基于DCPAN的低剂量能谱CT图像去噪方法

能谱式计算机断层扫描(CT)成像技术具备良好的能量分辨率,能够精确地鉴别人体组织成分,从而为后续诊断提供更准确的检测信息．随着辐射剂量的降低,能谱CT图像中噪声水平显著提高,对成像质量产生严重影响,进而降低了组织成分的解析精度．基于卷积神经网络(CNN)的去噪模型虽然可以显著降低图像中的噪声含量,但随着卷积层数的增加,深层神经网络通常会丢失高频信息．为了解决这一问题,并实现在低剂量条件下重建出高质量能谱CT图像,本文提出了一种结合通道注意力机制(CA)和持续自注意力机制(PSA)的密集连接持续注意力网络(DCPAN)．两种注意力机制分别建立特征图像在通道和全局维度的联系以提高网络对图像高频分量的敏感程度,进而抑制高频细节信息的丢失．该模型所采用的密集连接结构通过特征复用的方式可以在前馈传播中保留高频信息,使用复合损失函数来监督网络的训练可以使该模型对边缘特征和组织细节信息更加敏感．实验结果表明,经该模型处理的腹部切片CT图像峰值信噪比、结构相似性指数和特征相似性指数分别达到了38.25 dB、0.993 7和0.973 2以上．相比于目前先进的CT噪声去除方法,该方法具有更好的噪声抑制...     

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.     

重力对物理气相沉积Zn膜生长的影响

近年来利气相生长的方法制备高质量薄膜倍受人们重视。在地面上用气相沉积方法生长薄膜。由于重力作用人们很难精确控制传热和传质行为,从而影响薄膜质量。微重力条件,可以抑制气相传输过程中重力引起的对流,可望获得厚度均匀、表面质量好、结构完整的高质量薄膜。美国、俄国、日本、欧空局所属国等都投入相当大的人力、物力进行这一领域的研究工作。但是,空间实验昂贵,设备复杂,限制了空间实验的大量进行;进行充分的地基工作,如进行样品筛选、研究重力场效应等是十分迫切的任务。通过改变薄膜生长方向与重力场方向之间的相对取向关系来研究重力场的作用,对于指导地面及空间实验、对于探讨重力场对薄膜生长的物理本质具有重大意义。     

现代汉语准词初探

文章提出了准词这一术语,确定了准词的定义,从词的概念、句子的概念、语素理论和语言学的类推机制三个角度分析了准词成立的理据,确立了准词的范畴。     

Hopfield神经网络的电致发光兑现

介绍一种用电致发光（ＥＬ）屏兑现Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的方法，并且描述和讨论它的结构，工作原理以及应用。     

宽带变容管调谐全高波导耿氏振荡器

本文介绍了X波段变容管调谐全高波导耿氏振荡器的一般原理和测试结果。对宽带调谐的诸因素及某些实验结果进行了必要的分析。     

在核磁共振实验中怎样观测氘(H~2)信号

一、前言81年10月,在复旦大学召开的《全国综合性大学近代物理实验交流会》上,我们介绍了提高《核磁共振》实验质量的几点体会,那次只谈到了对氢核和氟核共振信号的观测。会后,北大虞福春教授对我们很关心,又支援了我们一些重水,这就使我们能够探讨怎样用一般的近代物理实验仪器观测氘信号了,在此,我们仅致以衷心谢意。氢核(H~1)的共振信号较强,氟(F~(19))核的共振信号虽然较弱,但它的旋磁比γ和氢极近,所以,一般国内外高校近代物理实验中,样品多用氢核和氟核,氘核的共振