石斛属植物生态产地适宜性区划研究

采用自主研发的药用植物全球生态适宜性分析系统(geographic information system for global medicinal plants,GMPGIS)详细分析了石斛属植物在全球范围内的潜在生态适宜分布区域,有效指导石斛属植物的引种和合理生产规划布局。最后,对石斛属植物品质生态的研究进行了阐述,为科学引种和栽培并获得高品质药材提供参考。

虚拟仿真实验中心平台建设探索——以川北医学院医学影像学院为例

随着现代信息技术的发展,可以通过模拟临床场景来完成对学生临床动手能力的培训,弥补了传统医学实验教学的许多不足,已成为研究前沿和研究热点和国际医学教育的发展方向。本文以川北医学院医学影像学院为例,探索如何构建切实可行的虚拟仿真实验中心平台建设框架。

实践基地对普通高等院校工程类专业学生创新能力提升研究

摘21世纪是社会经济、科技文化迅猛发展的时代,也是知识经济凸现的时代,世界各国的竞争归根到底是人才的竞争。而人才的培养,靠教育。为了适应新形势对创新人才的需求,广大高校不断更新教育理念,不断尝试教学改革,探索提高人才培养质量的新思路、新方法。本文将探索学生创新能力与实践基地之间的关系,通过充分发挥实践基地作用,最大化提升普通高等院校工程类专业学生创新能力。

卷积神经网络的训练方式研究

卷积神经网络是一种基于最小化经验风险的统计学习方法,在有监督学习中,一般会向神经网络指定一个明确的代价函数,代价函数既是衡量该神经网络在当前权值设置下对指定输入的输出正确性进行衡量,也是神经网络更新参数和结构强度的参考标准。一般而言,误差代价函数是一个跟神经网络在特定训练数据集合上误差情况的可微分函数。通过利用数学方法寻求这个函数的最小值,可以进一步使权值最优化。

虚拟机基于不同存储池模式下的磁盘性能测试分析

虚拟机是高校服务器日常管理中常用的工具之一,虚拟化的作用是实现服务器资源利用最大化。本文通过主流的磁盘测试工具CrystalDiskMark、Winsat、AS SSD Benchmark对虚拟机上的不同存储池模式下磁盘性能进行测试,并给出相应结果。本文主要目的在于了解不同存储池模式下虚拟机磁盘性能差距,实现服务器磁盘利用最大化。

卷积神经网络中的激活函数分析

对于神经网络来说,神经元的计算单元最后通过激活函数输出结果,在前人的研究之中,对激活函数的探索也一直没有停止,本文将讨论几个在卷积神经网络中常见的激活函数,这些激活函数在不同的卷积任务中发挥的特点不同,它们是:Sigmoid函数、Tanh函数、ReLu函数、LReLu函数和PReLu函数。

面向龙芯处理器的编译检测技术研究

国产龙芯处理器在国产信息化的道路上发挥着重要作用,其性能的发挥需要系统核心软件的全力配合。作为系统核心软件之一的编译器的重要性已提升至信息产业前列,是确保安全关键系统能否正常运行的关键。以国防科工委公布的航天型号C语言安全子集作为安全检测技术的标准,构造符合规范的测试用例,通过形式化验证技术对LonGcc编译器进行改造、升级。最后实测表明,所构造的编译器符合C语言安全子集标准,并且没有增加执行时的开销。

新媒体时代下的高校网络舆情与应对策略

高校舆情作为网络舆情重要的组成部分又具有其独有的特征,是以校园网络(甚至社会互联网)为载体,以高校学生和学校教职工为主体(多数以学生为主体),围绕某一事件表达自己态度,情绪,意见的总和。高校是国家培养人才的重要基地,大学生是个特殊的群体,因此他们反应的网络舆情问题应该引起高度重视。该文浅析了高校舆情的特点和几点应对策略。

卷积神经网络中的脉冲神经元模型分析

根据脉冲神经元的响应模式和生化模型,学者们提出了一些用于模拟脉冲神经元行为的数学模型,该文将提出三种具体的脉冲神经元模型——漏积分点火模型、脉冲响应模型和概率脉冲响应模型,并对这三种模型的表达式进行相对应的分析。

基于卷积脉冲神经网络的图像分类算法仿真

本文提出一种基于卷积深度神经网络多层架构的,以脉冲神经元为独立计算单元和非监督学习方式为目标标定方式的图像分类网络,相较于传统卷积深度神经网络实现了较大程度上的神经元数目压缩和学习参数压缩,同时通过在数个不同数据集上的实验对该网络相关参数实现调优,最终在Caltech face/motorbike dataset数据集上达到了81%的准确率,验证了本模型的正确性。

suse系统与susert系统IO性能评测研究

目前,针对Linux内核中的文件系统、调度策略等与IO性能相关的研究工作较多,但是专门针对闪存设备特别是基于SUSERT,SUSE下的IO性能分析与优化工作却非常少。因此该文对Linux内核与闪存设备IO性能密切相关的文件系统,调度策略等机制进行了详细的分析,并根据分析结果,探索影响suse系统与susert系统IO性能的因素。

基于GJB5369-2005的分级报告策略

航天型号C语言安全子集是确保程序安全、正确运行的编程设计规范,它由语法、语义等级别的安全使用规则构成。支持C安全子集是减少航天型号、军工型号应用在执行环境中的安全隐患的重要途径之一。本研究将对C语言安全子集规范进行细化分类,依据其危险程度形成不同安全等级;为C语言安全子集形成一整套规则化处理流程,包括对不同安全等级的规范建立一套规范化识别、分析以及决策处理流程。

基于CT影像组学预测肝细胞癌TACE术后疗效

目的构建临床-影像组学联合模型预测肝细胞癌(HCC)患者经导管肝动脉化疗栓塞(TACE)术后生存期。方法回顾性搜集经TACE治疗的HCC患者151例。在动、门静脉图像上构建肿瘤和瘤周的影像组学模型并分组组合。联合临床独立危险因素与影像组学模型构建临床-影像组学联合模型。利用C指数评估模型区分度,校准曲线评估模型校准度。结果动脉期瘤周3 mm与静脉期肿瘤的组合模型(A3+P)的预测效能与稳定性较好(C指数:训练集0.739、验证集0.732)。综合临床独立危险因素后联合模型预测性能有所提高(C指数:训练集0.773,验证集0.751)。结论临床-影像组学联合模型对预测TACE术后生存期具有价值。