一、概述 狂犬病（Rabies）是狂犬病病毒引 起的一种 人畜共患的中枢神经系统传 染病。亦称恐水病， 俗称疯狗病。临 诊特征 是神经兴奋和意识障碍， 继之 局部或全身麻痹而死亡。在病理组织学 上， 以非化脓性脑膜炎和神经细胞浆 内出现内基氏小体为主要特征

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

针对扑翼飞行器的定高飞行，设计了基于外部单目视觉的室内定高控制系统：通过外部单目相机获取扑翼飞行器的飞行图像，基于Qt编写的地面站软件接收图像并利用基于OpenCV的图像处理算法检测扑翼飞行器上的发光标识点，获得标识点在图像上的像素坐标；基于卡尔曼滤波器（KF）建立标识点像素坐标的运动状态估计器，降低环境噪声干扰并解决了标识点被短暂遮挡的问题；分别建立常规PID和单神经元PID控制系统，通过蓝牙控制扑翼飞行器的电机转速，实现了基于图像的扑翼飞行器室内定高飞行。对比实验结果表明，本文设计的定高飞行控制系统可以使扑翼飞行器标记点的图像坐标保持在外部单目相机图像的中心横线处。针对阶跃响应信号，单神经元PID控制系统的响应速度比常规PID控制系统响应速度稍慢一些，但是控制精度明显优于常规PID控制器，最大相对误差为3%

《外科学》课程PPT教学课件（神经外科）神经外科发展史

《人体解剖学》课程习题解答（系统解剖学——脉管系统、神经系统）系解神经系统选择题试题卡

《人体解剖学》课程习题解答（系统解剖学——脉管系统、神经系统）系解神经系统试题（简答）试题卡

第一节 概述 第二节 恐惧症 第三、四节 焦虑症 第五节 强迫症 第六节 躯体形式障碍 somatoform disorders 第七节 神经衰弱 neurasthenia 第八节 分离性障碍 dissociative disorder （癔症 hysteria）

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

癫痫是大脑神经元过量放电引起的皮层 功能紊乱，可表现为运动、感觉、意识、 精神或植物神经等多方面异常。临床呈现 多种发作类型，但以运动性发作最常见。 任何类型的癫痫发作都具有长期性(慢 性)、发作性和重复性等基本特点

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响