-
题名电子工单处理系统的关键技术
被引量:3
- 1
-
-
作者
张昱
郑连城
任才俊
-
机构
中国科技大学计算机系
中国科技大学恒星公司
安徽省邮电管理局电信运行维护部
-
出处
《电信科学》
北大核心
2000年第11期12-15,共4页
-
基金
国家自然科学基金!项目(编号69773025)
高校博士点基金!项目(编号98035828)
-
文摘
本文分析了电子工单处理系统的任务和特点。根据工单处理过程的多样性和易变性 ,提出了一种规则驱动的分布式工单处理系统 ,并对该系统的软件体系结构、工单处理中的规则以及工单处理的瓶颈和对策给予了介绍。
-
关键词
电子工单处理系统
规则驱动
程序设计
体系结构
-
Keywords
electronic worksheet, software bus, component, rule
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于规则描述的分布式电信业务工单处理系统
被引量:1
- 2
-
-
作者
张昱
任才俊
郑连城
-
机构
中国科技大学计算机系
安徽省邮电管理局电信运行维护部
中国科技大学恒星公司
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001年第8期1007-1010,共4页
-
基金
国家自然科学基金项目 (编号 6 97730 2 5 )
高校博士点基金项目 (编号980 35 82 8)的资助
-
文摘
目前困绕电信业务工单自动施工的主要问题在于如何适应电信新业务的频繁出现和交换机种类的多样性及其软件版本的频繁升级等 .在分析各种交换机的接口特性以及电信业务需求及工单的不同处理方法的基础上 ,我们总结原有工单处理系统的经验教训 ,提出了一种基于规则描述的分布式工单处理系统 .本文即描述该系统的结构。
-
关键词
电信业务
九七工程
工单处理系统
维护
电信网
-
Keywords
Telecom services
Worksheets
Rules
97 engineerings
TINA
-
分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
F62
[经济管理—产业经济]
-
-
题名一种灵活的本地网网管参数处理方法
被引量:4
- 3
-
-
作者
张昱
郑连城
任才俊
夏伦华
-
机构
中国科技大学计算机系
安徽省邮电管理局运行维护部
合肥市电信局
-
出处
《电信科学》
北大核心
2000年第6期39-42,共4页
-
文摘
本文给出了一种本地网网管系统中处理网管参数的可调可配方法 ,该方法已用于安徽省本地网管系统中 。
-
关键词
本地网
网管参数
电信管理网
-
分类号
TN913.2
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名ATM仿真局域网网管软件的设计和实现
- 4
-
-
作者
王军星
华蓓
陈意云
任才俊
-
机构
中国科技大学计算机系
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2000年第6期566-568,共3页
-
基金
国家 8 63项目资助
-
文摘
ATM被认为是支持多媒体通信的核心技术 ,局域网仿真是现阶段较为成熟的构建 ATM局域网的方式之一 .本文采用目前流行的网管协议 SNMP,在 Windows系列的操作系统上设计和实现了
-
关键词
局域网
仿真
SNMP协议
网络管理软件
ATM
-
Keywords
LAN emulation
Network management
SNMP
-
分类号
TP393.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名电信网网间监测管理系统建设的探讨
- 5
-
-
作者
汪永东
张明汉
任才俊
-
机构
安徽省通信管理局
-
出处
《黑龙江通信技术》
2003年第2期12-13,15,共3页
-
文摘
从功能定位、组网结构等方面探讨全国电信网网间监测管理系统的建设。
-
关键词
电信网
监管
互联互通
网间结算
电信资源管理
-
分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于生成对抗网络的鼻咽癌靶区自动勾画研究
- 6
-
-
作者
王菲
任才俊
周解平
陶振超
陈欢欢
钱立庭
-
机构
中国科学技术大学生命科学与医学部附属第一医院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
中国科学技术大学生命科学与医学部附属第一医院放疗科
-
出处
《中华放射肿瘤学杂志》
CSCD
北大核心
2022年第12期1127-1132,共6页
-
基金
合肥市科技局“借转补”基金(J2020Y01)
中国科学技术大学附属第一医院医学人工智能联合基金(MAI2022Q009)
中国科学技术大学双创基金(WK5290000003)。
-
文摘
目的评估基于一种深度学习网络模型2D-PE-GAN的鼻咽癌靶区自动勾画模型, 对靶区勾画的工作效率的提高作用。方法模型采用生成对抗网络的架构, 生成器采用UNet相似结构, 并在生成器的每一层卷积操作后添加2D-PE-block, 提升勾画准确度。实验数据使用130例鼻咽癌CT图像, 模型训练前对图像进行预处理, 通过对比UNet、GAN, 以及添加注意力机制的GAN三种模型, 使用Dice系数、豪斯多夫距离、准确率、马修斯相关系数、杰卡德距离, 说明提出模型的有效性。结果相比于UNet、GAN、加入注意力机制的GAN, 2D-PE-GAN网络分割CTV的Dice系数平均值提高了26%、4%、2%, 分割GTV的Dice系数平均值提高21%、4%、2%。相比于加入注意力机制的GAN, 2D-PE-GAN的参数和时间分别减少了0.16%、18%。结论与UNet、GAN、加入注意力机制的GAN三种模型相比, 2D-PE-GAN用于鼻咽癌靶区勾画, 分割准确度均有所提升, 同时, 与提出原因相似的注意力机制相比, 使用2D-PE-GAN在分割准确度相差不大的情况下, 能减少计算资源的占用。
-
关键词
深度学习
鼻咽肿瘤
靶区
自动勾画
-
Keywords
Deep learning
Nasopharyngeal carcinoma
Target area
Automatic delineation
-
分类号
R739.63
[医药卫生—肿瘤]
-