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针对现有的膝关节CT图像分割方法耗时长、精度低的问题,文中提出一种改进U-Net的卷积神经网络。首先,该网络将添加批归一化层的残差模块作为U-Net编码过程的主要单元,以增加对图像特征的提取能力,克服网络训练过程中可能产生的梯度消失和梯度爆炸问题;其次,把Attention U-Net中的注意力门加入到U-Net解码过程的前3个阶段,在尽量减少网络复杂性的同时突出模型对图像重要特征的学习;最后,该网络结合Adam一阶优化算法和Focal Loss损失函数实现膝关节CT图像的精准分割。在膝关节CT图像数据集上,Dice系数、IOU系数精度分别达到96.5%,93.4%,豪斯多夫距离减小到（3.2±1.3）mm。相比U-Net和SegNet模型,文中算法在膝关节CT图像的分割方面精度更高,网络训练时间减少,平均预测每张图像的效率也有较大提高。 相似文献
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在全球经济一体化的背景下，以SA8000为主要内容的劳工标准已经成为国际经济贸易中的“共同契约”。SA8000标准认证对于我国制造业出口来说既是机遇又是挑战。文章在对SA8000标准的含义及内容简要介绍的基础上，分析了其对我国出口制造业的弊利，并探讨了我国政府和企业的积极应对之策。 相似文献
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