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针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

利用振动台进行了在地震激励下冻土、可液化砂土与钢管桩之间的相互作用模拟试验研究.试验设计柔性模型箱装填土体以模拟边界影响，通过配比试验制备混凝土砂浆模拟上覆冻土层，采用饱和砂土作为液化土，利用顶部附加集中质量的方法模拟钢管桩的惯性荷载.试验过程中选取调幅地震波模拟地震激励，通过实时测量桩的应变、桩/冻土位移和砂土内的孔隙水压力等方面的数据，分析冻土层覆盖下砂土的液化情况和与之对应的桩基动力反应情况.试验结果显示：在地基液化发生前，冻土层可以给桩基提供一定的侧向约束，有利于提高其承载力并抑制其侧向变形；然而一旦出现液化，冻土层则可能增强地基液化的趋势，导致桩基承载性能下降

永磁同步电机的运动控制是一个强耦合的非线性动态控制系统,而且在控制过程中测量数据带有噪声,采用传统的线性控制理论很难达到系统要求.提出一种非线性系统的随机观测器——卡尔曼位置观测器,它用于高频信号注入法下的转子位置检测.利用脉动高频信号注入法进行永磁同步电机转子位置自检测,将产生的高频载波电流解调后,送入设计的卡尔曼位置观测器,可有效去除干扰噪声,准确观测出转子位置.仿真实验结果表明,在有系统噪声和测量噪声的情况下,基于卡尔曼位置观测器的脉动高频信号注入法能够精确地跟踪转子位置

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

• 计数设备：用于计数系统 • 多道分析器：用于能量分析系统、时间分析系统

无论是在 Internet还是在 trane t上,应用ASP技术设 计网络数据库应用系统的网络要求都可以集中为: 超文本传输协议(HTP, Hyper Text Transfer Protocol),Web服务,Web接口技术,数据库技术 和数据库接口技术,这么几个要点

本章主要介绍了数据的计量与类型;数据调查的基本形式和收集 数据的具体技术;问卷设计的原则、程序、问题的形式、设计调查问 卷的技巧、问卷结构以及注意事项:次级数据信息的搜集的来源及特 点等

本章是学习Java程序设计的基础。我们首 先通过一个简单的Java程序来了解程序的 组成结构、语言要素和编写规范，建立程序 的基本概念。然后以数据和运算作为程序设 计的基础，通过讲解数据和数据类型、变量 和常量、表达式和运算符以及流程控制，开 始Java程序设计语言的探索之旅

大型程序的构造中,程序员不可避免要涉及到新数据类型的设 计和实现。 如:大学中,表示一堂课的数据对象 section,包含的信息有: 老师名、教室、最大注册数等,还可以包含一个注册学生列 表作为部件。 操作包括:创建一个 section、注册一个学生、消除一个 section等