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

以钢液中钱盐脱铜实验为例，分析了实验过程中引起柑祸内钢液质量变化的几种因素，对模拟工业喂丝法的铁盐脱铜实验数据进行了重新处理，得出了更为合理的钢液中铜含量与脱铜剂加人量之间的关系并与处理前实验结果进行了对比

实验数据 理想的随机实验 引入更多的解释变量 随机实验执行过程中可能出现的问题 自然实验 双重差分法 三重差分法（选读） 观测数据的处理效应

针对板坯入库优化决策问题,采用隶属度函数表示待入库板坯长度、宽度、厚度与各库位已存板坯对应属性的匹配程度,建立了板坯入库模型.针对问题特征,借鉴遗传算法的交叉和变异操作,设计了一种混合离散粒子群算法(DPSO-CM)进行求解.基于企业实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性

针对钢铁企业连铸工序余材板坯及热轧工序余材钢卷对热轧生产合同的匹配问题,基于一体化的管理思想建立了余材板坯、钢卷与合同集成匹配的多目标0-1非线性整数规划模型,在模型中引入板坯材质与合同要求钢种特征差异值矩阵及钢卷钢种与合同要求钢种特征差异值矩阵.采用分段整数编码、基于启发式修复策略的改进遗传算法求解.最后,通过对实际生产数据的仿真实验验证了所提模型和算法的有效性,为科学合理地匹配铸轧工序余材板坯、钢卷提供了有效的解决方法

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

在评估现有文献实验相图数据的基础上,采用Calphad技术优化和计算了Be-Cr二元合金体系平衡相图.液相和端际固溶体相采用替换式溶体溶液模型,化学计量比中间化合物CrBe2和CrBe12采用Neumann-Kopp规则描述它们的热力学函数.利用优化所得的热力学参数计算相图,结果能很好地解释大部分实验数据.本工作还采用Miedema模型估算了中间化合物CrBe2和CrBe12的摩尔生成焓,并与热力学计算值比较,所得结果符合良好

实验一 数据采集旋风除尘实验 实验二 数据采集机械振打袋式除尘实验 实验三 等离子体降解VOCs废气系统设计虚拟仿真实验

实验一 清零程序.1 实验二 拆字程序.1 实验三 拼字程序.2 实验四 数据区传送子程序.3 实验五 数据排序实验 .4 实验六 查找相同数个数 .5 实验七 P1 口转弯灯实验.6 实验八 8255 控制交通灯 .10 实验九 温度传感器温度控制实验.15

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