【摘 要】
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视频数据的不断增长对视频编码效率提出了更高的要求。目前最新一代国际视频编码标准H.266/VVC已经发布,相比于上一代国际视频编码标准H.265/HEVC,H.266/VVC仍然采用混合编码框架,并且对编码框架中的每个模块都进行了优化,最终实现了大约50%编码效率的提升。近年来,深度学习在视频编码领域得到广泛应用,使得视频编码效率有了进一步提升。本文旨在将深度学习与最新一代国际视频编码标准H.26
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视频数据的不断增长对视频编码效率提出了更高的要求。目前最新一代国际视频编码标准H.266/VVC已经发布,相比于上一代国际视频编码标准H.265/HEVC,H.266/VVC仍然采用混合编码框架,并且对编码框架中的每个模块都进行了优化,最终实现了大约50%编码效率的提升。近年来,深度学习在视频编码领域得到广泛应用,使得视频编码效率有了进一步提升。本文旨在将深度学习与最新一代国际视频编码标准H.266/VVC相结合,以提升H.266/VVC视频编码效率,主要创新点有以下两个:（1）为了提高帧内色度预测的准确度,本文提出基于深度学习的帧内跨分量色度预测编码方法。首先,分析了现有的基于深度学习的帧内跨分量色度预测方法,提出了基于通道注意力机制的神经网络模型,该网络模型由邻近参考像素特征提取模块、当前亮度块特征提取模块和特征融合模块组成。其中,邻近参考像素特征提取模块中的通道注意力机制可以更好地利用邻近参考像素与待预测色度分量之间的关系。实验结果表明,与H.266/VVC标准测试平台相比,该网络模型可以适配各种量化参数（QP）,在相同的重建质量条件下,蓝色色差分量（Cb）和红色色差分量（Cr）的编码码率分别可以节省2.89%和 2.36%。（2）为了提高帧内亮度预测的有效性,本文提出了基于深度学习的帧内亮度质量增强方法。首先,在充分分析基于深度学习的环路滤波技术的基础上,提出了基于神经元注意力机制的神经网络模型。该网络模型由浅层特征提取模块、深层特征提取模块和重建模块组成。其中,浅层特征提取块将归一化QP作为输入,使得网络模型适配各种QP;深层特征提取模块由提出的多尺度神经元注意力机制（Multi-scale and Neuron Attention,MSNA）模块组成,并在MSNA模块中引入了轻量级的神经元注意力机制。本文通过实验探索了 MSNA模块的数量对编码性能的影响,在保证质量增强性能的前提下尽量降低模型复杂度。实验结果表明,与H.266/VVC标准测试平台相比,在相同的重建质量条件下,提出的方法可以使Y分量、Cb分量和Cr分量的编码码率节省1.24%、0.34%和0.16%。
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研究背景乙型病毒性肝炎（简称乙肝;HBV）是目前世界上重要的公共卫生问题之一。中国是乙肝大国。由于人体免疫系统与病毒水平存在差异,慢性HBV感染者的临床结局有所不同,可出现HBV携带、慢性肝炎、肝硬化、肝细胞癌（HCC）等病程演变。此外,也有研究指出非活动性乙肝病毒表面抗原（HB sAg）携带状态的患者仍有可能发生HBV再激活,HBV再激活可引起急性肝炎,甚至发展成急性肝衰竭,最终导致死亡。目前关
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目的 探讨双链互动管理对宫颈癌经外周静脉穿刺中心静脉置管术（PICC）置管化疗患者自我效能、自我管理行为及并发症的影响。方法 选取2019年1月至2021年1月西北大学附属医院收治的66例宫颈癌患者为研究对象，采用1:1简单随机数表法将入组患者分为观察组和对照组，每组33例。对照组患者予以肿瘤科宫颈癌常规护理，观察组患者在对照组基础上联合应用双链互动管理，均进行持续3个月的护理干预，均于第3个月门
骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes,MDS）是一组以血细胞减少、造血功能衰竭及高风险进展为急性髓系白血病（acute myelocytic leukemia,AML）为特征的慢性血液系统恶性肿瘤。MDS的病因可能与实体肿瘤或暴露于不良环境等因素密切相关。MDS发病率很低,根据美国北美癌症登记协会及美国疾病防控中心登记的数据显示2001～2003年三年间美国MDS
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尖锐湿疣（condyloma acuminatum,CA）是由人乳头瘤病毒（human papillomavirus,HPV）感染引起的性传播疾病（sexually transmitted disease,STD）。虽然CA是肛门生殖器区域常见的良性病变,但其经常复发,需要反复治疗,治疗过程痛苦且费用昂贵,给患者造成了严重的心理压力和经济负担,降低患者的生活质量。目前已经鉴定出200多种HPV基因
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