1030017編碼器就選上海秉銘*

1030017編碼器就選上海秉銘*ATM60-D4H13X13高層建筑工程項(xiàng)目為例,對(duì)建筑工程施工成本影響因素進(jìn)行可靠地識(shí)別和合理量化。基于深度學(xué)習(xí)下的棧式降噪自動(dòng)編碼器理論,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建非線性工程項(xiàng)目的施工成本預(yù)測(cè)模型。自然語(yǔ)言處理的重要組成部分,其中微博發(fā)布者的發(fā)文內(nèi)容通常隱含著社交意圖,為了準(zhǔn)確識(shí)別微博發(fā)布者的社交意圖,提出一種基于詞、句聯(lián)合訓(xùn)練的編碼器社交意圖識(shí)別與分類的建模方法,方法綜合考慮了微博用戶的微博內(nèi)容在詞、句基礎(chǔ)上的意圖信息.實(shí)驗(yàn)表明,該模型的訓(xùn)練方法在社交意圖識(shí)別數(shù)據(jù)集上取得了93.176%的準(zhǔn)確率. 目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)重要視頻研究處理分支,由于科技發(fā)展與日常生活的需求,如無(wú)人機(jī)監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、人機(jī)交互、智慧交通等,近年來(lái)得以大展身手。另外,深度學(xué)習(xí)的迅速崛起使得大數(shù)據(jù)分析成為可能,這一變革突破了傳統(tǒng)算法的桎梏,從而可以有效應(yīng)對(duì)實(shí)際場(chǎng)景中目標(biāo)不可預(yù)知的變化,如背景遮擋,變形,旋轉(zhuǎn),光照變化等。在跟蹤領(lǐng)域,通常使用性與魯棒性衡量算法性能,相比于傳統(tǒng)跟蹤算法,基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤器憑借其出色的重構(gòu)數(shù)據(jù)特征能力可以大幅提升算法的魯棒性,但由于深層特征對(duì)平移和尺度具有不變性,空間分辨率低,無(wú)法定位目標(biāo)?；诖?本文對(duì)傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了比較分析,主要工作如下:(1)系統(tǒng)全面地闡述了傳統(tǒng)算法與深度學(xué)習(xí)類算法在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,同時(shí)指出了各類方法的優(yōu)劣。首先,傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤算法主要是基于手工特征對(duì)跟蹤目標(biāo)建模,這類跟蹤器速度較快但模型魯棒性不強(qiáng)。而基于深度學(xué)習(xí)類算法通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián),獲得的深度特征具有旋轉(zhuǎn)、平移不變性及強(qiáng)魯棒性。其次,針對(duì)現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)類算法,按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法發(fā)展進(jìn)行闡釋。(2)針對(duì)傳統(tǒng)跟蹤算法在復(fù)雜場(chǎng)景下抗遮擋能力和魯棒性的問題,提出一種基于深度特征自適應(yīng)融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。考慮到深層特征的強(qiáng)魯棒性和淺層特征高精度的優(yōu)點(diǎn),本文首先利用稀疏自編碼器構(gòu)建深度稀疏特征提取目標(biāo)特征,再根據(jù)相鄰幀之間的關(guān)聯(lián)信息和跟蹤置信度對(duì)深度特征和紋理信息進(jìn)行自適應(yīng)融合以提高跟蹤器的性能。為了提高跟蹤算法魯棒性的同時(shí)抑制跟蹤漂移,當(dāng)置信度低于設(shè)定閾值時(shí),引入改進(jìn)SURF(Speeded Up Robust Features)算法對(duì)目標(biāo)再定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與主流跟蹤算法相比,本文算法跟蹤精度高于對(duì)比方法,在遮擋場(chǎng)景中有良好的魯棒性,并且能有效抑制跟蹤漂移。(3)針對(duì)深度學(xué)習(xí)類跟蹤算法深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能發(fā)揮其應(yīng)有的性能問題,引入高分辨率網(wǎng)絡(luò),提出了一種用于互相關(guān)運(yùn)算的多層特征融合結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)有助于跟蹤器從多分辨率學(xué)習(xí)的特征中預(yù)測(cè)相似度圖。通過在前向傳播期間保持高分辨率,同時(shí)執(zhí)行重復(fù)的多尺度融合,以相同深度和相似級(jí)別的低分辨率表示來(lái)增強(qiáng)高分辨率表示,從而產(chǎn)生具有更多無(wú)損尺度信息的高分辨率表示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的算法可以有效緩解深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域受限問題,且實(shí)現(xiàn)了較高的跟蹤精度。

1030017編碼器就選上海秉銘*ATM60-D4H13X13評(píng)估以及治療階段。眼底圖像的獲取便捷、無(wú)創(chuàng),觀察視網(wǎng)膜血管形態(tài)結(jié)構(gòu)也非常容易。自動(dòng)分割眼底血管能夠減少眼科醫(yī)生的工作量,同時(shí)提高分割準(zhǔn)確率,再利用計(jì)算機(jī)輔助,可以進(jìn)行大規(guī)模的眼科疾病、心血管疾病篩查和分析。從眼底圖像中分割出血管是眼底圖像分析的,然而,由于眼底血管復(fù)雜的分支結(jié)構(gòu)、嘈雜的背景和不同光照的差異,實(shí)施難度很大。本文提出了使用深度學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò),來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)眼底圖像的血管分割。近年來(lái)圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用已成為研究熱點(diǎn),尤其是在圖像分割、識(shí)別和檢測(cè)等領(lǐng)域中都取得了顯著成果。圖像語(yǔ)義分割無(wú)論在人工智能領(lǐng)域還是深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺中都是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。視網(wǎng)膜血管圖像語(yǔ)義分割,簡(jiǎn)而言之就是把圖片上的每一個(gè)像素點(diǎn)分類為血管像素點(diǎn)以及非血管像素點(diǎn)。本文構(gòu)建出兩種不同的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)——RV-SegNet、RV-LinkNet來(lái)進(jìn)行視網(wǎng)膜血管分割。RV-SegNet（Retinal Vessel SegNet）是一個(gè)基于SegNet改進(jìn)的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)。首先,對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,再將圖像按照有重疊的方式切分成小尺寸圖像塊。通過編碼-多次解碼的方式,進(jìn)行圖像像素-到像素的分割。然后,研究了具有不同感受野的編碼塊、解碼塊對(duì)分割效果的影響,其中,采用編碼器使用兩層卷積用一層卷積塊的網(wǎng)絡(luò)分割效果由此得出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在做訓(xùn)練時(shí),不能一味增加卷積層數(shù),而應(yīng)該根據(jù)感受野與圖像大小做相應(yīng)的調(diào)整。RV-SegNet與其他方法在DRIVE、STARE數(shù)據(jù)庫(kù)上的分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,RVSegNet在準(zhǔn)確率（Acc）、特異性（Spe）和AUC高于其他分割網(wǎng)絡(luò),表明RVSegNet方法準(zhǔn)確率高。RV-LinkNet（Retinal Vessel LinkNet）是基于LinkNet改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)。首先,對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理及數(shù)據(jù)擴(kuò)增。接著,利用上個(gè)實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論中感受野與圖像大小之間的關(guān)系,改進(jìn)LinkNet。終設(shè)計(jì)出帶有空洞卷積和殘差結(jié)構(gòu)的編碼模塊、解碼模塊,在不損失特征信息,且不增加計(jì)算量的情況下,得到更大的感受野。經(jīng)過大量訓(xùn)練得到RV-LinkNet在DR據(jù)庫(kù)上的準(zhǔn)確率（Acc）、敏感性（Sen）、特異性（Spe）和AUC均有不同的優(yōu)勢(shì),整體優(yōu)于其他分割算法。本文提出的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò),可以高效地完成眼底視網(wǎng)膜血管語(yǔ)義分割任務(wù)能夠?yàn)榛谘鄣讏D像的疾病診斷.

1030025 ATM60-C1H13X13                                              

1030026 ATM60-CAH13X13                                              

1030028 ARS60-H4M00720                                              

1030029 ARS60-H4R32768                                              

1030030 ATM90-ATA12X12                                              

1030031 ATM90-ATK12X12                                              

1030032 ATM90-ATL12X12                                              

1030033 ATM90-ATM12X12                                              

1030034 ATM90-AUA12X12                                              

1030035 ATM90-AUK12X12                                              

1030036 ATM90-AUL12X12                                              

1030037 ATM90-AUM12X12                                              

1030038 ATM90-AXA12X12                                              

1030039 ATM90-AXK12X12                                              

1030040 ATM90-AXL12X12                                              

1030041 ATM90-AXM12X12                                              

1030042 ATM90-PTF13X13                                              

1030043 ATM90-PUF13X13                                              

1030044 ATM90-PXF13X13                                              

1030045 ATM90-PTG13X13                                              

1030046 ATM90-PUG13X13                                              

1030047 ATM90-PXG13X13                                              

1030048 KHK53-AXR00038                                              

1030049 KHK53-AXS00038