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

利用热膨胀仪对低碳含铌钢(0.028%C-0.25%Si-1.82%Mn-0.085%Nb)进行热处理模拟,即950℃正火后快速冷却到中间温度350~550℃,随后进行不同加热速率、保温温度及保温时间的回火处理.采用光学显微镜、扫描电镜和图像分析方法,分析了不同回火条件下组织中的马氏体-奥氏体(MA)形貌、尺寸及分布.结果表明:回火前的终冷温度在贝氏体相变温度区间及提高回火升温速率,会增加回火组织中MA的体积分数,MA体积分数最高达到7.9%.提高回火温度和延长回火时间,MA的体积分数会出现峰值.回火后,MA平均尺寸在0.77~1.48μm.提高终冷温度、升温速率、回火温度和延长回火时间,会使回火后的MA粗大,并呈多边形化.MA的体积分数和平均尺寸主要受中间冷却过程结束时未转变奥氏体量、回火过程中铁素体向残余奥氏体碳扩散程度以及回火后残余奥氏体稳定性的影响

本书是普通高等教育“九五”国家级重点教材,是作者多年来在南京大学讲授固体物理的经验的总结作为一本面向大学本科学生的教材,本书在内容取舍、顺序安排、难度处理等诸多方面都经过反复斟酌本书在传统固体物理的理论框架和不增加篇幅的情况下,对一些一般教材讲解较少的内容做了比较深入的讲解,例如非完整晶格振动中的局域模、磁致电阻、范弗莱克顺磁性和超交换耦合等同时,作者适当地引入了一些凝聚态研究领域的新进展,如准晶体、量子霍尔效应和自旋相关输运等,在尽量不涉及高等量子力学和复杂的数学处理的情况下做到物理图像清晰、内容融会贯通,以使学生能够掌握从事凝聚态物理研究工作的专业基础知识全书内容包括晶体的结构及其对称性晶体的结合晶格动力学和晶体的热学性质、能带论、金属电子论、半导体电子论、固体磁性和超导电性8章。本书可作为高等院校物理类专业本科生、研究生的固体物理教材,也可供其他专业的师生及社会读者参考