基于域适应对抗网络的眼底图像联合分割方法

由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(domain adversarial via U-Net network,DAUNet)的无监督域适应视盘视杯联合分割方法,并在视盘视杯分割领域取得了不错的性能。首先,利用对抗思想结合目标数据先验特征信息生成与目标数据集相似的数据,预先调整网络参数;其次,通过对抗学习源域和目标域的域变特征,从而降低域偏移的影响,提高分割性能。在REFUGE、Drishti-GS和RIM-ONE-r3共3个数据集之间进行跨数据集的域适应实验和消融实验。实验结果表明,DAUNet网络在以REFUGE作为源域,RIM-ONE-r3作为目标域上视杯的Dice系数,视盘的Dice系数和CDR的绝对错误率分别为0.6486、0.7898、0.0725,优于CADA的分割结果。在消融实验中,视盘分割和视杯分割在有对抗下分别优于无对抗8.00%、4.59%。提出的U型域对抗网络综合了U-Net和域对抗网络(domain-adversarial neural network,DANN)模型的优点,DANN模型中的生成器和判别器联合工作时,会相互对抗并优化分割和判别能力,从而显著提高不同数据集之间的分割性能。

关于网络游戏防沉迷的思考

网络游戏防沉迷系统遭破解,青少年网游成瘾问题再成焦点。虽然游戏致瘾现象确实存在,但是我们不能忽略其中存在的深层原因。网络游戏也并非只存在负面的影响,游戏监管技术的改进只能是事后的控制,要真正解决目前的青少年网瘾问题,加深对网络游戏的了解和对青少年的引导显得更加重要。

高校施行人事代理所带来的问题及其解决办法

人事代理制度在高等院校的实施已经非常普遍,它给高校的人事工作带来了活力,为高校充实师资力量做出了贡献。与此同时它也带来了一些问题。本文结合目前人事代理制度对人事代理人员个人、高校和高等教育的影响进行了探讨,并分析了如何规避这些不良影响。

ORACLE高级队列在地震前兆数据传输中的应用研究

准确及时地获取地震前兆数据是开展地震短临预报和科学研究的重要基础。文中在详尽分析Oracle高级队列技术原理的基础上,给出了数据传输模型;分析了地震前兆数据的特点和传输要求;对比了已有的数据传输手段,如高级复制、E-mail,FTP等。通过PL/SQL语言编程实现了运用Oracle高级队列技术传输地震前兆数据的实例,认为利用Oracle高级队列技术进行地震数据传输是完全可行的,非常适合在地震业务处理系统中使用,为“十五”“中国地震信息服务系统”项目建设提供了一种新的数据传输手段。

航班管家:粘住客户对抗垄断

我们不卖机票,因此也就不会与携程这样的企业形成直接竞争。我们处于数据源下游,但我们的优势是对数据的精细加工,让数据更容易获得、更容易理解,抓住那些更在乎效率的客户。比较从来都是一件微妙的事情,经常有人拿航班管家和飞常准、航旅纵横等同类型的APP相比较。有人说我们是预订服务的上游,出力不讨好,有人觉得我们处于数据源的下游,优势不明显,当然更多的人也说航班管家是航空类应用中最好用的……纷纭之下,我觉得"比较"这事儿挺好,只有比较了大家才会理解我们的模式,更直观、更深入地了解到我们的优势,我也希望用户多来比较比较。