分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 骨龄评估是一种检测儿童内分泌与生长发育异常的常用方法，但深度学习方法中低质量手部X射线图像降低最终评估精度。针对该问题，提出一种增加手部X射线图像感兴趣区域面积的对齐网络，该网络以Swin Transformer结构作为主干网络学习图像手部相似性并取得仿射系数，且在训练过程中不需进行大规模手部标注。在骨龄评估网络中，针对高效通道注意力和空间注意力机制改进，提出双池化高效通道注意力和非对称卷积空间注意力方法，将这两种方法以双重注意力形式和Xception网络相结合提出DA-Xception。在RSNA数据集上进行测试，该骨龄评估方法达到5.37个月的平均绝对误差，相较于其他深度学习方法可更充分提取特征，优化评估结果。
分类： 农、林、牧、渔 >> 土壤学 提交时间： 2023-02-27 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要： 快速获取区域土壤盐渍化程度信息，对于盐渍化治理与生态环境保护具有重要意义。以银川平原为研究区，以盐分影响因子和盐分指数分别作为输入参数，建立支持向量机（SVM），BP神经网络（BPNN）和贝叶斯神经网络（BNN）3种土壤盐分预测模型，选取最佳模型进行研究区不同深度的土壤盐渍化预测。结果表明：（1）0~20 cm土壤盐分预测模型中基于影响因子变量组的BNN模型效果最佳，决定系数（R2）为0.618，均方根误差（RMSE）为2.986；20~40 cm土壤盐分预测模型中基于盐分指数变量组的BNN模型效果最佳，R2为0.651，RMSE为1.947；综合对比下，BNN模型的预测效果最好，可用于研究区土壤盐渍化预测。（2）银川平原主要是以非盐渍化和轻度盐渍化为主，0~20 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的11.59%，20~40 cm土壤重度盐渍化及盐土共占总面积的7.04%，20~40 cm土壤盐渍化程度较0~20 cm土壤盐渍化轻。
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