基于UNet++的自动分割COVID-19病灶模型在CT切片中的应用

针对肺部病变的多样性和区域分割复杂化的问题,提出了一种新的UNet++模型,包括在U-Net基础上进行了改进,主要由挤压和注意模块、空洞空间金字塔池模块、下采样、上采样、跳过连接和损失函数组成.首先,引入了挤压和注意模块来加强像素分组的注意力,充分利用全局上下文信息,让网络更好地挖掘像素之间的差异和联系.其次,设计空洞空间金字塔池模块,用于捕获COVID-19病变的多尺度信息.下采样获得高维信息,然后使用四次上采样将特征图恢复到原始大小,并使用四个跳跃连接来合并特征图.此外,广义骰子损失可以降低病变大小与骰子损失之间的相关性,从而解决小区域分割问题.使用来自不同数据集的CT扫描数据对UNet++模型进行了广泛的实验.在实验中,UNet++模型和GDL分别与典型分割模型和流行的损失函数进行了比较,实验数据表明提出的新的UNet++模型最接近黄金标准.     

移动互联网产业发展趋势及上海前景展望

基于当前移动互联网的发展情况,研究了移动互联网技术演进路径以及产业发展趋势;继而分析了上海移动互联网产业的发展现状,对移动支付以及移动电商等上海具备区位优势的领域做了重点介绍,最后依据全球移动互联网的发展趋势及上海的实际情况对上海市未来移动互联网产业的发展进行了展望。     

硼酸功能化介孔纳米材料的制备及其对糖肽的富集研究

制备了一种硼酸功能化介孔纳米材料, 利用硼酸基团可以和糖肽中糖链上的顺式邻位或间位羟基发生反应形成环状二酯对糖肽进行富集, 考察并比较了不同的孵育时间、孵育缓冲液、清洗方式以及洗脱液对糖肽富集的影响, 优化了该材料富集糖肽的条件, 建立了一种硼酸功能化介孔纳米材料用于选择性富集糖肽并用基质辅助激光解吸附电离-四极离子阱-飞行时间质谱(MALDI-QIT-MS)进行糖肽分析的方法.     

超高清电视核心芯片发展研究

超高清电视(UHDTV)经历了近几年的发展,已经成为消费者选购时的首选.但我国在UHDTV核心芯片方面积累薄弱,几乎全部依赖进口,严重制约了产业的发展.随着国内UHDTV芯片研发成功和实现量产,我国“缺芯”的局面已得到改善,但技术产业发展仍需要进一步提高.分析了目前我国UHDTV产业发展及核心芯片市场的相关情况,通过研究CPU、GPU、编解码器和操作系统的发展态势,预测了核心芯片技术发展趋势,并为我国发展提出一些建议.     

基于特征融合与自注意力机制的图像语义分割算法

提出了一种基于特征融合与自注意力机制的图像语义分割方法,设计了特征融合模块、自注意力模块、增强模块、全局空间信息融合模块和损失函数。特征融合模块融合多个图像的所有组件,通过自注意力机制来执行。自注意力模块从而有效地捕获远程上下文信息。增强模块旨在增强输入图像以获得更多样化的特征。全局空间信息注意模块相对于图像尺寸只有线性的复杂度,能够带来显著的提升效果。利用损失函数,对模型进行优化,将每个像素的分类结果优化到最接近真实值。实验结果表明,所提出的方法可以显著提高PASCAL VOC 2012数据集、COCO-Stuff 10K数据集和ISIC 2018数据集这3个数据集的性能,并在3个数据集上进行了验证,实验还通过对自注意力、推理速度和消融实验进行比较,验证了本文方法的优越性。     

移动互联网：信息消费的创新增长引擎

在信息应用服务中，移动互联网因其巨大的潜力和增长速度而被寄予厚望。但在需求尚未完全释放的情况下，移动互联网还需面对发展的持续性、网络能力及业务创新不足等方面的挑战。