CAMU-Net:基于Attention U-Net的视网膜血管分割改进模型

提出一种改进的U-Net模型(CAMU-Net),以达到精准分割视网膜血管的目的。CAMU-Net模型通过添加残差增强模块来提取区域特征中的重要信息,增强模型对区域特征的了解;通过添加特征细化模块来促进特征的提取,提高新模型的全局特征收集能力;通过添加通道注意力机制模块来捕捉图像特征,精确分割结果;通过引入多尺度特征融合结构来提升模型感知目标边界等细节的能力。在DRIVE数据集上进行消融实验,得出各模块的实际效果,验证各模块对于本模型视网膜血管分割各方面提升的作用;在DRIVE和STARE数据集上和其他主流网络模型进行对比分析,结果表明CAMU-Net模型优于其他模型。

JS公司应用AI驱动会计数字化转型的潜在风险与应对措施

一、JS公司应用AI驱动会计数字化转型中存在的潜在风险JS公司运用AI重塑企业会计和财务管理工作,推动了效率的提升和管理模式的革新,但新技术和新模式带来的风险也在实践中不断暴露。基于此,JS公司从AI自身的特征和机制出发,逐一识别潜在风险。