功能性户外围巾设计

针对现代社会人们对于功能性围巾以及出行的需求,设计了多功能户外围巾。通过对围巾本体内部结构的改造,增加内部缝合层夹袋,运用四合扣及拉链拼接等手法及内设装置,在保证围巾实用性、保暖性、美观性等基本性能的同时,对围巾内、外部结构进行重造。可在满足围巾多种造型的前提下,将其折叠成包袋,方便携带及收纳,还可将围巾改装成吊床,同时具有夜晚照明功能,方便人们出行及携带,体现了一物多用的设计理念。     

未来的模样

提到“未来学”这个词，最早是在1943年由德国学者O·弗莱希泰姆提出和使用的。未来学又被称为未来预测或未来研究，不去探讨这个学科的具体范畴，其实广义上来说，未来学就是指那些有关于地球和人类未来的一般理论。西方对于未来学的研究最早是集中在社会科学范畴，后来发展为以社会经济为主要研究内容，直到上世纪70年代以后才以科学技术为研究对象。     

基于中值滤波与边缘检测算子的车牌技术研究

车牌定位技术在车牌识别系统中起着至关重要的作用。文章通过将中值滤波与边缘检测算子相结合,使车牌定位技术在车牌识别系统中发挥更好的作用。利用中值滤波与边缘检测算子技术,使车牌处理过程中的灰度图像所包含的噪声有了显著的降低。     

宫外孕患者的护理

宫外孕往往伴有剧烈腹痛,护士要用亲切的语言加以安慰、疏导,解除患者心理压力,使患者由恐惧转为镇定,紧张转为松弛,焦虑转为平静.主动向患者说明宫外孕破裂的危险性、正视病情在治疗中的重要性;严密注意患者神态、表情、有无面色苍白、四肢发冷等,注意保暖,以促进血液循环;术前处置遵医嘱给予腹部备皮,留置导尿;肌肉注射术前用药.由专人护送手术室,详细交代患者情况.所有患者均行手术治疗,及时掌握病情变化,抓住了抢救时机,治愈率100%[1].宫外孕是妇科急腹症之一,病情危急,变化快.因此,护士不但要有熟练的操作抢救技能,还要有强烈的责任感和同情心,在救治过程中,应有条不紊,分秒必争,密切配合主治医师从而提高治愈率.     

濮阳县水资源的节约与保护

随着人口增长和经济社会的发展,城市化进程的不断加快和人们生活水平的不断提高,水资源短缺、水污染和水环境恶化等问题日益突出,水资源岌岌可危的形势,已成为制约经济发展,殃及群众健康、影响社会安定和危害社会生物多样性的重要因素。     

浅议濮阳县加强农村饮水安全工程运行管理

文章通过对濮阳县农村饮水安全工程运行管理措施的阐述,对现存问题做了进一步的分析,提出了解决问题的一些建议,以保障农民群众饮水安全为目标,切实让农民群众喝上安全水,实现工程可持续发展。     

卷积神经网络的聚焦均方损失函数设计

为了提高卷积神经网络在人体姿势估计任务上的精度,提出了一种基于均方损失函数（Mean Squared Error,MSE）的改进损失函数来处理网络学习中回归热点图的前景（高斯核）和背景之间像素点不均衡问题,根据前景与背景不同像素点值对损失函数赋予不同权重,并将其命名为聚焦均方损失函数（Focus Mean Squared Error,FMSE）.与均方损失函数相比,我们提出的聚焦均方损失函数可以有效地减少前景和背景之间像素点不均衡对网络性能的影响,帮助网络定位关键点的空间位置,提升了网络性能,并使得训练阶段中损失函数收敛速度更快.并在公开数据集上进行实验,以验证我们所提出的聚焦均方损失函数的有效性.     

眼底图像半自动标注系统

近年来,由于人工智能在医疗领域的高速发展,科研人员对医学图像的需求量与日俱增.这些医学图像往往需要经过精细地标注之后才能够被投入使用.与自然图像相比,医学图像的数据标注工作更具专业性、复杂性.因此,医学图像面临着标注速率低、标注成本高等问题,从而导致带标签样本稀缺的困境.眼底图像作为一种重要的医学图像,能够实现绝大多数的眼科疾病筛查与初诊工作,如糖尿病视网膜病变、青光眼等,但也同样面临着标注困难的问题.针对这样的现状,本文设计并开发了一种高效的眼底图像半自动标注系统,该系统的创新点是能够对多种眼病进行半自动标注.针对眼底图像进行多种疾病的预测,预测结果的类型包括疾病分级和病灶分割,标注人员只需对生成的预测结果进行审核并修改,这一过程可以大大降低标注人员的工作量.此外,该系统包括用户管理、项目管理、图像管理、算法模型管理4个模块.通过这4个模块可以实现团队标注中的任务分配,标注进度数据可视化,标注结果快速导出等人性化功能.该系统极大提升了标注人员的标注效率和标注体验.     

高层建筑加压送风系统设计的实验研究

讨论了风机置于建筑上部的多点加压送风系统的设计，通过数值拟合的方法得出送风管道中的风速分布，证明风速与加压风机的流量、送风管道的截面积以及管道的高度有关，这对高层建筑加压送风系统的设计有着重要的意义。     

基于均匀LBP和稀疏编码的人脸识别算法

人脸识别一般都要先对人脸特征做维数约简,再做识别。有些传统的维数约简算法对训练样本的数量有一定的要求,比如对分类比较有效的LDA算法。而现实应用中,数据库往往只能为每个人脸对象提供数量非常有限的图片,甚至是单样本。提出一种基于均匀LBP(Local Binary Pattern)算子和稀疏编码的人脸识别方法,使用少量关键特征代替维数约简过程,解决训练样本稀少的问题。在Stirling人脸库上进行测试,获得较高的识别率和鲁棒性,证实了算法的有效性。