受探测环境制约，隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号，强干扰”的特征，给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换（shearlet变换，ST）引入探地雷达信号处理，根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异，提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法，并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势；在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号，以实际数据为例说明小波变换（WT）对其去除效果；从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法，即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离，然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明，本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号，根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域，从而提高探地雷达资料解译精度

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

学习目标：学习光电测距、尺子量距和光学测距三种距离测量原理与方法，在掌握现代光电测距技术原理与方法基础上，掌握钢尺量距、光学视距基本方法。 第一节 光电测距原理 第二节 红外测距仪及其使用 第三节 光电测距成果处理 第四节 钢尺量距原理与方法 第五节 光学测距原理与方法

第三章面向对象的程序设计 本章导读 一、掌握类与对象的概念,类与对象的定义方法及二者间的区别。 二、掌握类的成员函数的定义方法、保存方法及调用方法。掌握类中成员的访问机制和方法。 三、了解对象的作用域和生存期

1、课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计退推断的原 理和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因 素试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称 “试验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等。 2、地位和任务:本门课程是作物、植保、园艺本科专业必修的专业基础、工具课, 其任务是培养学生树立注重调查、注重试验的唯物主义科学观和实践第一的科学素质使学 生掌握与所学专业领域有关科学调查、试验等工作中方案的设计、过程的实施和结果统计 分析的基本能力

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

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

针对TTE (time-triggered Ethernet, TTE) 网络对业务安全性与对业务实时性要求高的问题, 提出了一种自适应双冗余的网络结构, 设计冗余报文的时间标签, 自适应恢复传输, 并设计了TTE网络中的混合流量(TT (time-triggered) 流, RC (rateconstrained) 流, BE (best-effort) 流) 调度规划方法, 根据报文的重要性, 发送端自适应的对网络报文进行分类, 其中, TT信息双网备份传输, RC、BE信息在双网分散传输.此外, 基于确定性网络分析方法, 推导了自适应双冗余调度方法下RC流的闭式延迟界, 并仿真验证了在极限网络、确定网络以及排队论仿真模型下所提方法减小网络延迟的效果, 满足TTE网络在保障业务安全性的情况下对业务实时性的要求

前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺。传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁（Magnetic resonance, MR）和经直肠超声（Trans-rectal ultrasound, TRUS）图像上对应的生理特征点作为参考点，进行刚体或非刚体配准。针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题，提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法，与术前核磁图像进行非刚体配准。首先，针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型（Active appearance model, AAM），并基于随机森林建立边界驱动的数学模型，实现超声图像自动分割。接着，提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量，进行特征匹配与图像配准。实验结果表明，本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合，9组配准结果的戴斯相似性系数（Dice similarity coefficient, DSC）均大于0.98，同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm，相比传统方法具有更高的配准精度

课程简介 科学研究的方法问题是一个重大课题,到目前为止,科学研究方法问题的探索,在 我国仍然是一个较落后的领域。本课以科学哲学为基础,以科研立项申请、任务书填 写等为主线,传授科学研究的立项、合同书填写技巧,研究内容的设计、研究方法和手段的选择等方面的基本原则,试验结果的处理手段和对试验结果的正确分析等,以及常用的科学研究方法