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。     

带交易费的社保基金投资组合模型

为了研究社保基金投资证券的问题,在借鉴了现代投资组合理论的基础上,引入β系数区间量化资产风险,通过修改隶属函数刻画投资收益率及流动性水平。考虑其安全性特点的前提下,构建了带有交易费的社保基金证券投资组合模型,并且设计了改进的遗传算法对模型进行求解。采用2012年上证所的实际数据,应用此模型求得各风险资产和无风险资产的最佳投资比例,通过修改参数值,得到了不同情况下的最优投资策略,验证了模型的有效性和灵活性,得到了合理的结论。     

基于PALSAR全极化数据的城市森林蓄积量估测

全极化雷达数据能够反映目标的全极化散射特征,在森林参数反演中具有较大的应用价值。笔者以南京紫金山国家森林公园为研究对象,以2011年的全极化雷达数据PALSAR和2012年120块野外调查样地为主要信息源,从Pauli和Cloude目标分解特征值、HH(horizontal-horizontal,水平)和HV(horizontal-vertical,水平垂直交互)两种极化状态的后向散射系数、比值植被指数、地形、人为干扰等方面,提取13个因子作为自变量,采用多元线性回归、人工神经网络、K最邻近分类算法、决策与回归树、装袋算法、随机森林6种方法建立遥感估测模型,进行森林蓄积量的估测。研究表明:①在6种遥感估测模型中,随机森林综合性能最高,装袋法次之,多元线性回归最低; ②海拔、坡向等地形因子,以及地物的雷达回波散射特征是影响研究区域森林蓄积量估测的重要变量; ③研究区单位面积蓄积量的空间分布呈现出由里向外逐渐降低的带状分布格局。     

普通高中体育与健康课程基地建设的策略研究

普通高中体育与健康课程基地是深入实施体健素质教育,深化体健教学改革的一项开拓性创新工作,通过体健课程基地建设,有利于引导教师集中力量研究教学,提高教学质量;有利于引导学生高效学习,提高学习效果。本文对如何开展体健课程基地建设的问题进行了实践研究与探讨,提出了开设多样选项教学、研究开发校本课程、课内课外延续教育,加强教学规范管理,发展教师专业素质等五个方面策略,力图建设高效而富有特色的体健课程基地。     

装备制造企业订单产品实现项目生命周期的确定

本文对目前装备制造企业订单产品实现项目的管理现状进行了分析,并对基于顾客角度的订单产品实现项目生命周期进行了讨论。     

英语学习者词缀习得状况调查

英语学习者在语言产出时其派生词汇常常出现词缀缺失和误用现象。通过收集和分析测试数据,发现部分学习者词缀知识接受能力大于词缀知识产出能力,在词缀知识运用方面存在词缀缺失、误用和拼写不正确现象。相当一部分学习者存在词义和语义理解问题。词缀失误既有教学因素也有学习者因素,教学中应该注重增强学习者语言输入意识和注意力,更加凸显语言形式。     

高职国际贸易综合实训教学“课堂情景化”探究

高职院校中的国际贸易综合实训的教学过程.方法与手段都已开始与实际的国际贸易实务流程相接轨,如何吸引学生参与实训,从实训中获得实操技能,显得愈发重要,而课堂情景化是教学方法之一。本文从国贸综合实训课程的策划,教学流程以及课程考核等各个方面对该实训进行"课堂情景化"探寻。     

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。     

试论真实语言材料的选择与运用

对真实语言材料在外语教学中的意义和作用的深入理解和研究促进了真实语言材料在口语课堂的运用。在选择真实语言材料时必须遵循一定的原则并充分考虑影响选材的因素。基于真实语言材料的口语活动必须注重形式上的多样化、内容上的适合性以及话题上的趣味性。     

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。