提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

一、验证控件概述 二、各验证控件的使用方法 三、自定义控件 四、分组校验方法 教学重点: 一、理解数据验证的意义; 二、掌握验证控件的使用; 三、掌握验证页面设计方法

教学目的： 一、验证控件概述 二、各验证控件的使用方法 三、自定义控件 四、分组校验方法 教学重点： 一、理解数据验证的意义； 二、掌握验证控件的使用； 三、掌握验证页面设计方法

SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。本文通过对所得的疫区患者日志数据进行计算机分析，拟合出了SARS不同阶段的趋势曲线，结合题目所给的模型，对它提出的半模拟循环计算的方法进行了检验，得出该模型的优点在于形式简单，模拟的精确度较高，k值的改变体现出了其合理性，同时指出了它的主要缺点在于过分依赖数据和不具有长远的预测性

教学目的： 一、验证控件概述 二、各验证控件的使用方法 三、自定义控件 四、分组校验方法 教学重点： 一、理解数据验证的意义； 二、掌握验证控件的使用； 三、掌握验证页面设计方法

在前一章中,我们引进了导数的概念,详细地讨论了计算导数的方法。这样一来,类似于求已知曲线 上点的切线问题已获完美解决。但如果想用导数这一工具去分析、解决复杂一些的问题,那么,只知道怎 样计算导数是远远不够的,而要以此为基础,发展更多的工具

1.1 计算机编程语言 1.2 Java语言发展 1.3 Java程序的开发和运行环境 1.4 能够运行的两类Java程序 1.5 程序中的关键字、标识符和分隔符 1.6 Java语言的基本数据类型和变量定义 1.7 运算符和表达式及语句 1.8 分支和循环语句 1.9 方法定义和使用 1.10 类和对象初步 1.11 数 组 1.12 main方法传递参数

·数据科学方法学 ·问题定义与业务理解 ·分析方法 ·数据需求 ·数据收集 ·数据理解 ·数据准备 ·建模 ·模型评估 ·部署 ·反馈

一、本课程教学目的和课程性质 课程教学目的：通过本课程的学习，使学生学会分析研究计算机加工的数据的结构特性，掌握基本的数据组织、数据存储及数据处理的方法，掌握算法的效率分析方法，培养学生根据实际问题的需要选择和设计合适的逻辑结构、存储结构及算法的能力