计算机
为解决超声检查中的医师职业病、过于依赖医生经验、对传染疾病的隔离等问题,提出一种超声图像引导的膀胱超声自动扫描系统,该技术可根据超声图像判断超声探头位置,从而实现自动扫描。本研究搭建了各自动扫描系统各个模块,并针对超声图像引导技术进行实验。系统通过OK-MC10A图像采集卡从B超诊断仪Mylab90上取得实时医学图像,经过滤波、二值化等预处理后,使用连通域标记、均值聚类等算法对其进行图像分割,实时确定膀胱区域质心坐标,并以此判断超K声探头位置。人体实验表明,该系统可以在超声扫描过程中实时识别膀胱图像,并测量出准确的膀胱直径。
在开发过程中,开发人员在进行缺陷修复、版本更新时,常常需要修改多处相似的代码.如何进行自动代码修改已成为软件工程领域的热点研究问题.一种行之有效的方式是:给定一组代码修改示例,通过抽取其中的代码修改模式,辅助相似代码进行自动转换.在现有工作中,基于深度学习的方法取得了一定进展,但在捕获代码间的长程信息依赖关系时,效果不佳.为此,提出了一种结构信息增强的代码修改自动转换方法ExpTrans.ExpTrans在解析代码时采用图的形式来表示修改示例,显式地指出了代码中变量之间的依赖关系,同时结合图卷积网络和Transformer架构,增强了模型对代码的结构信息和依赖信息的捕获能力,从而提升了代码修改自动转换的准确性.实验结果表明,对比同类型基于深度学习的方法,ExpTrans在准确率上提升了11.8%~30.8%;对比基于人工规则的方法,ExpTrans在修改实例的数量和准确率上均有显著提升.
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为解决航空器材订货决策缺乏理论依据的问题,提出一种利用器材重要度、库存限额开展航空器材订货决策方法。采用模糊综合评价法、层次分析法建立重要度评估模及库存限额模型,利用器材的重要度、重要度等级和库存限额并以经费为约束条件建立3种器材订货模型。结果表明:该方法能够为航空器材订货提供智能决策支持,具有较高的推广应用价值。
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为改善粒子退化现象,提高粒子滤波算法对于遮挡目标的跟踪精度,提出加权顏色特征与SIFT特征双层融合的粒子滤波算法。用粒子的位置信息对传统粒子权重进行改进,作为内层融合,对SIFT点匹配跟踪框与粒子滤波跟踪框进行外融合,改善遮挡情况下粒子退化的情况,提高跟踪精度。在VOT2014视频数据库上的实验结果表明,提出算法平均跟踪精度为95.03%,较传统粒子滤波算法提高了6个百分点。关键词:目标跟踪%遮挡%粒子滤波%SIFT点%算法融合%粒子退化中图法分类号:TP39L4文献标识号:A文章编号:1000-7024(2019)02-0
受到图拉普拉斯理论的部分启发,本文提出了一种加权拉普拉斯方法来更加方便地研究现阶段比较流行的图问题,例如,多层图分割,以及平衡最小割问题.由于加权拉普拉斯策略继承了谱方法的众多优点,因此相比于其他现有的启发式算法,用加权拉普拉斯设计图算法在算法性能上具有更强的理论保证.为了说明其在理论与实际中的强有力的应用价值,我们将分别给出加权拉普拉斯方法在多层图分割和平衡最小割问题上的应用.借助变分法和偏微分方程(PDE)理论,我们在加权分割问题(weightedcutproblem),平衡最小割问题(balancedminimumcutproblem),以及初始聚类问题(initialclusteringproblem)之间建立了等价性.其中,初始聚类问题会在基于多层结构的图分割算法的中间阶段出现.这些等价性的建立为基于加权拉
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作为论文的语义内容,所有论文分别属于七个类别。3.2对比方法为了证明所提出方法的性能,本文将该模型与doc2vec和DeepWalk[17]方法的实验效果进行了对比。a)doc2vec。它是目前学习文本表示最有效的方法。但是该方法只能学习到文本的语义信息,将该模型得到的文本表示利用逻辑斯蒂回归进行分类。b)DeepWalk。常用的图嵌入方法有DeepWalk、LINE[18]。但DeepWalk是建模网络关系的最有效方法,该方法只能学习到文本与文本之间的关系信息,将该模型得到的文本表示使用同样的分类器进行分类。c)SCJL。即本文所提出的面向文本的结构-内容联合表示学习模型。在该方法中同时对文本的结构和内容进行建模,将两部分表示拼接作为文本的表示,然后采用同样的分类器对文本进行分类。3.3实验设置本实验中所有的特征向量都使用随机初始化,模型中所有权重矩阵同样是随机初始化,偏置向量初始化为0。在参数优化过程中,训练的学习率设为0.025,最大迭代次
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针对应用广泛的局部避障算法-–动态窗口法(DWA)穿越稠密障碍物时存在路径不合理、速度和安全性不能兼顾等问题,提出参数自适应的DWA算法,根据机器人与障碍物距离和障碍物的密集度自动调整目标函数中的权值,以自适应环境的动态变化,从而获得移动机器人的最佳运行速度和合理路径.该方法可明显改善机器人穿越稠密障碍物区域时的性能;同时,该方法还可避免机器人从密集障碍物区域外绕行以及轨迹不平滑现象.仿真实验表明:改进的DWA算法在复杂环境中通过逐步优化可使运行轨迹更加合理,能够同时兼顾路径平滑性和安全性;机器人在离稠密障碍物较远处保持高速,通过狭窄通道或者稠密障碍物区域时速度适当降低,安全性更高,实验中总迭代次数和运行时间可缩短20%以上.
直升机双旋翼在工作过程当中受到气流的纵向干扰,出现稳定性偏移现象,需要消耗较长的恢复时间。对直升机双旋翼气流纵向稳定性恢复方法进行优化设计。建立直升机运动坐标系,并在坐标系上构建直升机双旋翼的运动状态方程,通过运动状态方程来判断双旋翼的运行状态。在双旋翼的不同状态下计算气流纵向动力,计算结果即为稳定性恢复幅值。最终利用安装在直升机上的稳定恢复控制器,分别通过气流压缩分离、驱动急拉杆/急推杆以及电压稳定恢复三个步骤,实现直升机双旋翼的稳定性恢复。通过仿真得出结论,直升机双旋翼气流纵向稳定性恢复方法的平均稳定性恢复时间为19.93s,比传统方法节省13.91s,上述方法的稳定性恢复时间较短。