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1.
卷积神经网络的语义分割模型未有效利用特征权重信息,导致在医学图像复杂场景中分割边界出现欠分割现象。针对该问题,基于融合自适应加权聚合策略提出一种改进的U-Net++网络,并将其应用于电子计算机断层扫描影像肺结节分割。该模型首先在卷积神经网络中提取出不同深度特征语义级别的信息,再结合权重聚合模块,自适应地学习各层特征的权重,然后将学习得到的权重加载到各个特征层上采样得到的分割图以得到最终的分割结果。在LIDC数据集和重庆大学附属肿瘤医院肺部电子计算机断层扫描数据集上进行了分割实验,所提方法的交叉比在两个数据集上分别可达到80.59%和87.40%、骰子系数分别可达到88.23%和90.83%。相比U-Net和U-Net++方法,该算法有效提升了图像分割性能。本文方法能在肿瘤微小细节上实现精确分割,较好地解决了肺结节向周围浸润性生长时出现欠分割的问题。  相似文献   
2.
本文利用环聚合分子动力学方法对C(1D)+H2反应开展了详细的理论研究. 计算中使用了最近构建的Zhang-Ma-Bian(ZMB)从头算势能面,该势能面对锥形交叉附近区域以及范德华区域均有精确的描述. 环聚合分子动力学计算得到的热反应速率常数与最新实验值吻合很好. 与前人计算结果比较,发现在?1A′电子基态的ZMB-a势能面上获得的反应速率常数远大于前人构建的RKHS势能面上的结果,这是由于ZMB势能面上的范德华鞍具有与之前势能面上的范德华阱完全不同的动态学作用,表明环聚合分子动力学方法能够处理范德华作用引起的势能面拓扑结构所导致的动态学效应. 本文还揭示了b1A′′电子激发态ZMB-b势能面以及量子效应对反应的重要性.  相似文献   
3.
颜波 《物理》2021,(1):31-36
文章从超冷原子研究的视角出发,回顾了用"从下到上"的方案来开展量子模拟研究的历史。超冷原子作为宏观量子态,各个自由度精确可控,是量子模拟的绝佳平台。光晶格将冷原子物理和凝聚态物理融合起来,是其中最重要的技术之一,为超冷原子量子模拟提供了一个扎实的落脚点。近年来,关于拓扑量子模拟的研究日益兴起,成为超冷原子量子模拟新的重要方向。文章介绍这方面近期的一些工作进展。最后分享作者对超冷原子量子模拟的一些思考。  相似文献   
4.
王慧悦  胡欣  胡玉静  朱宁  郭凯 《化学进展》2022,34(8):1796-1808
原子转移自由基聚合(ATRP)是制备分子量以及分散度可控聚合物的重要途径。然而,受制于除氧步骤复杂、金属催化剂残留以及单体适用范围有限等因素,ATRP难以应用于批量制备功能化聚合物/共聚物材料,限制了其进一步应用。近年来提出和发展的酶催化聚合,为高效便捷除氧、拓展单体适用范围以及制备具有特殊(纳米)结构的纯净聚合物/共聚物提供了新思路。本文详细介绍了酶的结构与催化机理,以酶的种类进行分类,系统总结了具有不同结构的酶催化体系(包括过氧化辣根酶、血红蛋白、血红素、漆酶等)的催化机理、适用单体、优缺点及应用等;综述了酶以及酶模拟物催化ATRP体系的发展现状;最后,对酶催化ATRP的发展前景和挑战进行了探讨和展望。  相似文献   
5.
文中证明了有限预序集与有限偏序集的一些性质,并基于有限集上的拓扑和其上预序的一一对应关系,利用这些性质通过对极小元和极大元个数进行分类讨论,以一种有别于计算机算法而又容易理解的计算方法得出6元素集合上的T0拓扑总数为130023.  相似文献   
6.
获得高性能聚烯烃材料是化学家们不断的追求。烯烃聚合催化剂的结构对其催化性能有重要影响,而聚烯烃的改性则能够改善聚合物实际应用中表面形貌、本体性能中存在的缺陷,如通过改性可增加聚合物韧性、降低聚合物表面的摩擦系数或提升表面能等。 本文系统总结了金属烯烃聚合催化剂研究进展,包括Ziegler-Natta催化剂、茂金属催化剂、非茂金属催化剂的结构及调控策略,探讨了位阻效应、双金属协同效应以及其他效应对催化效果的影响。  相似文献   
7.
高性能功能材料在诸多领域具有广泛的应用前景,是人们一直关注的研究热点。高压可以有效地改变物质的原子间距和成键方式,是获得新型功能材料的重要途径。在碳材料的高压研究中,许多有趣的功能碳材料,如光学透明碳、高强度弹性碳和超硬非晶碳等,已经通过不同的碳前驱体合成。本文简要介绍了作者近年来在低维碳基纳米复合材料高压研究中取得的进展,基于设计的不同低维碳前驱体,高压下截获了具有超硬特性、新型压致共价聚合及发光增强的碳材料。  相似文献   
8.
9.
计算机辅助设计已广泛应用于结构计算和分析,但如何利用计算机智能生成最佳的新型结构还面临巨大挑战。针对这一问题,提出了一种基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法。该方法首先通过结构拓扑优化分析获得不同参数下的优化结果制作训练集图片,并将训练集标签定义为相应的工况类型,然后应用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)深度学习算法进行训练并生成大量的新型结构,最后建立评价指标和评估体系对生成的模型进行评价比较,根据需求选择最佳结构设计方案。结合一个铸钢支座节点底板设计的工程案例,详细阐述了上述方法的应用过程,并借助三维重构技术和增材制造技术实现结构模型的一体化制造。研究结果表明,基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法不仅可以自动生成新的结构,而且可以进一步优化结构的材料用量和力学性能。  相似文献   
10.
孙海明 《物理学报》2022,(13):317-323
晶体铋沿(111)面方向的双原子层及薄膜具有新奇的拓扑性质.在实验生长或者实际应用中,其必然与衬底接触.本文采用紧束缚近似方法与第一性原理计算研究了Bi双原子层及其与Bi2Te3和Al2O3衬底形成的异质结的电子结构.计算结果表明, Bi双层是具有0.2 eV的半导体.当其与具有拓扑表面态的Bi2Te3形成异质结时,两者电子态之间有很强的杂化,不利于Bi(111)双层拓扑电子态的观测.将其放在绝缘体Al2O3(0001)时,导带与价带与衬底电子态杂化较小,并且展现出巨大的Rashba自旋劈裂.这是由于衬底诱导Bi(111)双原子层中心反演对称性破缺和自旋-轨道耦合共同作用的结果.进一步采用紧束缚近似计算得到的结果发现,衬底Al2O3(0001)对Bi(111)双层的作用等效于一个约为0.5—0.6 V/?(1?=0.1 nm)的外电场.此外, Bi(111)双原子层与衬...  相似文献   
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