基于感受野扩增和注意力机制的U-Net脑肿瘤MR图像分割

针对U-Net网络感受野受限以及信息丢失导致的分割精度低的问题,提出了一种基于感受野扩增和注意力机制的U-Net脑肿瘤MR图像分割算法.首先,在U-Net网络中引入感受野模块(receptive field block,RFB)来增大网络的感受野,解决了网络由于感受野受限带来的分割精度低的问题.此外在网络中引入有效的通道注意模块(efficient channel attention,ECA)来增加网络对有用特征的响应,抑制网络中的冗余特征.使用BraTS(the brain tumor image segmentation challenge)提供的脑肿瘤MR图像数据对本文算法进行测试,用Dice相似性系数等指标进行评价,结果显示在完整肿瘤、核心肿瘤以及增强肿瘤的Dice值分别可达到0.86、0.86、0.79.与U-Net模型以及其他的网络相比得到了提高.实验结果表明,本文提出的算法能够有效提升脑肿瘤分割的精度,具有良好的分割性能.     

天空破了个大窟窿

天空中稀薄的云层中突然出现了一个直径数百米的大窟窿,那是穿洞云!可周围环境中明明没有风,它到底是怎么形成的?这个疑惑困扰了人们数十年,而关于它的超级猜测也从未停止……     

《程序设计》课程改革探讨

在分析了C/C++语言的不足之后,提出将JAVA语言作为程序设计的入门语言,并对课程设置、教学目标、教学方法等方面进行了研究,提出《面向对象程序设计》课程的"一个思想,两步实施"的设置方案和将知识理论知识融入到实际项目中讲解的教学方法。     

和谐社会的执政观和执政能力建设

和谐社会要求树立协调和谐的执政观,这也是党的执政能力建设的要求.而落实协调和谐的执政观关键在执政为民.     

基于模糊推理的专家自整定PID控制器

将模糊推理机制引入到专家PID系统,提出了基于模糊推理的专家PID控制器,定义了规则触发度、指标符合度等概念,其推理规则表达简洁规范,使整个专家系统能够以并行触发的方式工作,即使在整定失败的情况下也可以使用一个次优参数替代,克服了一般专家PID系统存在无法找到满足性能指标参数导致整定失败的缺点.以典型控制对象进行仿真验证,结果表明本方法在PID控制器参数的自整定应用中的有效性和实用性.     

跨座式单轨交通系统动力学问题研究

跨座式单轨交通车辆的转向架和轨道梁与其他轨道交通系统不同,因而其动力学问题具有自身特点,其车桥动力耦合作用影响相对较为突出。文中通过查阅相关资料,系统总结了跨座式单轨交通动力学问题的研究现状及存在问题,为进一步的研究工作打下基础。     

房地产市场信息不对称的动态博弈

通过对房地产市场信息不对称的动态博弈关系进行研究,认为目前我国房地产市场中出现问题的根本原因在于信息不对称及诚信缺失,信息不对称使得参与备方的机会主义行为盛行,正常的市场机制难以发挥应有作用.信息不对称前提下一对多的动态博弈模型能够解释目前房地产市场中出现与供求规律不相符的高空置率与高价格并存现象.研究认为,"双高"现象有利于重复博弈的开发商一方,其重要原因是讨价还价双方的信息不对称及地位不对等,使开发商具有充分的激励维持高价并在此过程中获得更多的利润,通过等待可以获得有关置业者更多风险偏好程度的信息,进而在讨价还价过程获得更多收益.信息在买卖双方之间传递的阻隔和不对称是房地产市场的普遍特征,是市场交易关系中所处地位不对等这一客观状况所造成的.为了有效地解决房地产市场的信息不对称问题,保障置业者合法利益,提高房地产市场效率,从政府、开发商和置业者等方面提出了解决房地产市场信息不对称的建议.     

电网PMU优化配置中IGASA算法的研究

在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能．基于这个思想将适合全局搜索的遗传算法（GA）和适合局部搜索的模拟退火算法（SA）相结合,提出改进的遗传模拟退火混合算法（IGASA）来解决电力系统PMU优化配置问题．该算法用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了改进,以进一步改善算法的稳定性和收敛性,并提高了收敛速度和防止种群早熟现象．5个仿真试验验证了该算法的可行性和有效性．     

面向按序执行处理器的预执行机制设计空间探索

面向按序执行处理器开展预执行机制的设计空间探索, 并对预执行机制的优化效果随 Cache 容量和访存延时的变化趋势进行了量化分析。实验结果表明, 对于按序执行处理器, 保存并复用预执行期间的有效结果和在预执行访存指令之间进行数据传递都能够有效地提升处理器性能, 前者还能够有效地降低能耗开销。将两者相结合使用, 在平均情况下将基础处理器的性能提升 24. 07% , 而能耗仅增加 4. 93% 。进一步发现, 在 Cache 容量较大的情况下, 预执行仍然能够带来较大幅度的性能提升。并且, 随着访存延时的增加, 预执行在提高按序执行处理器性能和能效性方面的优势都将更加显著。