【摘 要】
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目标识别作为深度学习中最受欢迎的领域之一，已广泛应用于民用的各个方面，如人脸识别、行人重识别、车牌识别、车辆识别等；而在军事应用领域，由于军事目标数据集较少，但识别要求精度高实时性强，所以还在发展阶段。首先阐述了基于深度学习的军事目标识别发展现状；然后介绍了6种目前主流的基于深度学习的军事目标识别算法（包括Mask R-CNN、GAN与深度森林、DRFCN、E-MobileNet、SSD300、Y
【基金项目】
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陕西省重点研发计划（2021GY-287）； 机电动态控制重点实验室开放课题基金（6142601200301）；
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目标识别作为深度学习中最受欢迎的领域之一，已广泛应用于民用的各个方面，如人脸识别、行人重识别、车牌识别、车辆识别等；而在军事应用领域，由于军事目标数据集较少，但识别要求精度高实时性强，所以还在发展阶段。首先阐述了基于深度学习的军事目标识别发展现状；然后介绍了6种目前主流的基于深度学习的军事目标识别算法（包括Mask R-CNN、GAN与深度森林、DRFCN、E-MobileNet、SSD300、YOLO）及相关网络结构、改进方法与实际应用；最后对主流方法进行总结，并探讨了未来的发展趋势。
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目的 ：探讨我院2016—2020年鲍曼不动杆菌（AB）的临床分布和耐药性，预测我院感染管理控制趋势，为临床提供合理建议。方法 ：回顾性分析从临床送检标本中分离的AB临床分布和耐药性。结果 ：共检出133株AB，标本类型分布中占比最高的是痰液；AB在猩红热和百日咳病例中检出率最高，其次为在艾滋病和（或）梅毒病例中；对头孢曲松、亚胺培南、阿米卡星、环丙沙星的敏感率分别为44.36%、87.22%、9
目的：分析真空负压静脉采血护理问题并探讨改进方法。方法：选取本院2020年1月至2021年4月收治的120例真空负压静脉采血患者为研究对象，根据不同的采血护理方式分为对照组和观察组，各60例。对照组常规采血护理，观察组根据真空负压静脉采血护理问题进行有针对性的护理干预。比较两组患者不良事件发生率。结果：观察组患者不良事件发生率低于对照组，组间比较，差异具有统计学意义（P＜0.05）。两组患者不良事
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【目的】明确组蛋白去甲基化酶（jumonji-domain containing protein 3,JMJD3）抑制剂GSK-J4对神经胶质瘤细胞迁移能力的影响。【方法】用含有不同终浓度GSK-J4的培养基对U87和U251细胞进行培养,然后采用Real-time PCR、Western blotting、划痕和迁移小室等检测手段从mRNA、蛋白表达和细胞功能三个层面明确GSK-J4对神经胶质瘤
客运交通在京津冀地区城市交通总量中占比高，其减排潜力是影响交通碳达峰的关键因素。本文建立了基于Agent建模与仿真方法的京津冀地区城市客运交通系统的模型，模拟了京津冀地区不同城市客运交通碳减排政策情景下消费者的交通出行行为，评估了各类碳减排政策的环境效益、经济成本及其对碳达峰的影响。结果显示：（1）乘用车燃料效能提升政策是唯一可以在2030年京津冀三地同时实现城市客运交通碳排放达峰的政策情景，且其