如何在学生头脑中建立客观世界的物理图像

物理教学是运用学生已有知识和日常生活经验以及物理学在现代科学技术中的应用，由形象到抽象，探求事物的内在联系和规律；用学过的知识形象说明微观现象；用生活经验建立微现世界的生理图像；通过现代技术的应用，激发学生的学习兴趣。     

中值定理的又一证明方法

本文提出了中值定理的另一种处理意见，并给出了柯西中值定理的一种新的证明方法。     

胃癌AgNOR银染色的定量分析研究

应用银胶染色法和计算机图像分析技术,对48例胃粘膜活检标本的石蜡切片进行Ag-NOR形态、定量分析研究。结果表明其对于区别胃疾患的良恶性和判定胃癌的分化程度有重要意义。     

滇东牛头山地区早震旦世沉积相及大地构造环境

野外调查和室内分析表明,牛头山地区陆良组、牛头山组应属下震旦统,其沉积相类型自下而上可划分为辫状河相、河口湾相、浅海相、滨海相、浅海相及三角洲相。“牛头山古陆”在早震旦世是不存在的。牛头山地区当时为被动大陆边缘。     

CEDS—MD系统的数据 模型及处理

CEDS-MD是为彩色电视机机壳结构设计研制的专用微机CAD系统,本文介绍了系统的数据分类,表示模型的选取,数据处理方法及相应的文件系统.     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于生成对抗网络的砂岩薄片图像视野外重建

利用生成对抗网络(GAN)模型,对砂岩薄片图像的微观颗粒和孔隙结构进行视野外重建,并对预测图像的语义进行评价。结果表明,模型能够预测2.25倍于原始视野的砂岩微观结构,并且针对不同类型的岩石图像语义均具有良好的性能。模型对不同颗粒的表面纹理、颗粒形态以及多颗粒间复杂接触关系等语义的图像视野外预测结果与真实图像较为吻合。但是,在微观特殊现象图像的视野外重建任务中,模型缺乏对特殊现象的敏感性。在孔隙结构重建时,模型对微孔面孔率的预测误差大于粒间孔、裂隙和溶蚀孔等孔隙空间。不同孔隙空间重建图像的预测效果可能与孔隙特征(如孔径大小和连通性)有关。     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

基于响应值判断的目标跟踪ECO方法

目标跟踪(efficient convolution operator,ECO)方法因其优越的跟踪效果在各种跟踪场景中得到越来越广泛的应用,但该方法在面对遮挡、运动模糊、目标形变和背景杂乱等复杂工程实际情况时跟踪精度下降. 针对这一问题,本研究对ECO方法进行改进,加入一种相关滤波响应值判断机制,根据前几帧图像的最大响应均值和当前帧的响应峰值标准差来决定样本模型更新时机. 将改进后的ECO方法和改进前的ECO方法在相同的实验视频序列上进行对比测试,比较两种方法的跟踪效果. 在OTB2015数据集上,改进后的ECO方法的精确度达到88.0%、成功率达到79.9%,分别比改进前的ECO方法提高1.5%和1.2%,特别是面对遮挡、运动模糊和背景杂乱干扰等工程实际常见情况时跟踪效果更好,显示出改进后的ECO方法拥有更灵活的模型更新策略和更强大的适应复杂工程实际情况的能力.      

级联长周期光纤光栅梳状滤波器的设计

为了灵活扩大通信容量,设计了一种级联长周期光纤光栅(cascade long period fiber grating, CLPFG)结构的光纤梳状滤波器,并对其进行了系统的理论研究,重点讨论了光栅周期、光栅长度、间隔光纤长度和光栅段数等级联光栅参量对梳状滤波特性的影响.结果表明：间隔光纤长度和光栅段数能够有效调谐信道3 dB带宽和信道间隔;通过优化设计,可以实现对称性和非对称性梳状滤波器的设计.这种梳状滤波器具有结构紧凑、工作带宽大、信道带宽及设计灵活等优点.