宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

第一章 绪论 第二章 牙体解剖生理学 第三章 牙列、 与颌位 第四章 颌面部骨 第五章 颞下颌关节 第六章 口腔颅面颈部肌 第七章 唾液腺 第八章 面颈部血管 第九章 面颈部淋巴结和淋巴管 第十章 口腔面颈部神经 第十一章 口腔局部解剖 第十二章 面颈部局部解剖 第十五章 口腔功能 第三章 牙列、牙合与下颌运动参考答案 第十章 口腔颌面颈部神经

第四章 颌面部骨 第七章 唾液腺 salivary gland 第五章 颞下颌关节 第六章 口腔颅面颈部肌 第八章 面颈部血管 第九章 面颈部淋巴结和淋巴管 第十章 口腔颌面颈部神经 第十章 口腔颌面颈部神经（nerves of the head and neck） 第十一章 口腔局部解剖 第十二章面颈部局部解剖

肿瘤是机体在各种致瘤因素作用下,局部 组织的细胞在基因水平上失去对其生长的正 常调控,导致克隆性异常增生而形成的新生 物。因常形成局部肿块而得名。 具有异常的形态、代谢和功能,失去分化 成熟的能力 具有相对的自主性生长;与机体不协调, 有害无益

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

7.1 总线的分类和性能指标 7.2 PC机的局部总线 7.3 微型机系统中的层次化局部总线 7.4 外部总线 7.5 系统总线MULTIBUS

本章主要内容包括视图、剖视图、断面图以及其他的视图表达方式。基本视图、向视图、局部视图、斜视图一般用于表达机件外部形状。剖视图常用来表达机件的内部形状，其中包括全剖视图、半剖视图、局部剖视图、阶梯剖视图、旋转剖视图等，剖视图可以将内部孔槽等结构表达得更为清晰。在剖视图的读图过程中应该分清内形和外形的图线，从而准确地想象出物体的内部形状和外部形状。断面图一般用于表达断面形状

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第一节 皮肤用药（制剂）的毒性研究 第二节 眼睛用药刺激性试验 第三节 肌内注射用药局部刺激性试验 第四节 静脉给药局部刺激性试验 第五节 滴鼻剂和吸入剂的毒性试验 第六节 应用于直肠、阴道制剂的毒性试验

根据磁控溅射实验条件, 采用分子动力学方法, 在Si(100)面上模拟沉积了三种ZrxCu100-x(x=50, 70和90)合金薄膜.通过计算径向分布函数(RDF)及X射线衍射(XRD)分析了沉积薄膜的形貌结构, 并探讨了玻璃形成能力和五重局部对称性之间的关系.最后研究了沉积薄膜的力学性能, 及薄膜厚度对拉伸过程的影响.研究结果表明: Zr-Cu合金玻璃形成能力与五重局部对称性之间存在一定的相关性, 沉积玻璃薄膜比晶体薄膜表现出更好的延展性, 其中Zr50Cu50沉积玻璃薄膜比近共晶成分玻璃薄膜(Zr70Cu30)具有更大的拉伸强度; 沉积薄膜存在一定的尺寸效应, 薄膜相对厚度越小, 其拉伸强度越大