【摘 要】
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近年来，乳腺癌严重威胁全球女性的身体健康，乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效影像检查手段。乳腺X线图像计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis， CAD）运用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能先进技术，自动分析处理乳腺X线图像，可为医生在临床中提供重要的诊断参考。本文主要面向肿块和微钙化病变检测、分割和分类等问题，从传统方法和深度学习方法两个角度，综述乳腺X线图像计算机辅
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近年来，乳腺癌严重威胁全球女性的身体健康，乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效影像检查手段。乳腺X线图像计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis， CAD）运用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能先进技术，自动分析处理乳腺X线图像，可为医生在临床中提供重要的诊断参考。本文主要面向肿块和微钙化病变检测、分割和分类等问题，从传统方法和深度学习方法两个角度，综述乳腺X线图像计算机辅助诊断技术的发展现状。鉴于近年来深度学习方法取得的突破性成果，回顾了经典的深度学习网络模型，着重介绍了深
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赤水河流域为生态脆弱区域，现行的流域生态补偿机制存在补偿资金来源单一、总量不足且持续性较差、补偿方式较为单一等问题。将政府和社会资本合作（Public-Private Partnership,PPP）模式应用于建立赤水河流域生态补偿机制，有助于拓宽补偿资金来源、增加资金总量、丰富补偿方式，推动各利益相关方收益共享、风险共担。与传统PPP项目相比，基于流域生态补偿的PPP项目具有更为复杂的风险结构，
针对现有多目标跟踪算法参数量和计算量大，难以满足移动设备实时性要求的问题，通过改进JDE跟踪算法，提出了一种道路车辆多目标跟踪算法。首先设计关联融合网络来解决JDE算法中多任务学习存在的竞争问题，提高算法的跟踪精度，减少身份切换次数；其次使用改进的EfficientNetv2重新构建YOLOv5的特征提取网络，降低模型复杂度，提高模型实时检测速度；最后使用改进的YOLOv5检测算法与JDE跟踪算法
海岸带以丰富的自然资源与优越的地理位置成为城镇化的关键地带。本文基于Google Earth平台2001、2010、2018年高分影像识别分析了粤港澳大湾区快速城镇化过程中海岸线长度的变化，并分析了大湾区海岸带土地利用/土地覆被（land use/land cover, LULC）变化，以及定量解析了大湾区滨海城市城镇化与海岸带城镇用地的关联关系。结果表明：1、2001—2018年，粤港澳大湾区海
采用室内培养结合同位素~(13)C标记技术，探讨了添加小麦秸秆和氮肥后黑土和褐土的碳素矿化特征，分析了土壤原有碳（C_s）和秸秆源性碳（C_(str)）在土壤不同有机碳组分（轻组、闭蓄态组分、重组）中的转运特征。结果表明：土壤培养过程是碳矿化损失的过程，施氮肥对黑土和褐土中碳矿化均有一定的抑制效应，褐土中该抑制效应在施秸秆时较不施秸秆时更显著。土壤有机碳组分中C_s损失率表现为由高到低依次为重组、
利用采自天山南坡阿克苏河流域、天山北坡伊犁河流域和吉尔吉斯斯坦伊塞克湖流域的树木年轮样本，按照树轮稳定碳同位素研究步骤，分别建立了天山南坡和天山北坡各2条树轮稳定碳同位素去趋势序列(δ~(13)C_(corr))。采用相关函数和共线性分析揭示了天山南北坡树轮稳定碳同位素与各气候要素之间的关系。结果表明，天山南坡树轮稳定碳同位素与生长季降水、相对湿度显著负相关，而与温度没有明显的相关关系，表明影响天
南方红壤区磷肥当季利用率仅为10%～25%，提高磷肥利用率是亟待解决的问题。通过两年田间试验，分析了不同磷肥品种(过磷酸钙、猪粪、钙镁磷肥、磷酸一铵、磷酸二铵)、磷肥梯度(常规施磷、减磷20%、减磷30%)以及调控措施(石灰、钙镁磷肥配施磷酸二铵、钙镁磷肥配施秸秆)对红壤磷素有效性和作物生长的影响，探索提高磷肥利用率的途径。结果表明，各磷肥品种间，以猪粪处理土壤有效磷、地上部生物量、磷肥累积利用率
手写汉字评价推动了计算机辅助教学的快速发展，如何通过手写汉字评价技术，在无教师帮助的情况下实现手写汉字的等级/规范性评价是当前研究的重点。该文首先对手写汉字评价相关概念以及发展趋势进行阐述；其次对手写汉字评价的不同研究方法进行详细介绍，包括基于规则、特征相似度计算、模糊矩阵以及机器学习等方面，并对各种方法的优缺点进行总结归纳；然后对手写汉字评价的反馈形式进行介绍，包括数据到文本生成、字形匹配与图形
针对道路提取过程中特征维数过高的问题，本文提出了一种基于ReliefF过滤式和Wrapper封装式的特征选择方法。将粒子群优化算法（PSO）作为Wrapper的搜索算法，优化过的随机森林算法（OPRF）作为Wrapper的分类器构成PSO＿OPRF封装式子集评估器，对ReliefF预选后的特征子集进行评估，降低特征维度，选出最优特征集，根据选择的特征对影像进行多层次分割分类提取城市道路网。以山西省
针对低质量虹膜图像分割精度低问题，提出一种基于SRN-UNet(SEResNext-UNet)的虹膜分割算法。在编码阶段增加SE-ResNext模块，该模块在RexNext模块后级联SENet模块，以聚焦目标特征，在不增加网络参数的情况下提升分割精度和网络性能。在解码阶段的上采样层降低模型参数量，以提升训练速度。为解决图像类别不均衡问题，结合两种损失函数Dice Loss和Focal Loss训练