摘要：眼底视网膜血管结构形态复杂、对比度低,且训练样本有限,易产生过拟合现象。针对以上问题,提出一种改进的大核卷积U-Net视网膜血管分割方法(large kernel residual U-Net, LKR-UNet)。减少U-Net下采样次数和每一层的通道数缓解模型过拟合和退化问题;使用大核残差卷积模块(large kernel residual convolution block, LKR-Block)充分提取视网膜血管的特征;通过级联空间通道注意力(cascaded spatial channel attention, CSCA)模块计算空间和通道注意力,提高分割的准确性。提出方法在DRIVE和CHASE_DB1数据集上进行消融实验,在两个数据集上的敏感度分别为84.04%和83.77%,AUC分别为97.82%和98.75%,F1-score分别为82.92%和84.67%。该方法较现有先进算法有一定提升,能有效进行视网膜血管分割。

摘要：准确的边界条件设置是保证数值模拟精度的必要条件,首先确定合适的边界条件,再结合计算机模拟技术对箱体零件消失模铸造工艺进行分析,最后对比实验与计算机仿真结果验证了建立的有限元模型的准确性。依据模拟分析讨论的结果做了相应的消失模铸造实验,成功地制备出了充型完整的铸件,同时铸件表面品质好,尺寸完整,无缩松和粘砂等铸造缺陷。

摘要：一、前言 国内许多高速公路招标项目中有关收费系统的总体要求往往都附有几条预留今后系统扩展升级的要求,除了简单的扩充车道数目外,最常见的要求不外乎以下四条: 1)采用自动判分车型的检测设备代替目前的收费员人工判分车型的做法。