简介:摘要:图像是机器视觉系统获取信息的重要载体,如公安机关利用监控图像维护社会治安,打击犯罪等,但在雾天等恶劣天气条件下,捕获的图像通常会出现颜色失真、细节模糊等退化问题,导致图像应用价值下降。大多数犯罪行为往往会在这种恶劣条件下发生,因为雾天不仅会为犯罪行为提供掩护,而且给后续案件调查、影像取证等工作带来严峻的挑战。
简介:摘要:目的:为了提高尿路上皮癌的筛查效率和准确性,基于人工智能和病理学理论,提出基于自监督学习的尿路上皮癌辅助筛查系统。方法:为了获得高质量的细胞学图片,设计基于高敏薄层的尿脱落细胞学检测方法。以该方法为基础,提出基于多重掩码的细胞图像表征学习算法。以高质量的细胞图像表征为基础,设计基于上下文的尿路上皮癌目标检测算法。利用无标签数据进行预训练,有效提取与尿路上皮癌相关的图像特征。在有限的有标签数据上微调,精准检测尿路上皮癌细胞。结论:实验结果表明,该模型在尿路上皮癌辅助筛查任务中表现出显著的性能提升,为临床病理医生提供有力的辅助工具。
简介:摘要:目的:为了提高尿路上皮癌的筛查效率和准确性,基于人工智能和病理学理论,提出基于自监督学习的尿路上皮癌辅助筛查系统。方法:为了获得高质量的细胞学图片,设计基于高敏薄层的尿脱落细胞学检测方法。以该方法为基础,提出基于多重掩码的细胞图像表征学习算法。以高质量的细胞图像表征为基础,设计基于上下文的尿路上皮癌目标检测算法。利用无标签数据进行预训练,有效提取与尿路上皮癌相关的图像特征。在有限的有标签数据上微调,精准检测尿路上皮癌细胞。结论:实验结果表明,该模型在尿路上皮癌辅助筛查任务中表现出显著的性能提升,为临床病理医生提供有力的辅助工具。
简介:摘要:随着社会的快速发展,人们生活水平也在不断的提升,因此其对于相关的教育工作质量关注度也在不断的提高,而为了综合的提升教育教学质量,在当前的教学过程中,设立相关的督学工作就有着较为重要的意义。但是在目前的督学工作开展中,存在较多的问题影响了实际的管理效果,随着教育工作的不断创新发展,督学工作的责任性与义务也在全面的提升,但是整体工作的开展上仍然存在相关专业化问题,导致相关工作的整体开展上受到了较为严重的影响,所以针对目前存在的有关问题需要进行全面的处理,保证监督培训工作可以得到综合发展,确保教育督导工作的发展可以具有较强的专业技术、强化专业权利并且保证服务也更好的专业化。
简介:摘要:智能化运维建设强调通过机器学习算法自动地从海量运维数据中不断地学习并自主提炼总结规则,从而减少人工干预成本,提高运维效率。实践中,应用系统性能指标的异常检测是智能化运维的一项底层核心技术,包括应用容量预测、故障根因分析等在内的一系列智能运维分析技术,都依赖于应用性能异常检测的结果。为此,本文重点介绍了针对应用系统性能指标数据进行离线智能分析的方法,以及如何将离线训练得到的异常检测机器学习模型作为智能监控系统中的重要环节,以提升应用监控告警的准确率,降低传统人工配置告警处置规则的人力成本,从而使运维工作应用告警响应得更加及时、高效。
简介:摘要随着我国教育事业的发展和教育体制改革的不断深化,教育督导责任区的划分和督学挂牌督导,在推动学校改进和发展、保障学校全面实施素质教育等方面发挥着日益重要的作用。作为一名兼职督学,怎样才把本职工作和兼职督学两方面工作取得双丰收呢,首先要把心态放好,把学校与自己调整好,以服务为宗旨,以督学为手段,促学校发展为目的。