摘要：国家倡导建设绿色建筑、节能建筑,针对此项出台了许多相关的规程规范,对建筑节能设计方面提出了相应要求。随着我国建筑水平的提高,我国建筑的重点日益转向建筑节能设计,这也就使建筑节能设计成了设计师着重考虑和重视的环节。

摘要：金属零部件的质量检测是劳动密集型工作,一般通过疲劳测试评价金属零部件质量,对金属零部件质量进行准确评估的依据,能够指导设计合理的机械结构并有效减少安全事故和经济损失。为了快速筛选质量合格、抗振性较强的金属零部件,针对疲劳测试中快速振动的金属零部件,提出了一种基于计算机视觉的振动疲劳裂纹在线检测算法。该算法首先基于前后帧对齐方法消除振动产生的位移和运动模糊,然后利用帧间差法检测零部件表面变化,最后根据裂纹的纹理特征和几何特征通过分割算法得到裂纹形态和长度参数。实验结果表明,与静态条件下的裂纹检测算法相比,提出算法能够在振动台不停机的情况下,自动地获取零部件裂纹的位置、长度及形状等信息,记录裂纹的延展过程,可以大大提高振动裂纹检测的工作效率。

摘要：先天性心脏病(CHD)是婴幼儿死亡主要原因。基于人工智能的先天性心脏病诊断网络(CHDNet)是一种基于超声心动图视频的二分类模型,用于判别超声心动图视频是否包含心脏缺陷。现有的CHDNet模型表现出与医学专家相当甚至更好的判别性能,但它们在训练集之外的样本上的不可靠性已成为模型部署的关键瓶颈。而这是当前大多数基于AI诊断方法的共性问题。为了克服这一挑战,本文我们提出了两种基本机制——贝叶斯推理和动态神经反馈——分别用于衡量和提高人工智能诊断的可靠性。贝叶斯推理允许神经网络模型输出CHD判别的可靠性而不仅仅是单一的判别结果,而动态神经反馈是一个计算神经反馈单元,允许神经网络将知识从输出层反馈给浅层,使神经网络有选择地激活相关神经元。为了评估这两种机制的有效性,我们在包含三种常见CHD缺陷的4151个超声心动图视频上训练了CHDNet,并在1037个超声心动图视频的内部测试集和从其他心血管成像设备新收集的692个外部视频集上对其进行了测试。每个超声心动图视频对应于一位患者和一次就诊。我们在多种代表性神经网络架构上展示了贝叶斯推理获得的可靠性如何解释和量化神经网络内部与外部测试集之间的性能显著差异,以及尽管输入被噪声破坏或使用外部测试集时,设计的反馈单元如何帮助神经网络保持高精度和可靠性。

摘要：本文从组织结构、装备配置和药品耗材配备等方面,对军队医院突发生物事件防控体系的建设,提出一套初步方案。同时,对加强军队医院突发生物事件防控体系建设,强化应急处置能力进行了探讨。