基于神经网络模型的生物组织参数反演算法_徐歌

针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高，在体测量困难等问题，提出了利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法，该方法以蒙特卡罗算法输出的不同距离r处的漫反射率值R（r）作为输入，吸收系数和散射系数为输出，搭建神经网络反演算法。将神经网络反演算法反演的散射系数和吸收系数值与蒙特卡罗算法获得的散射系数和吸收系数值进行对比。仿真实验表明：选择r=0.1cm以及r=0.3cm距离处的漫反射率作为输入，利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的MAE值分别为0.003和1.574，一致性决定系数R2分别为0.9997和0.9915。因此神经网络模型反演的生物组织参数与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值具有较好的一致性，且反演精度高，操作简单，为在体进行生物组织光学参数测量提供了新思路。

2021-04-20
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网络数字化侵害量表中文版在大学生群体中的信效度

采用网络数字化侵害量表中文版、焦虑自评量表和情感量表，对从四川省 4 所高校中整群抽取的 2 307 名大学生进行调查，3 周后再从中抽取 86 名同学进行重测。使用 SPSS 23.0 与 Mplus 8.0 软件对数据进行探索性和验证性因素分析。结果显示：DVS 中文版本 1 1 道题目得分在高分组和低分组间存在显著性差异（t 值为 -1 0.02 ～-88.1 3，均 P 值＜0.001 ），题总相关 r 介于 0.435 ～0.61 5 之间（P ＜0.01 ）；基于碎石图和平行分析法交叉验证保留 3 个因子：私人信息泄露、网络账户困扰以及网络内容侵害，可解释 DVS 中文版所有题项 51 .56％的变异，各条目的因素负荷介于 0.350 ～0.71 4 之间；验证性因素分析表明 DVS 中文版 3 因素模型较好地拟合数据（CFI ＝0.908，TLI ＝0.877，RMSEA ＝0.063，RMSEA 90％的 CI 为 0.055 ～0.071 ，SRMR ＝0.048，因素负荷介于 0.353 ～0.71 1 之间）；DVS 中文版与 SAS、AS 分别正相关（rSAS ＝0.259、rAS ＝0.26，均 P 值＜0.01 ）；DVS 中文版总量表的 Cronbach’s α系数为 0.738，各维度的 Cronbach’s α系数在 0.535 ～0.661 之间，重测信度为 0.670。

2021-06-17
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基于寸关尺三通道脉诊信息预...虚实证的人工智能方法学初探

2022-05-05
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基于lora技术的智慧园区物联网应用研究

2021-09-18
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基于微服务的智慧校园实践场景架构研究

基于微服务构架的智慧校园建设将开发、上线和运维等作为一个完整的校园信息化生态，设计了微服务应用框架及微服务核心元素，并划分了应用域及实例化描述。通过“智慧迎新”和“智慧数据”两个应用设计了从场景结构图到微服务构建的应用模型。应用场景的关键点在于基本描述、功能结构、微服务构建、应用推广四个方面。该模型设计有利于校园业务创新的快速架构与数据融合，为当前正在兴起的智慧应用提供了一种新的建设思路。

2021-06-18
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大型直缝焊管四点弯曲渐进成形力学分析及智能控制策略

2022-05-13
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人工智能技术在骨肌系统影像学方面的应用

骨肌系统疾病种类繁多，影像学检查是疾病诊断的首要手段。合理选择图像后处理方法，可为疾病的诊断、手术治疗以及预后等提供可靠的评估依据。人工智能技术作为计算机科学发展的新阶段，能够高效、精准地对影像学图像进行预处理和分析，辅助医师诊断和治疗工作，将为骨肌系统影像学领域的发展带来新的机遇。该文就人工智能在骨肌系统疾病的影像诊断方面的应用现状和挑战展开综述，以期为开展相关研究的学者提供一定的参考。

2021-04-23
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面向大数据异构系统的神威并行存储系统

随着大数据应用和传统高性能计算应用的融合以及异构计算的引入，传统面向高性能计算的并行存储系统面临着异构计算I/O支持差、性能干扰和效率低等问题。通过在系统架构引入多层次存储架构、设计缓存映射机制来减轻I/O负载。在转发服务层，调整I/O转发策略，均衡I/O负载。在后端存储层，对系统高可用功能进行调整，解决大数据I/O访问模式与原有高可用措施的冲突。经过优化设计和完善后的并行存储系统更好地适应了异构众核架构，使得某些应用获得了10倍以上的I/O性能提升。

2021-06-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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