多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

酸处理菹草制备生物乙醇和甲烷过程研究

文章通过以水生植物菹草为研究对象,对水生植物制备生物乙醇和甲烷过程进行了比较分析,并利用稀酸处理提高其生物可降解性。试验结果表明:对于产乙醇过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度125℃、时间2h,在此条件下,乙醇产量达75.70mg/g;而对于产甲烷过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度115℃、时间2h,最大产甲烷量为110.56mL/g。X射线衍射仪分析结果显示稀酸预处理后菹草纤维素结构受到不同程度的破坏。分析表明厌氧产甲烷过程效率更高,更适于菹草资源化。研究结果可为水生植物的能源化利用提供技术参考。     

基于预测信息的量测转换序贯滤波目标跟踪

针对多普勒雷达目标跟踪问题,提出了基于预测值量测转换的序贯滤波目标跟踪算法。该算法采用基于预测信息的量测转换方式解决量测与目标运动状态的非线性,其中位置量测转换采用乘性去偏、伪量测转换采用加性去偏,量测转换误差的统计特性基于预测值进行推导,并采用序贯滤波方式处理伪量测以实现目标跟踪。同时将该算法扩展到机动目标跟踪情况,综合利用了位置量测与伪量测滤波部分输出的概率组合作为该模型的更新概率,利用模型更新概率对各滤波器的状态估计结果进行加权求和获得最终估计。仿真结果表明该算法与传统的序贯滤波跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度,其扩展方法可实现有效的机动目标跟踪。     

水乡建设与大众传媒的三个传播向度——以东莞水乡建设为例

大众传媒在现代社会的影响力早已不言而喻,其在东莞水乡的建设中亦起着重要作用,本文主要从角色功能和传播路径两个层面对大众传媒在东莞水乡建设中的功用展开分析。我们认为大众传媒应做好三个方面的传播工作:一是作为挖掘者的纵向传播,深入挖掘东莞水乡丰厚的历史文化遗产与非物质文化资源,构建东莞水乡资源元素库;二是作为借鉴者的横向传播,广泛吸收和借鉴其他成熟水乡地区的成功经验;三是关注城市主体的人本传播,构筑"以人为本"的水乡文化,打造幸福导向型产业聚集区。     

基于引文分析的高校教研人员文献需求与数字馆藏保障调研

建设以读者需求为导向的数字馆藏,已成为高校图书馆日益重视的一项工作.以杭州师范大学2013年SCI发文的文后参考文献为研究样本,运用引文分析法,分析该校教研人员文献需求和数字馆藏保障情况,提出在数字馆藏建设中学科配置、文献类型、新增剔旧、学科服务等方面的建议.     

半空间上水平层状场地自振频率计算方法比较

为避免结构物与场地地基的共振效应,基于传统波速法、一致质量矩阵剪切质点系法及剪切梁法的基本原理,分析和比较了各方法计算场地自振频率的计算精度和影响因素.结果表明:传统波速法不能反映土层剖面结构特征的影响,而且仅在土层剖面在深度方向较为对称的情况下才能获得工程可接受的精度;一致质量矩阵剪切质点系法则表现出计算稳定、精度高的特点,且作为一种离散方法,具有良好的计算适应性和灵活性.     

泸沽湖鱼类资源现状及保护对策

泸沽湖是位于四川和云南交界处的一个高原断层溶蚀陷落湖泊。2012~2015年笔者5次对泸沽湖进行考察,开展鱼类多样性调查和鱼类饵料生物调查,共采集鱼类标本133份,浮游生物水样58份,并结合相关文献,确定泸沽湖鱼类有15种,隶属5目6科,泸沽湖鱼类外来物种增多。并分析了目前泸沽湖鱼类区系和资源特征,提出了泸沽湖鱼类保护对策。     

荆州市2013年旱情评价及抗旱对策

2013年7~8月荆州市降水偏少,出现严重干旱,对农业生产造成较大影响.本文调查了荆州全市农业受灾情况,收集了荆州市气象局有关统计资料,参考有关文献,并以区内相关水文信息为依据,分析了致旱原因,评价了旱情等级,并提出了抗旱对策.     

川黄柏一年生实生苗质量的分级标准

为有利于指导生产实践，推动川黄柏实生苗培育规范化、标准化，以湖南省龙山县大安乡2020年培育的川黄柏1年生实生苗为研究对象，以72个1 m×1 m样方2 564株样苗为研究样本，以地径、苗高为苗木质量分级指标，采用K-均值聚类法及标准差法，划分质量分级值.经综合评定，确定川黄柏1年生实生苗质量分级标准为Ⅰ级苗地径D≥1 cm，苗高H≥100 cm；Ⅱ级苗地径D 0.6～＜1 cm，苗高H 60～＜100 cm；Ⅲ级苗地径D＜0.6 cm，苗高H＜60 cm.在该标准下，本次研究样本Ⅰ、Ⅱ级苗占比64.8%.     

大数据科学的认知和数学基础引论

 大数据不仅在科学、工程与计算智能中有着广泛的应用，而且在人类感知、估计、量化、记忆和推理的认知机制中发挥着基础性作用。通过对大数据科学理论的基础研究，提出一组大数据系统的一般原理和分析方法。为了从形式上解释大数据的起源和本质，探讨大数据的认知基础及其数学模型，严格地引出了根植于科学、工程和社会各个领域的大数据的一般模式。研究发现大数据不再是传统实域上的纯数，而是一个前所未有的新型数学结构，称为递归类型化超结构（RTHS）。这一大数据系统的基本拓扑特性揭示了大数据工程的复杂性及其操作与处理的全新认知、理论挑战，以及可选解决方案。