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汉译世界学术名著丛书:《法学总论——法学阶梯》参考书籍PDF电子书〔罗马〕查士丁尼(共四卷九十八章)
文档格式:PDF 文档大小:1.16MB 文档页数:265
以我主耶稣基督的名义 恺撒·弗拉维·查士丁尼皇帝,征服阿拉 曼、哥特、弗朗克、日耳曼、安特、阿兰、汪达 、、、 尔、亚非利加的虔敬的、幸运的、光荣的、凯旋 的、永远威严的胜利者,向有志学习法律的青年 们致意。 皇帝的威严光荣不但依靠兵器,而且须用法律来巩固,这 样,无论在战时或平时,总是可以将国家治理得很好;皇帝 不但能在战场上取得胜利,而且能采取法律手段排除违法分 子的非法行径,皇帝既是虔诚的法纪伸张者,又是征服敌人 的胜利者
西南大学:《会计学基础》课程教学资源(PPT课件)第八章 财产清查(8.2-8.3)财产清查的方法、财产清查结果的处理
文档格式:PPT 文档大小:919.5KB 文档页数:65
一、实物的清查方法 财产物资清查的重要环节是确定财产物资的 账面结存数量、结存金额与财产物资的实存数量 和金额,确定财产物资的实存与账存是否相符。 (一)确定财产物资账面结存数量的方法 库存物资按实际成本核算时,确定财产物资账 面结存数量的方法通常有: 永续盘存制和实地盘存制
《数据库系统及应用基础》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10章 查询与视图设计
文档格式:PPT 文档大小:179KB 文档页数:11
10.1查询设计 10.2创建视图及视图的操作
复旦大学附属妇产科医院:《妇产科学》课程教学资源(教案讲义)七年制学生见习安排
文档格式:DOC 文档大小:20KB 文档页数:1
一、学生共分六批,每批45~50人,在本院临床见习三周(15个工作日,每批分为2组。 二、上午查房时分散于一、二、三、四、六、产房、八休、计生各病房,参加查房
基于网络构建稀土化合物物性数据库
文档格式:PDF 文档大小:1.21MB 文档页数:3
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
浙江省湖州市2009届高三第二次教学质量考查语文试卷_湖州市2009届高三第二次教学质量考查语文试卷
文档格式:DOC 文档大小:99.5KB 文档页数:18
浙江省湖州市2009届高三第二次教学质量考查语文试卷_湖州市2009届高三第二次教学质量考查语文试卷
基于多级三角形面积函数的傅里叶形状描述子
文档格式:PDF 文档大小:3.74MB 文档页数:6
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
通州市2009届高三年级查漏补缺专项检测语文试卷_通州市2009届高三年级查漏补缺专项检测附加题
文档格式:DOC 文档大小:26KB 文档页数:1
通州市2009届高三年级查漏补缺专项检测语文试卷_通州市2009届高三年级查漏补缺专项检测附加题
M-150计算机定题情报检索系统(SDI—1系统)
文档格式:PDF 文档大小:790.58KB 文档页数:12
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
基于深度学习的宫颈癌异常细胞快速检测方法
文档格式:PDF 文档大小:822.15KB 文档页数:10
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
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