针对超声心动图像质量差、噪声多，传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点，提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损（Atrial septal defect，ASD）智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别，充分融合其不同切面的语义特征，使得诊断的准确率得到明显提升。此外，还对其进行双边滤波保边去噪，并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统（简称ASD辅助诊断系统）。结果表明，该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%，且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率

一、本章重点 1.证券价值评价的一般模型。 2.股票价格种类。 3.股票价格决定方法、模型及影响股价波动的因素。 4.债券价格决定方法、模型及影响债券价格变动的因素

采用恒应变速率凸轮式压缩试验机,测定了4种铝合金材料在热状态下的流动应力,分析了应变率、应变速率及变形温度对流动应力的影响规律,通过对多种结构型式流动应力数学模型的回归分析比较,确定了计算精度较高、结构型式较简单、适合于现场计算机在线控制和工程计算的数学模型

提出了一种高孔隙率开孔泡沫金属的结构简化几何模型,运用热电比拟理论在胞孔尺度上分析并求解了有效热导率的计算表达式,并根据已有实验数据进行模型修正.同时模拟分析了金属泡沫三维矩形通道内空气流动的对流换热情况,与实验结果进行了对比验证.研究表明,本文提出的胞孔有效热导率修正模型对铝泡沫金属有一定的适用性;相同孔隙率条件下,泡沫金属通道内强制对流的对流换热系数随孔密度的增加(即孔径的减小)而增大,但付出的代价是阻力也随之增大;相对而言,低孔密度的泡沫金属具有较好的对流换热综合性能

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%

高中数学必修_第一章 集合与函数的概念_课件_20071106高一数学（3.2.1-2幕、指、对函数模型增长的差异性）

高中数学必修_第一章 集合与函数的概念_课件_20071107高一数学（3.2.2-1函数建构与函数模型）

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

高中数学必修_第一章 集合与函数的概念_课件_20071105高一数学（3.2.1-1线性函数、对数函数和指数函数模型）

采用西澳大学室内鼓轮式离心机，在预先固结的高岭黏土中开展不同离心力场( 50g，125g 及 250g，g 为重力加速度) 条件下的模型压桩试验、T--bar 试验和静力触探试验，分析了模型桩在贯入过程、静置稳定过程中桩身径向应力( σr ) 的变化规 律，并对后期桩体拉伸载荷阶段的径向应力变化值( Δσr ) 及桩侧摩阻力变化情况行了探讨，揭示了在不同超固结比( OCＲs) 黏 土中静压桩侧摩阻力的演变特性．