Gaoya dianqi为了提高电力系统暂态电压在系统拓扑结构发生变化时能够稳定评估，以及提高在时空方面的特征提取能力，提出一种图卷积网络与循环神经网络相融合的方法。首先，引入图卷积网络对电力数据进行图表示，将电力系统建模为网络结构，自动学习电压节点的特征表示。其次，提出使用循环神经网络来处理暂态电压数据的时间依赖关系，捕捉暂态电压数据的时序特征。然后，提出自适应增强模块，用于将两个输出特征表示相互融合，提高模型在系统拓扑结构上的时空特征提取能力。最后，通过算例验证表明，相比于传统的评估模型，所提方法具有更高的预测精度和有效性。
徐焕 +5 more
doaj
[Fully Automatic Glioma Segmentation Algorithm of Magnetic Resonance Imaging Based on 3D-UNet With More Global Contextual Feature Extraction: An Improvement on Insufficient Extraction of Global Features]. [PDF]
Sichuan Da Xue Xue Bao Yi Xue BanTian H, Wang Y, Ji Y, Rahman MM.
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Automatic Methods to Extract Spectral Features of Laser-Induced Breakdown Spectroscopy
, 2015 自20世纪中叶诞生，尤其是80年代被以LIBS简称以来，激光诱导击穿光谱技术以其具有的种种优良特性，如可实时在线分析，对样品没有或只有较少的损伤，等等，获得了科研人员的广泛关注，被视为光谱学领域的“明日之星”。进入21世纪以来，科研人员将激光诱导击穿光谱的研究重点，从对激光诱导等离子体本身的特性的基础理论研究和对激光诱导击穿光谱应用范围的探索研究上，转移到了制约激光诱导击穿光谱进一步发展和推广较低的精确度和准确度上，致力于提升激光诱导击穿光谱的硬件设备，开发具有高精准度的分析算法 ...
孔海洋
core
, 2009 以塔克拉玛干沙漠的流动沙丘地貌为例,进行数字地貌形态提取方法研究。首先,利用高精度Srtm-DEM数据派生出坡度和起伏度两个地形因子数据,并参考坡度和起伏度的分类指标,实现沙地和沙丘边界线的自动提取,将风成地貌按照形态特征区分出沙地和沙丘两种地貌类型。其次,利用数学分析方法,根据斑块指数值的大小初步确定复合流动沙丘的类型。最后,基于高空间分辨率的遥感影像的色调、纹理、结构等特征,建立典型流动沙丘地貌特征的遥感影像特征图谱,依据遥感图谱进一步确定复合流动沙丘的类型 ...
刘海江 +5 more
core
[MS-DTNet: an efficient model combining multi-scale convolution and dual-tower attention for detecting abnormal heart sounds]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoWen Y, Lu X, Wu Q, Chen H, Chen C.
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, 2014 本发明公开了一种易变山羊草的咖啡因提取物及其提取方法与应用，属于生物工程领域。本发明中易变山羊草的咖啡因提取物的提取方法的具体步骤如下：取易变山羊草根部清洗后切成片，在80℃烘箱中烘干6小时彻底去除水分，然后用粉碎机粉碎，过60目筛后，把10克粉碎的易变山羊草根部样放入50毫升的萃取釜中，采用无水乙醇作为夹带剂，在CO2提取仪中30MPa，60℃萃取2h，其中CO2流量控制在1.5LPM，获得易变山羊草的咖啡因提取物。本发明研究表明＞0.1％浓度的咖啡因对植物病原线虫有生长有抑制作用 ...
郑明辉 +6 more
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[A bidirectional feature mapping classification model based on multi-constrained latent representation learning for differential diagnosis of pneumonia]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoZeng M, Zhuo L, Tan S, Zhen X.
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[A Transformer-based multimodal model for predicting hospital-acquired infections using imaging and clinical laboratory data]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoZhang M +7 more
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[A protein-ligand binding affinity prediction model integrating multi-scale interaction features]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiLiu H, Yan L, Wang S, Peng J.
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[Hierarchical attention-driven multiple instance learning for clear cell renal cell carcinoma grading and staging in digital pathology]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoXu J, Mao Y, Zhang Y.
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