肺亚实性结节CT图像定量变化对浸润的判断

目的：定量评估肺亚实性结节（SSN）内非实性成分从基线到随访CT扫描之间的变化,以鉴别诊断有浸润表现的SSN,即微浸润性腺癌（MIA）和浸润性腺癌（IAC）。材料与方法：回顾性纳入有基线和复查CT,并有组织学结果的SSN。测量指标为SSN整体最大直径,非实性成分CT值均值、最大CT值、最小CT值和CT值标准差。以时间为因变量,用线性回归评估SSN测量值从基线到复查扫描的进展。采用受检者工作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）评价测量值年化改变对有浸润表现SSN的诊断能力。结果：71名患者（男32,女39）中纳入78个SSN,其中良性19个,原位腺癌10个,微浸润腺癌36个,浸润腺癌13个。所有SSN分类的直径均与时间呈显著正相关（P<0.05）。有浸润表现SSN的非实性成分CT值标准差与时间显著正相关（P=0.037）。良性和原位腺癌中,所有4个CT值指标与时间无相关性（P>0.05）。ROC分析提示CT值标准差年化改变可以明显诊断有浸润表现的SSN（P=0.014）,诊断敏感性、特异性和AUC分别为68.7％,77.8％和0.747。结论：在SSN的复查过程中,良性、原位腺癌、MIA和IAC的直径都有增加,评估CT值标准差的变化能够鉴别诊断有浸润表现的SSN（MIA和IAC）。     

基于深度学习方法的测井岩性识别研究

采用机器学习方法进行自动岩性识别是当下的研究热点,神经网络作为具有代表性的机器学习方法,具有非线性建模能力强、结构灵活以及泛化性强等优点,目前已初步应用于岩性识别问题中。当下神经网络方法在测井岩性解释上的限制因素主要在于数据类别不均衡问题难以解决以及现有模型的可解释性较差。文章讨论了深度神经网络模型在纳岭沟地区铀矿测井解释的岩性分类问题上的应用,通过采用不同结构的模型缓解了类别不均衡对分类结果的影响,并着重分析了模型的层次结构和训练过程,更全面地解释了模型的内在机制和决策逻辑。结果显示,长短时记忆网络能在保持较高训练效率的同时获得高于80%的识别精度,8层全连接网络能达到90%以上的精度,但是需要的计算资源较大,训练时间较久。以上模型可应用于不同环境和需求。文章为深度学习方法在岩性识别问题上的应用提供了有益的见解和经验,具有一定参考价值。     

微量化学的矿物鉴定法

一、绪言普通矿物学的课本或讲义均附有吹管分析。根据使用吹管分析与微量分析的比较,后者的准确与敏捷远较前者为优。微量分析,除了需要使用显微镜外,手续极简单便利。其最便利的地方为需要极少量的(有时肉眼都看不出的小量)试料及试药,在十分钟内可得出分析结果。因此特将作者等在多年来的教学及实际经验中所     

平邑国土局出台2015年度国土资源所管理目标考核细则

为促进基层所各项目标任务的落实,激发广大基层干部职工的工作热情,争创一流工作业绩,提升基层服务水平,平邑局根据"三化管理、五个建设"的要求,根据基层所业务特点,制订了《2015年度国土资源所管理目标考核细则》。《考核细则》从党风廉政建设、土地管理、矿产资源管理、测绘管理、执法监察、行政管理六大方面进行细化量化考核,并将     

保持主分量变换结果信息的量化方法

从主分量变换后图像信息保持的角度出发，充分分析了变换结果存储导致信息丢失的原因；同时以直接线性变换为基础，提出了另外两种新的对主分量变换结果进行量化的方法；并对这3种方法进行了充分的比较，文中最后以信息熵为指标评价了3种方法的优劣。     

基于工作过程导向的高职《数字测图》课程考核改革与实践

现阶段我国高等职业教育人才培养评价机制大多沿袭高等本科教育的考核评价方式,忽视了职业教育的职业性。考核评价的客观性受到质疑,不利于教学质量的提高,特别是不能满足当前基于工作过程导的高职教学改革的需求。因此,探索适合职业教育特征,能够结合行业要求和学校教育特点来评价学生的职业能力,使考核评价有效促进教学质量的提高,为课程教学的实施提供有效保障的课程考核方案已成为摆在每一位高职教师面前的迫切任务,本文根据基于工作过程的高职课程教学理念,介绍了高职测绘类专业中基于工作过程的《数字测图》课程教学考核方案的设计改革与实践,通过江西环境工程职业学院2个班级的考核实践,证明了本课程的考核方案改革取得了预期的成效。     

人事司：为改革发展提供人才保障

“紧紧同绕国土资源改革发展大局,坚持选拔任用、考核评价、教育培养、管理监督、激励约束五位一体,营造风清气正的选人用人环境,为国土资源事业改革发展提供坚强的人才保障。”人事司司长张陟在汇报今年重点工作时表示。     

利用离散余弦变换进行图像压缩的方法

采用复杂图像的程序在每一种计算机应用领域都能见到，随着图形图像所需存储量的激增和廉价数字信号处理芯片的出现，有效的图像有损压缩技术开始逐渐脱离专用硬件设备走到桌面计算机中来。该文在分析了音频和视频数据同异点的基础上阐述了一种基于离散余弦变换的图像压缩方法，并给出了算法的基本步伐和一些技巧。实际计算结果表明，通过该算法在极小甚至没有降低图像质量的情况下可获得极高的压缩率。现存的主要问题是计算速度要达     

基于自适应四叉树分割的遥感图像压缩算法

遥感图像具有不同于一般图像的特点,针对遥感图像对压缩算法的特殊要求,提出了自适应四叉树分割算法实现图像的分块,以各像块的均值近似表示该像块的灰度值,从而以尺量少的数值获得对原始图像的最佳逼近,再对辐近误差进行自适应分割和基于像块方差的自适应量化,最后对各分量进行Huffman编码.实验表明,本算法能表现出良好的实用性能,比JPEG算法更适用于遥感图像的压缩.