Web数据库具有用户界面统一,自动更新,使用方便、利用率高等优点.体系完备、查询方便的Internet稀土化合物物性数据库目前鲜有报道.运用最新的Web技术,选择了数据库的软件集成环境,规划了数据库的总体结构,实现了数据库的查询功能

新丰初中2012年秋学期九年级第一次学情调查语文试卷（苏教版）_新丰初中2012年秋学期第一次学情调查答题卡

提出了一种用于形状检索的基于多级三角形面积函数的傅里叶描述子.对形状轮廓上任一点,多级三角形面积函数通过轮廓的非等弧长分割计算得出,可以很好地描述形状的整体特征和局部细节特征.形状特征向量由多级三角形面积函数的低频傅里叶变换系数构成.在标准的MPEG-7形状图像库上对该方法进行了图像检索实验,并与已有的分别基于中心距离函数、面积函数、最远点距离函数、角度半径复函数、拱高半径复函数的傅里叶描述子以及混合傅里叶描述子进行了检索性能比较.实验结果表明,所提出的方法在相同查全率时具有最高的查准率,且具有较低的计算复杂度,证明该方法的有效性

新丰初级中学2013年春学期苏教版八年级语文第一次学情调查试卷_大丰市新丰初级中学2013年春学期八年级第一次学情调查答题纸

定题情报服务对于查询世界有关课题的最新情况是一种较好的方式。本文简述利用M150计算机及该机所配备的COBOL语言、汇编语言及实用数据库管理系统PDM等软件编制成的定题情报检索系统。检索系统目前已开始检索美国金属学会和英国金属学会联合编辑出版的“金属文摘”磁带（METADEX磁带）和“世界铝文摘”磁带（WAA磁带）。查询文献时,只要提出有关的索引词（主题词或作者名）,应用检索程序,就可以将所命中文献的题目、文摘以及文献来源等内容打印输出。由于磁带内容的文献数据库、作者名和主题词数据库是在PDM管理下工作,因此,其检索速度较快,每个提问的检索时间平均在1秒左右

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

江苏省句容市2017--2018学年苏教版八年级上学期第二次学情调查语文试题_江苏省句容市华阳片区2017__2018学年八年级语文上学期第二次学情调查试题

综合性学习《方言小调查》ppt课件（10页）_2018春语文版语文八年级下册第二单元《方言小调查》ppt课件

北京市海淀区2014届高三下学期查漏补缺语文试题_北京市海淀区2014届高三下学期查漏补缺语文试题

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