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目的:利用深度学习技术,全自动标注病变的计算机断层扫描(CT)数据,开发准确快速区分新型冠状病毒感染(COVID-19)和其他社区获得性肺炎的人工智能模型。方法:回顾性分析248例COVID-19患者及347例其他肺炎患者的资料,进行COVID-19与其他肺炎分类;在人工智能肺分割提取后将异常的CT图像特征降维,输入几种经典强化机器学习模型、三维卷积神经网络(3D CNN)和注意力多示例学习(Attention-MIL)深层神经网络架构中,模型诊断性能利用受试者工作特性(ROC)曲线、精确召回率(PR)曲线、曲线下面积(AUC)、敏感性、特异性、准确性指标进行评价。结果:在经典机器学习模型中K邻近算法(KNN)具有较好的效果,在外部测试集上的AUC值和平均精度(AP)值分别为0.79和0.89,平衡F分数(F1)值为0.76,准确率为0.75,敏感性为0.76,精确率为0.77;经典的3D CNN在外部测试集上效果良好,AUC值和AP值分别为0.64和0.82,F1值为0.71,准确率为0.78,敏感性为0.66,精确率为0.62;Attention-MIL模型在外部测试集上表现出更好... 相似文献
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建立了放射性核素在裂隙岩石介质中迁移的双重介质模型,对模型的求解提出了一种新的数值方法—Galerkin有限元法与算子分裂、迎风、均衡格式相结合的新方法,给出了水质模型算子分裂、迎风、均衡格式的稳定性条件,且所得到的计算格式是非负的。最后通过对核素90Sr 100年、99Tc 1000年的预测计算,验证了本文所提方法的有效性和稳定性,并得出了一些有重要意义的结论。 相似文献
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建筑结构响应是有效反映结构动力特性的最直接参数,开展结构动力响应实时监测可为结构抗震韧性评估提供准确的地震动输入。本文基于非结构构件损失构建结构抗震韧性评估方法,研究确定位移敏感型和加速度敏感型非结构构件的易损性模型。选择某六层钢筋混凝土框架结构进行实时监测系统建设,基于监测数据开展结构抗震韧性评估。通过构建建筑信息模型(BIM),并在有限元分析软件OpenSees中建立结构弹塑性分析模型,利用实时监测数据实现结构模型更新,直至监测数据与模型分析结果一致。由于实时监测数据峰值较低,结构不会发生塑性变形,因此选择10条双向非脉冲地震动模拟实时监测地震记录。根据层间位移角和楼面加速度分布,开展结构功能损失评估,得到该建筑结构的抗震韧性得分。分析表明,该结构抗震性能较好,在遭受地震破坏后,会发生非结构构件脱落,需要采取有效措施进一步提升建筑抗震韧性水平。 相似文献
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研究了土地勘测定界工作中圆弧如何转换为折线的技术方法,该技术方法基于Model Builder,实现了圆弧转折线的自动化操作,解决了人工进行圆弧转折线费时费力的缺点,大大提高了圆弧转折线的效率。该方法不同于只能用程序语言实现圆弧折线化的技术研究,不擅长程序二次开发的技术人员可以快速掌握,还可以为同行提供相关技术方法借鉴,以化解工作中遇到的同类难题。 相似文献
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山地冰川对气候变化响应敏感,全新世以来,冰川呈加速退缩趋势。冰川地貌是冰川变化最直接的证据。枪勇冰川发源于卡鲁雄峰,位于喜马拉雅山中段北坡雨影区,雅鲁藏布江以南,冰川末端在海拔5000 m附近,冰川面积约为6.63 km2。枪勇沟从外至内共保存有4期冰碛垄,其中以"大枪勇错"外侧的新冰期冰碛垄最为高大,终碛垄高约30 m,且形态清晰。文章基于野外观察及谷歌影像(Google Earth)上冰碛垄的分布范围,恢复并计算了新冰期时枪勇冰川面积约为10.0 km2,较现代冰川扩张了1.5倍。采用VOLTA模型计算了现代冰川的体积为0.21±0.04 km3,平均厚度约为31.7 m。基于纵剖线模型模拟了新冰期冰川表面高程,新冰期冰川平均厚度约为58.5 m,冰川体积约0.59±0.12 km3,是现代冰川体积的2.8倍,体积减小较面积退缩更为剧烈。利用积累区面积比率法(Accumulation Area Ratio Method,简称AAR),采用AAR值为0.7±0.05,基于现代冰川表面高程和模拟的新冰期冰川表面高程,计算现代冰川和新冰期冰川的物质平衡线高度(Equilibrium Line Altitude,简称ELA)分别为5780±70 m和5660±100 m,新冰期时平衡线高度降低了约120 m。而不利用模型恢复新冰期表面高程时,平衡线降低值为240 m,可能高估约120 m。新冰期时,枪勇冰川扩张受区域降温控制,冰川前进可能是对4.2 ka冷事件的响应。冰碛垄形成时代和大枪勇错孢粉数据表明,冰川可能在2.5 ka左右已经退缩,2.2 ka时退缩加剧。 相似文献
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随着物质生活水平的不断提升,人们对于教育质量和教育公平的要求在不断提高,推进城乡义务教育一体化发展是教育改革的趋势,教育资源研究也得到了国内外学者的持续关注。本文对传统覆盖度模型进行改进,并结合比例模型的公平性指数等方法,对2018年南昌市辖区中小学教育资源在乡镇/街道上的分布特征与布局效率进行了探索分析。研究表明:①中小学现有办学规模与江西省基本办学条件之间存在差异,各辖区中小学班额人数皆超过标准;②居民享受教育资源的公平性在乡镇/街道层面上存在差异,小学与中学教育资源获取便捷性较高的乡镇/街道分别位于西湖区与青山湖区、东湖区与红谷滩新区;③中小学服务区覆盖度与重复度均呈现明显的核心外围特征,教育资源布局的覆盖率与重复率存在较强的正相关性;④南昌市中学教育资源的空间布局聚集特征远高于小学,近半数乡镇/街道的中学空间布局属于高覆盖效率型和高重复型,且基本聚集在中心城区范围内;⑤中小学教育资源在乡镇/街道尺度上的总体空间布局效率呈显著差异,以偏差布局类型为主,教育资源分布均衡性较差,中小学服务区高覆盖高重复或低覆盖低重复的偏差状况较为显著,综合服务效率偏低。 相似文献