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

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一、控制测量(control survey) 1、目的与作用 (1)为测图或工程建设的测区建立统一的平面控制网(horizontal control network)和高 程控制网(vertical control network) (2)控制误差的积累 (3)作为进行各种细部测量的基准

针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题，通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略，定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先，在p范数约束下，基于各类故障样本自身规模，分别进行了两种自适应的样本权重分配；其次，在每层分类器的优化中，将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合，同时，将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $

为研究钢筋混凝土在耦合盐环境中的腐蚀劣化规律及寿命分布，将钢筋混凝土试件置于0.32 mol·L−1NaCl和0.4 mol·L−1MgSO4盐溶液中，利用电化学工作站定期无损检测，以极化曲线、交流阻抗图谱及电化学参数指标进行耐久性分析，选择3参数Weibull进行可靠性建模，通过Anderson-Darling法（A-D）进行先验假设检验，采用相关系数优化法(CCOM)、极大似然法(MLM)及矩估计法(MEM)进行参数估计，综合可靠度曲线、密度曲线、失效率曲线对钢筋混凝土在氯盐、硫酸盐、镁盐腐蚀环境中的寿命进行分析

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