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1982年 | 2篇 |
1981年 | 1篇 |
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1.
在介观尺度上,小鼠大脑图像的数据量可达到10 TB量级,人脑数据量则达到惊人的几十PB,从海量脑图像数据中识别和分析神经元的形态是一项复杂且具有挑战的任务。当前研究人员提出了基于传统机器学习和深度学习的神经元识别算法,其中传统机器学习方法存在迁移、泛化能力较差的问题,基于深度学习的算法虽然可以通过海量精确标注的训练数据提高模型的泛化性,但缺乏精确且丰富的图像标记数据集,因此同样存在过拟合和泛化能力弱等问题。本文提出了一种基于深度学习的弱监督神经元识别方案,仅需要少量有标注的数据,即可通过迭代策略获取海量神经元图像的精确识别结果,具备较强的泛化能力,并最大限度减少人工参与量。该方法在fMOST、BigNeuron等数据集上进行了实验,自动识别精度F1值分别为0.9247和0.8318,优于其他对比的神经元识别算法。 相似文献
2.
政府预算监督是政府预算管理中的重要环节,对政府预算实行监督是预算公开化、民主化的重要体现。本文对我国政府预算监督机制的进一步完善提出了建议。 相似文献
3.
4.
基于多源遥感数据的植物物种分类与识别: 研究进展与展望 总被引:2,自引:0,他引:2
物种分类与识别是生物多样性监测的基础, 明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题, 本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析, 发现: 当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原; 使用最多的遥感数据是机载高光谱数据, 而激光雷达作为补充数据, 通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息, 显著提高了分类精度; 支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法, 平均分类精度达80%; 随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟, 人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此, 本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结, 并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。 相似文献
5.
【目的】凤眼莲作为我国典型的外来入侵物种之一,其大规模入侵对水生生态系统破坏严重。目前在不同生境下开展的凤眼莲遥感监测方法研究精度有所不同。本研究对比了不同分类方法,拟筛选出适合我国南方地区凤眼莲的分类方法。【方法】基于Sentinel-2、Landsat8 OLI多光谱影像,选择最大似然和支持向量机监督分类、决策树分类以及植被指数阈值分类方法分别对海南省5个水库的凤眼莲遥感分类,依据无人机可见光影像目视结果对不同方法的分类精度进行评价。【结果】基于凤眼莲时相特征的决策树分类精度最高,总体精度达到90%以上;在基于光谱特征的分类方法中,最大似然监督分类的用户精度为77.88%、制图精度为72.44%,支持向量机分类的用户精度和制图精度分别达到87.00%和84.48%。【结论】基于时相特征与光谱特征的决策树分类方法精度高于仅基于光谱特征的监督分类方法,简单植被指数阈值方法难以区分不同生境内的凤眼莲,研究结果可为我国南方地区凤眼莲遥感监测与预警提供依据。 相似文献
6.
本实验室在卫生毒理学研究生培养中开展Journal Club和Progress Discussion教学模式,使研究生耳濡目染地学习国际同行的高水平研究,开阔科研视野,带着问题去进行研究,并及时进行总结提高,旨在提高研究生科研选题、文献获取、实践操作、英文阅读与使用等综合能力。5年的实践证明,Journal Club和Progress Discussion取得了很好的效果。 相似文献
7.
在医学教育模式多元化背景下,通过将"集中强化培训"和"点线式网络化实战训练"等教学方法相结合,本文着重探索基层卫生机构中影像学医务人员继续教育新模式。通过为基层影像学医务人员提供快速扎实继续教育通道和平台,并在其实际工作中建立实用型会诊学习体系,以形成"精良多元、持续有序"的教育模式,解决基层人员"培训难,提高难,会诊难"的问题。新培训模式能够不断提高基层卫生机构影像学医务人员业务水平,为根本提升基层医疗诊断水平奠定基础。 相似文献
8.
9.
10.
卫生财政预算项目绩效管理处于试点阶段,绩效理念未牢固树立,管理制度体系不健全,指标体系滞后。为强化医疗卫生机构对绩效管理的理解,就卫生财政预算项目绩效管理研究的必要性进行分析,强调开展财政预算项目绩效管理研究是形成卫生投入稳定增长机制的手段,是建立规范透明预算制度的重要内容,是完善顶层设计和实施细则的要求。 相似文献