WordML文档转换器研究

通过研究HTML文档和WordML文档格式,实现了对HTML文档的解析以及HTML DOM结构的转换,将HTML文档转换成WordML文档,再将WordML文档转换成Word文档.避免了Office系统开发中通过COM调用本地Word对象来操作Word文档的过程,并通过Office 2003支持的XML来构建其他应用.     

基于后关系型数据库Caché的医疗信息系统的开发

本文从Caché的存取数据模型、web架构以及CSP的工作原理入手;分析了Caché数据库健壮的对象式数据存取、高性能的SQL查询和多维数据存取方式。然后用CSP开发一个基于Caché数据库的医疗信息系统,来说明Caché不仅是一个高效数据库,也是一种快速开发技术,特别是web应用程序开发。     

网络隐患扫描理论及其实践(下)

(接上期) 三、网络隐患扫描系统的实现 对于黑客的攻击只靠一种或几种检测技术是很难防范的,我们设计了一个全面维护网络系统安全的集成工具--网络隐患扫描系统(Network Vulnerabilities ScannerSystem,NVSS).     

工业废料稳定路基土的无侧限抗压强度及环境影响评价

随着社会的发展,道路工程建设规模日益庞大,常用的石灰、水泥等固化剂价格较高,然而电石渣、粉煤灰这两种工业废料应用于道路建设中,将很好地提高资源的回收再利用率,同时降低建设成本。本文研究了电石渣和粉煤灰固化土的最优配合比,并探讨了电石渣代替石灰用于固化土的可行性,另外,在电石渣-粉煤灰固化土中掺入聚丙烯纤维,探究了聚丙烯纤维的最优掺量。无侧限抗压试验结果表明,电石渣与粉煤灰的最优配比为1:1,聚丙烯纤维的最优掺量为0.6%(质量分数)。在此基础上探究了电石渣-粉煤灰固化土在雨淋条件下对环境的影响程度。pH试验结果表明,电石渣-粉煤灰固化土的pH值最大为12.28,其环境影响程度满足国家标准规范要求,可以在实际工程中得以应用。此研究为工业废料应用于道路基层提供了一定的借鉴意义。     

千番历练成梁栋

1 国网重庆南岸供电公司线路大修迎战冬峰 图为寒冬时节,国网重庆南岸供电公司组织45名工程技术人员,应寒风、战低温,对接龙片区35千伏桥龙线路进行大修,以确保线路能平稳迎峰度冬。桥龙线由于架设年限长,电杆上的金具、隔离刀闸和绝缘瓷瓶锈蚀情况较为严重,同时其大部分线路位于海拔700米的高山上,容易遭到雷击。国网重庆南岸供电公司落实双月安全活动期间,在隐患大排查中发现此问题,并予以高度重视,在制定详细的方案后,立即组织人员对该线路进行大修。45位职工合理分配、通力协作,对桥龙线存在的9处安全隐患进行整修,检修员工有的在杆上更换横担,一站就是2个多小时,有的在制作拉线,挥舞着扳手紧锁压板。虽是寒冬时节,可汗水依然打湿了他们的衣衫。为了尽可能减小停电的不便,检修人员争分夺秒,连续7小时奋战,将所有检修工作完成。大修改造的圆满完成进一步提高了桥龙线的防雷水平,确保了接龙片区10万人安全用电。     

基于小样本学习的林业病害识别

近年来,国家越来越重视林业的发展,而林业病害防治问题始终是林业发展过程中的一项重点工作.针对传统林业病害识别方法存在数据需求量大、模型易过拟合、部分病害类别采样困难,缺乏标准公开数据集等问题,提出了一种基于小样本学习的林业病害识别模型(DML-MB模型),实现了对于林业病害任务的识别.首先,利用从林业局获取的林业病害数据,整理并建立了7类,共210张林业病害图像数据集.其次,模型在训练分类器的过程中引入深度相互学习(DML)策略,让不同网络在训练时不断分享学习经验,提升了深度神经网络的性能.最后,删除分类器中的全连接层获得特征提取器并迁移到DML-MB模型的元学习网络中进行训练.实验结果表明, DML-MB模型在林业病害数据集上的1-shot和5-shot的测试精度分别为61.38%和73.56%,相较于主流的小样本模型,精度最高提升了2.78%和4.52%.     

基于改进MobileNetV3-Small的皮肤肿瘤分类

许多皮肤癌疾病具有明显的初期患病征兆. 目前皮肤癌诊断主要依靠具有专业知识的医务工作者进行诊断, 其存在着耗时长、复用性低等问题. 针对上述问题, 该研究提出一种基于改进MobileNetV3-Small的轻量级皮肤肿瘤识别模型. 首先提出了一种基于坐标注意力机制模块(coordinate attention, CA)的CaCo注意力模块. 其次针对皮肤肿瘤数据集样本分布不均衡, 提出了一种联合多损失函数来增强模型对少样本病例的学习能力. 实验结果表明, 改进的MobileNetV3-CaCo模型精确率、平衡准确性和模型参数量分别为93.39%、86.35%和2.29M, 达到了理想的识别效果.