婴儿肠套叠治疗的进展——结肠注气整复法

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针对现有分布式文件系统中静态副本管理机制的不足,提出一种基于布谷鸟搜索优化马尔可夫模型的算法进行文件热度预测.根据文件最近的访问特征采用无偏灰色模型预测下一时刻文件访问热度,利用布谷鸟搜索优化马尔可夫模型,对预测结果进行误差修正,根据新陈代谢思想对预测序列进行等维处理,通过最新数据趋势得到预测结果.实验结果表明,MAPE值达到3.08%,与其它模型相比,MAPE值平均降低了2.26%.该方法对文件热度预测达到了较好结果,为文件副本的动态管理提供依据.
方面术语提取是方面级情感分析中的一项重要任务,目的是从在线产品评论中提取关键的方面术语.针对方面术语提取问题,提出基于注意力机制的双层BiReGU模型.该模型在传统BiLSTM模型的基础上,引入双嵌入机制和ReGU(Residual Gated Unit)作为辅助,以提高特征提取的能力.使用BiReGU学习文本特征表示,更好地捕捉词语间的长期依赖关系;在第一层BiReGU之后引入注意力机制,为文本中每个词语赋予不同的权重,得到融合特征后新的知识表示,再输入到第二层BiReGU中学习更加全局的文本特征表示,
传统的基于梯度的算法对机器人底层控制及性能要求高,限制了源定位工作的效率与成功率.为此结合统计学方法和场的分布特点,在简化机器人底层控制的基础上,设计一种场探索的方法.在基于ROS的机器人平台上实现,通过设计机器人的遍历搜索算法使机器人能够按照预先定义的路径运动,得到数据后利用克里金法对整个光源强度分布进行预测.在真实实验场景下,验证了场探索方法的有效性,实验结果表明,该算法的成功率更高、稳定性更好,并直观地预测出了场的分布等值线,便于进一步分析与研究.
不平衡数据集的特点导致了在分类时产生了诸多难题.对不平衡数据集的分类方法进行了分析与总结.在数据采样方法中从欠采样、过采样和混合采样三方面介绍不平衡数据集的分类方法;在欠采样方法中分为基于K近邻、Bagging和Boosting三种方法;在过采样方法中从合成少数过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technology,SMOTE)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)两个角度来分析不平衡数据集的分类方法;对这两类采样方法的优缺点进行了
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由于施工环境的复杂性,基于机器视觉的安全帽识别方法常常出现误检与漏检的情况。为提高复杂环境下安全帽识别的准确率,同时满足实时性要求,提出一种基于视觉感受野特性的轻量化高精度卷积神经网络。该卷积神经网络以RFBnet网络为基础,增加特征金字塔网络模块,使神经网络同时兼顾浅层语义信息和深层语义信息的表示能力,以实现复杂施工环境下不同形态与大小安全帽的识别。采用SE-Ghost模块在保持网络特征提取能力
图像超分辨重建(Super-Resolution,SR)是指利用信号处理和机器学习等方法,从单幅或者多幅低分辨率图像(Low Resolution,LR)中重建对应的高分辨率图像(High Resolution,HR)的技术。由于多幅LR图像之间亚像素位移的不可预知性,单幅图像超分辨重建(Single Image Super-Resolution,SISR)逐渐成为超分辨研究的主要方向。近年来,深
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车牌识别技术在交通管理中发挥着重要作用,其中车牌检测环节对后续识别性能有重大影响。现有的车牌检测系统容易受到外部环境的干扰,在自然场景下的检测性能差。提出一种基于多尺度注意力融合的车牌检测网络模型,利用金字塔网络特征图和CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力结构,提高小目标的检测精度。同时该方法不仅能够准确地检测定位出自然场景下的车牌,还能精确地