预处理,得到大量未经过精确分割的心音特征图;然后利用深度CNN模型对心音特征图进行训练和测试;根据卷积层间连接方式的不同,设计了3种深度CNN模型:基于单一连接的卷积神经网络、基于跳跃连接的卷积神经网络、基于密集连接的卷积神经网络;实验结果表明,基于密集连接的卷积神经网络比其他两种网络具备更大的潜力;与其他心音分类算法相比,该算法不依赖于对基本心音的精确分割,且在分类准确率、敏感性和特异性方面均有提升。

摘要：为了对重大突发性危机事件的应急预警并及时有效的处理,提出了一个基于应急案例本体的信息抽取的模型的设计思想和实现方法,该模型首先使用本体来描述应急知识领域中的案例,再在领域知识的指导下抽取Web资源中的相关案例并构建其案例库,供决策者或领域专家选用。应急决策系统既利用了特征模式匹配的快速性,同时又利用了同一数据项在层次结构中的优良特性,从资源中抽取了更为精确的知识。

摘要：指出了应急预案数字化在应急管理中的重要性,从理论上构建了数字化预案的结构模型、系统功能模型,描述了基于数字化预案的应急系统的决策流程,并探讨了预案库的关键技术。

摘要：医院互联网呼叫中心是集网络、计算机电信集成(CTI)、交互式语音应答(IVR)、数据库以及Internet技术为一体,综合运用传统语音技术、电子邮件、传真等多种形式建立起来的信息系统。通过对医院互联网呼叫中心体系结构的分析,阐述了医院互联网呼叫中心支持的主要业务功能。