基于深度学习的多模态眼科图像回归预测

青光眼是世界第二大致盲性眼病，视网膜神经纤维层（RNFL）缺损是诊断青光眼的重要特征。在临床应用中主要采用光学相干断层扫描（OCT）测量RNFL厚度。然而在我国的多数中小型医院和体检中心，只有眼底照相机而不具备OCT设备。因此利用眼底照和OCT的多模态数据，设计了一种基于眼底照来预测RNFL厚度的深度残差回归神经网络。该网络通过眼底照中的局部区域信息预测此区域的RNFL厚度，并对视盘外围一周范围内的RNFL厚度给出全面的刻画。在一个来自北京同仁医院的真实数据集上的实验结果显示，本文算法预测的RNFL厚度值与OCT测量值具有高度的一致性（对于正常眼平均绝对误差E_MA=14.884，Pearson相关系数r=0.885，决定系数R²=0.781；对于青光眼E_MA=15.108，r=0.872，R²=0.754）。评估结果表明所提方法对基于眼底照预测RNFL厚度具有良好的临床实用性。     

基于人力资源管理视角的高校人事制度改革思考

高校教师是高校可持续发展的重要资源,只有加强对高校人力资源的管理,提高管理质量和水平,才能驱动高校不断发展前进。而高校人事制度改革作为高校管理体制改的突破口,如何把握住当前有利时机,不断深化高校人事制度改革,是摆在高校人事工作者面前的一个重大课题。本文从人力资源管理视角就高校人事制度改革的几点思考做了粗浅的探析。     

基于Kriging算法与PSO算法的桁架机器人横梁模块智能优化设计方法

桁架机器人搬运能力强、操作方便、定位精度高,在制造业中具有极其重要的作用。 针对桁架机器人自重大而导致的运行稳定性较差和材料冗余等问题进行结构优化设计研究。目前桁架机器人的结构优化设计研究有限元仿真有限元仿真调用次数多,时间损耗大,优化效率低。针对此问题,在分析了桁架机器人横梁部件尺寸、负载与应力、形变之间的关系后,提出了一种基于Kriging模型与粒子群算法的结构优化设计方法,可以有效减少有限元仿真的调用次数,节约时间,提高优化设计效率。     

兵团农业总产值的回归分析

首先利用经典线性回归分析对影响兵团各师农业总产值的几个因素进行分析,通过分析发现回归结果不尽合理.因此先对各师数据进行主成分分析,然后再利用农业总产值关于各个因素的主成分进行回归.得出了满意的结果.     

图形显示技术在组合机床计算机辅助设计中的应用

图形显示技术是计算机辅助设计中实行人—机会话交互设计的重要手段。它能按设计者要求,形象而直观地输出设计图形,便于设计者在设计过程中进行分析和修改,这对提高设计质量和设计效率有很好的实际意义。本文通过组合机床传动系统的设计,介绍图形显示技术的原理和方法,以及利用图形显示技术对油泵轴和手柄轴的交互设计方法。     

基于集成学习的计算机辅助诊断青光眼算法研究

在青光眼诊断中,眼底照和光学相干断层扫描（OCT）是最主要的两种眼科检查手段。对于眼底照和OCT图像数据,首先设计基于专家知识的机器学习算法,提取杯盘比曲线和视神经纤维层厚度曲线的尺度和形态特征,进而提出一种基于Dempster-Shafer（DS）证据推论的多视图集成学习方法,利用支持向量机（SVM）和逻辑回归进行青光眼预测。在一个真实数据集合上,对所提方法的预测性能进行了评估实验,结果表明,本文算法与眼科专家出具的诊断结果高度一致,并且比已有算法有更好的敏感性、特异性和更高的预测准确率。     

矿山机电设备管理

在矿山生产过程中极易发生某些灾害,原因在于自然条件复杂、作业环境较差。这样不仅大大的影响了矿山企业的经济生产而且对企业员工的人身安全造成严重威胁。产生这种情况的主要因素是对机电设备不科学管理。企业在长期生产过程中不仅要在反复使用中保证基本原有功能的实物形态和物质资料和劳动资料被称为矿山企业的机电设备的总称。合理的运用设备技术经济方法,财务技术,工程经营和综合设备管理等手段才能使设备资产综合效益达到最大化。该文分析了实施科学的设备管理对矿山企业的重要性,且提出了几条如何增强矿山企业机电设备管理的建议。     

基于蚁群算法的基因位点组合与眼压数据的相关性分析

设计了一种蚁群算法,用于进行基因多位点组合与连续型表型的关联分析。在欧洲生物信息学研究所发布的一项基因及眼压的数据集上,评估了本文设计方法的性能,实验结果表明,利用本文设计的蚁群算法能够发现与眼压显著相关的基因双位点组合,这为研究青光眼的发病机制提供了新的线索。另外,对于研究其他疾病的多位点组合和连续型表型的关联,本文设计的蚁群算法提供了一种新的思路。     

基于函数性数据分析的中国社会消费品零售总额数据的预测

基于数据的函数性特征,采用函数性数据分析方法对中国社会消费品零售总额进行预测。将总额数据分解为长期趋势成分和季节性波动成分分别进行预测。对长期趋势成分引入居民可支配收入数据来辅助预测,对于季节性成分采用自适应选择权重的加权预测法,将两项预测值的和作为总额预测结果。真实数据上的实验结果表明,本文提出的预测方法预测误差小,且预测结果具有很好的可解释性。     

新疆生产建设兵团与新疆GDP增长的协整分析

验证了新疆生产建设兵团（以下简称“兵团”）GDP和新疆的GDP序列都是单位根过程,利用协整检验方法分析了新疆和兵团1978—2005年的GDP之间存在长期稳定的协整关系,利用Granger因果关系检验发现新疆GDP增长是拉动兵团GDP增长的原因。