【摘 要】
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为了解决带钢小样本数据集在深度学习中出现的模式崩溃、图像模糊和错判等问题，提出了一种改进的ACGAN数据增强方法。首先，模型中引用带梯度惩罚项的Wasserstein距离作为损失函数，解决了模式崩溃和训练不稳定问题；其次，生成器网络中改进标签反卷积网络，使标签信息更好的贯穿整个生成网络，并在其末端设计了去噪结构，提高了生成图像质量；接着，判别器网络中引入级联融合思想，增强了网络判别能力；最后，将改
【基金项目】
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陕西省重点研发计划资助项目（2022GY-058）； 西安市科技创新人才服务企业资助项目（2020KJRC0022）；
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为了解决带钢小样本数据集在深度学习中出现的模式崩溃、图像模糊和错判等问题，提出了一种改进的ACGAN数据增强方法。首先，模型中引用带梯度惩罚项的Wasserstein距离作为损失函数，解决了模式崩溃和训练不稳定问题；其次，生成器网络中改进标签反卷积网络，使标签信息更好的贯穿整个生成网络，并在其末端设计了去噪结构，提高了生成图像质量；接着，判别器网络中引入级联融合思想，增强了网络判别能力；最后，将改进前后的模型在NEU带钢表面缺陷数据集和MNIST数据集上进行对比实验。结果表明：提出模型生成各类样本图像的清晰度、准确性明显提高了，并且客观指标FID的平均值在NEU带钢表面缺陷数据集上下降了15.8%，在MNIST数据集下降了73%。为带钢小样本数据集的扩充提供了一种新方法。
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目的 分析辖区食源性疾病常见病原微生物监测结果和变化趋势，为本区域食品安全事故处置和食源性疾病防控措施制定提供科学依据和数据支撑。方法 收集大兴区2015—2019年食源性疾病病例流行病学、临床资料，采集便标本，检测常见8种食源性致病菌和2种肠道病毒，对检出病原分析。结果 2015—2019年监测病例1 941例，检出致病菌5种254株，阳性率13.09%，沙门氏菌、致泻大肠埃希氏菌、副溶血性弧菌
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