【摘 要】
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基于交通场景的语义分割技术是实现自动驾驶系统高智能化的关键技术,因为高分辨率表示对于语义分割这种密集预测任务非常重要,而高分辨率带来的缺点就是模型尺寸过大和在车载移动平台运行时耗时较高。而且网络模型的设计和硬件资源无关,因此本课题的研究内容就是设计一个适用于硬件资源受限的轻量化的高分辨率网络,并将硬件延时作为评价标准,以实现硬件感知。研究了语义分割神经网络需要高分辨率和低功耗共存的特点,构建了以通
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基于交通场景的语义分割技术是实现自动驾驶系统高智能化的关键技术,因为高分辨率表示对于语义分割这种密集预测任务非常重要,而高分辨率带来的缺点就是模型尺寸过大和在车载移动平台运行时耗时较高。而且网络模型的设计和硬件资源无关,因此本课题的研究内容就是设计一个适用于硬件资源受限的轻量化的高分辨率网络,并将硬件延时作为评价标准,以实现硬件感知。研究了语义分割神经网络需要高分辨率和低功耗共存的特点,构建了以通道为搜索单元的细粒度的搜索空间,建立了基于可微神经结构搜索DARTS的渐进收缩策略,引入硬件延时作为评价标准,以实现硬件感知,最终得到的模型在Cityscapes数据集上m Io U的值达到了70.48%。添加了ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling,空洞卷积池化金字塔）用于融合多尺度特征、DUC（Dense Upsampling Convolution,密集上采样卷积）以增加细节信息,最终优化在Cityscapes数据集上m Io U的值达到72.51%,有2.03%的提升。选择GPU移动平台Jetson Xavier NX进行模型的实现,制作搜索单元在Jetson Xavier NX上的延时查找表,将其作为训练期间的评价标准,生成适用于Jetson Xavier NX的对应模型,将模型进行层间融合、量化等优化后在Jetson Xavier NX实现模型的推理。选择FPGA平台ZNYQ ZCU102上进行模型的推理,首先使用Vitis HLS仿真制作搜索单元在ZCU102上的延时查找表,将其作为训练期间的评价标准,生成适用于ZCU102的模型,对ZCU102进行逻辑电路和深度学习处理单元（Deep learning processing unit,DPU）进行了设计,并利用Vitis AI开发工具进行量化和编译成基于ZCU102的定制化模型,使用执行脚本在ZCU102开发板上进行推理。对比两种平台,Jetson Xavier NX在精度和开发难度上更占优势,ZYNQ ZCU102在检测速度和每张图片的能量消耗上占优势。
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目的:系统评价糖皮质激素的使用对接受免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗恶性肿瘤患者疾病控制率（DCR）、客观反应率（ORR）、无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）的影响。方法:计算机检索Pub Med、EMbase、Cochrane Library、Web of Science以及中国知网、维普、万方、中国生物医学文献数据库,收集糖皮质激素对恶性肿瘤患者ICIs疗效影响的队列研究和随机对照试验,
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超声无损检测是利用不同介质对超声波作用的不同响应来进行探测和测量的技术手段。作为无损检测中应用最广泛的检测技术,超声无损检测已经在许多领域中发挥着重要作用。科技发展的趋势也对超声检测提出了更高要求,在检测工作中需要更高分辨率的超声检测设备。压电超声换能器作为超声无损检测设备中的核心器件,密切影响着超声检测的测量精度。具有更高灵敏度和大带宽的超声换能器是实现高精度超声检测设备的重要因素,这就对超声换
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相较于传统的二维成像,三维成像蕴含着更加丰富的信息,是目前成像技术的重要发展方向之一,在生物医疗、工业检测、纳米材料等领域都有着广泛的应用。基于点扩散函数（Point Spread Function,PSF）工程的成像方法在三维成像方面具有突出的优势,通过对光束的波前相位进行调控,从而按照光学系统的特定需求对点扩散函数进行整形。三维点扩散函数的应用使得成像光斑随着探测深度的变化能够产生特定的响应,