摘要：视网膜微动脉瘤的检测对于早期发现糖尿病视网膜病变等重要疾病至关重要,但该病灶尺寸相对较小,属于眼底图像中的微小目标,现有的微动脉瘤检测算法难以实现该病灶的精准检测,为此提出了基于多特征尺度融合的改进Faster-RCNN微动脉瘤自动检测算法。该算法在Faster-RCNN网络模型的基础上,首先采用多特征尺度融合对特征提取网络与RPN结构进行改进以提高网络对于微小目标特征的利用;然后,通过感兴趣区域齐平池化以消除感兴趣区域池化过程中引入的量化误差;最后,通过对损失函数中的smooth L1损失函数进行重新设计得到平衡L1损失函数以实现损失函数优化,从而有效降低大梯度难学样本与小梯度易学样本间的不平衡问题,进而使得模型能够得到更好地训练。针对眼底图像中微动脉瘤的自动检测,将优化后的Faster-RCNN网络模型在Kaggle数据集上进行训练及测试,并与其他方法进行对比。实验结果表明,与其他各种结构的Faster-RCNN网络模型相比,所提出的基于多特征尺度融合的改进Faster-RCNN算法能显著提高检测结果(F-score与原始Faster-RCNN相比提升了9.36%);与其他网络模型以及方法相比,所提出的基于多特征尺度融合的改进Faster-RCNN的自动检测精度明显更优。故所提出的基于多特征尺度融合的改进Faster-RCNN算法性能较优,能准确、有效地检测出眼底图像中的微动脉瘤。

摘要：为自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,从而构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了基于多模板匹配的局部自适应区域生长法用以自动检测该病灶。首先,对眼底主要生理结构进行光谱特征分析,从而为不同分割目标选取合适的RGB通道;其次,利用HSV空间的亮度校正以及对比度受限自适应直方图均衡方法对眼底图像进行预处理;在此基础上利用设计好的多个模板对图像进行归一化互相关模板匹配获取该病灶候选区域;然后,从中去除视盘、血管以消除相关假阳,从而得到区域生长所需种子;最后,利用局部自适应区域生长法获取其精确轮廓,从而实现该病灶的准确检测。利用该算法对90幅不同颜色、不同亮度、不同质量、不同分辨率眼底图像进行该病灶的自动检测,实验结果表明:该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,且算法稳定可靠,可满足临床需求。

摘要：设计了一种新型的吸附式爬墙机器人并制作了实物模型,通过理论计算选择所用的气动元件,并在机器人实际运动过程中得以验证和得出实验结论。

摘要：笔者结合学生管理工作实践,就艺术类院校贫困生的管理和教育工作进行深入探讨,指出艺术类院校在帮助学生解决贫困所导致的问题的同时,更应加强对贫困生群体的管理和教育工作,并提出具体措施和建议。

摘要：当前,大学生就业形势日益严峻。随着全国艺术类大学生人数剧增,艺术类大学生的就业心理问题也逐渐凸显,成为影响艺术类大学生顺利就业的重要因素。本文通过对艺术类大学生就业时所面临的心理问题及产生的原因进行分析,提出相应的解决办法。

摘要：通过对平面曲柄滑块机构的数学建模,用TurborC编程和参数化绘图,输入曲柄滑块机构的结构参数和运动参数,实现对整个机构运动过程的仿真,并输出滑块的位移、速度、加速度随时间变化的曲线。

摘要：社会主义市场经济和高等教育改革的发展,使艺术类高校学生管理工作面临严峻的挑战。从新形势下学校外部环境、学生主体、学校及高等教育改革的现状出发,艺术类高校学生管理工作应树立以人为本的管理理念,积极探索适应时代要求的高校学生管理模式,改革和创新艺术类高校学生管理工作。

摘要：莫泊桑是19世纪法国最著名的中短篇小说家，他的作品涉及到社会的各个层面，以短小、精悍的形式为人们展示出一幅19世纪下半叶法国的风俗图，他受自然主义影响颇深，体现在他文章的各个方面，成为他作品的主要艺术成就。

摘要：介绍了根据真空吸附原理,设计的一个能在垂直墙面上,通过脚步行进方式,在4个方向上垂直移动的爬墙机器人及其控制系统。其控制系统采用单片机控制。

摘要：当前大学生就业形势的日益严峻,对在校大学生进行有系统、有目的职业生涯教育已日渐成为广大高校学生工作者的共识。高校在这方面的工作还远远不够,各高校必须充分重视大学生职业生涯规划教育,积极探索开展大学生职业生涯规划教育的有效途径,引导大学生实现职业理想。