基于改进残差网络的铁路隧道裂缝检测算法研究

针对铁路隧道复杂背景下细小裂缝存在图像特征难以提取的技术问题,提出一种基于改进残差网络(Residual Network,ResNet)的铁路隧道裂缝检测算法.该算法采用ResNet对裂缝进行检测,并在此基础上对网络进行了改进:首先将具有不同扩张率的空洞卷积块与传统的卷积块组合形成金字塔空洞卷积模块;其次将该模块放在ResNet的底部以增强其局部感受野,实现多尺度裂缝信息的提取;最后利用基于度量学习的组合损失函数来解决相似类别之间出现的裂缝漏检和误检的问题,进一步提升铁路隧道裂缝检测的效果.在公共裂缝数据集SDNET2018和自制裂缝数据集CRACK上,将其与文献方法、ResNet等其他方法进行了实验对比验证,结果表明:该算法与原始残差网络等方法相比,检测结果有明显的提升(精准率(R)为91.32％,召回率( P)为92.14％ ,F1 值为91.73％),该方法也可为其他混凝土裂缝的检测提供参考.     

简述英语习语的类型及应用

本篇文章主要论述了英语习语在实际应用中的作用,分析了其特点及其在阅读 及写作中所占的份量.     

谈大学专业英语写作课程教学模式

大学英语专业的写作课程是与听、说、读等其它教学训练同等重要的一门课程。本文结合写作课程的特点、教学目的和课堂教学实践，探讨了新的写作教学模式。     

地铁轨道不平顺状态的监测与预警

在客流量和客运量高速化的背景下,轨道线路作为地铁运营的基本设施,其不平顺状态直接影响到行车的安全性和舒适性。以北京地铁9号线为例,采用光纤光栅传感器对典型区段的轨道不平顺状态进行监测,运用数理统计的方法对监测数据进行权重统计和超限分析,结合数据特征提出一种将灰色模型和粒子群算法优化Elman神经网络的组合预测方法,并利用监测的轨道不平顺七项参数对模型的效果进行验证。结果表明该模型的预测效果均优于单一灰色模型,在平均相对误差、均方根误差、决定系数和相关系数上具有较高的预测精度,可以实现对各单项指标的超限预警,更好地监控轨道质量的发展状况。     

多囊卵巢综合征流行病学调查进展

 多囊卵巢综合征是育龄女性常见的内分泌疾病,但临床医生普遍认识不足。目前,多个国家和地区纷纷报道多囊卵巢综合征（PCOS）临床症状存在种族差异性。本文通过对国内外多囊卵巢综合征流行病学调查的相关文献进行收集、整理、归纳和分析,得出中国PCOS人群临床征象不同于欧美国家。文章对关于PCOS诊断标准的研究进行了较系统的综述,并初步提出符合中国人口患病特征的PCOS诊断标准的建议：表现月经异常的稀发排卵或无排卵;促黄体生成素（LH）和卵泡刺激素（FSH）比例升高;超声卵巢呈多囊卵巢（PCO）改变。