摘要：提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络(BPNet),以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同层次特征间的语义差距,进一步加强网络的特征聚合能力。在此基础上,设计了一种基于结构和边缘的联合损失函数,以实现最佳的病理图像分割结果。在GlaS和MoNuSeg两个公开病理数据集上的分割实验结果表明,所提方法的Dice系数得分在两个数据集上分别达到92.21%和81.18%,有效提升了病理图像的分割精度。

摘要：本文结合轧辊退火炉计算机温度智能自适应群控系统,研究了被控对象的数学模型、自适应控制算法、智能控制器设计及有关控制结果.所提出的控制算法,一种为PID自校正调节器(PIDSTR),另一种为输入输出维数不等的多变量极点配置自校正预测控制器(MPSTPC).智能控制器采用产生式结构,参与过程的复合调节.实控结果表明,系统鲁棒性增强,跟踪和调节性能好,控温偏差和炉内温度场不均匀度均在±3℃以内.

摘要：考虑到下肢康复机器人机构在进行低速运动时,主轴可能会与带轮发生谐振,并且在人体施加的力作用下受压。建立主轴以及各零件三维模型并进行装配,导入ANSYS Workbench中进行线性静力学分析以及模态分析。对其进行应力应变分析,找到轴最大变形以及应力位置,为轴的强度设计提供理论依据。对总装配体进行模态分析,分析六阶模态,进行机械结构的分析改进,得到合理的机构。