实施项目主导教学，强化工程实践能力培养

工程实践是工程型人才培养的重要环节。通过建立“项目主导”的工程实践能力培养体系,在人才培养基地中实施项目主导式教学,配合以项目为导向的教材和案例库．有效地强化了学生工程实践能力的培养。实践证明,项目主导教学是一种行之有效的工程教育方法。     

位移场修正法抑制弹性成像幅度调制噪声

结合位移位置估计提出位移场修正方法来抑制弹性成像幅度调制噪声. 先用位移位置估计算法估计出位移位置, 然后利用位置值使用线性插值法将位移修正到估计窗中心点, 再使用梯度操作进行应变估计产生最终的弹性图像. 基于位置估计的位移场修正法产生的弹性图像信噪比有显著的提高, 在不同窗长和应变成像情况下, 均优于幅度log压缩算法和幅度调制修正AMC算法. 该方法更能有效地抑制弹性成像幅度调制噪声.     

多注意力机制融合低高阶特征的神经推荐算法

针对因子分解机仅提取低阶组合特征的局限性,提出了一种基于多注意力机制融合低阶和高阶组合特征的深度神经推荐算法（deep neural recommendation method,DeepNRM）。分别运用因子分解机和多层前馈神经网络从稀疏及稠密特征中提取低阶和高阶组合特征;采用注意力网络和多头自注意力机制从低阶和高阶组合特征中自动选取关键特征;将低、高阶组合特征根据重要性进行融合共同进行推荐。算法模型在MovieLens和Criteo公共数据集上进行了实验验证,消融和对比实验结果表明,提出的算法模型与基准模型相比在AUC指标上分别有1.964个百分点和0.773个百分点的提升。     

基于Ghost卷积的高级别浆液性卵巢癌复发预测方法

高级别浆液性卵巢癌是一种恶性肿瘤疾病,进行术前复发预测能帮助临床医生为患者提供个性化治疗方案,降低病人的死亡率。因该疾病的医学数据较少且难以获取,导致其深度学习模型难以得到充分的训练,复发预测准确率有待提高。针对此问题,本文设计了一种改进的低参数残差网络TGE-ResNet34,以ResNet34为主干网络,将传统卷积模块用Ghost卷积代替,完成病灶区特征的提取,降低模型的参数量,在2个Ghost卷积之间融入ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,抑制无用特征提取的干扰,最后通过5折交叉验证模型,避免数据随机划分的偶然性。实验结果表明,改进设计的TGE-ResNet34网络准确率为96.01%,相比原基线网络准确率提高4.52个百分点,参数量减少15.98 M。     

医科类院校计算机公共基础课教学改革的思考

本文针对医科类院校的特点和现状,分析了我校计算机公共课教学中存在的问题,然后给出了教学内容与课程体系改革、教学模式与教学方法改革、学习评价机制和实践教学改革方案。     

面向目标情感分析的双重图注意力网络模型

目标情感分析旨在分析评论文本中不同目标所对应的情感倾向。当前,基于图神经网络的方法使用依存句法树来融入依存句法关系,一方面,此类方法大多忽略了依存关系缺乏区分度的事实;另一方面,未考虑依存句法树提供的依存关系存在目标与情感词关系缺失的问题。为此,提出双重图注意力网络模型。该模型首先使用双向长短期记忆网络得到具有语义信息的词节点表示,然后根据依存句法树在词节点表示上构建句法图注意力网络,实现依存句法关系重要程度的区分,更有效地建立目标与情感词之间的关系,进而得到更准确的目标情感特征表示;同时根据句子的无向完全图构建全局图注意力网络来挖掘目标与情感词缺失的关系,进一步提升模型的性能。实验结果表明,与现有模型对比,双重图注意力网络模型在不同数据集上的准确率与宏平均F1值均取得了更好结果。     

融合流注意力机制的中文摘要生成方法

针对现有文本摘要生成方法对源文全局语义信息提取不充分问题,提出了一种融合流注意力机制的并行编码器摘要生成算法模型.首先使用单颗粒的分词方法对源文进行分词;然后在编码阶段引入多头流注意力机制,从而更全面地提取源文的全局语义信息;其次运用并行编码器训练模型,使得输入序列中语义信息获得更大权重;最后将编码得到的全局语义信息送入到融合指针的解码器中,通过指针复制源文词汇,减少生成摘要中未登录词的出现,从而使得解码过程中生成的摘要更加全面准确地匹配源文语义.模型在CLTS和NLPCC两个数据集上进行实验,使用ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L作为评价指标.实验结果显示,与基准模型相比在CLTS数据集上分别有2.62%、1.44%和0.87%的提升,在NLPCC数据集上分别有2.82%、1.84%和1.64%的提升,表明所提算法模型在中文摘要生成任务上更加有效.     

关于空间数据库系统实现方式的探讨

本文根据空间数据的特性对空间数据库系统的实现方式做了一些探讨，提出了四种可行的实现方式，并给出了相应模型。     

融合语义及边界信息的中文电子病历命名实体识别

中文电子病历数据专业性强,语法结构复杂,用于自然语言处理(NLP)的命名实体识别(NER)难度大。为了从电子病历数据中精确识别出医疗实体,提出了一种融合语义及边界信息的命名实体识别算法。首先,利用卷积神经网络(CNN)结构提取汉字图形信息,并与五笔特征拼接来丰富汉字的语义信息;然后,利用FLAT模型中的Lattice将医学词典作为字符潜在词组匹配文本信息;最后,将融入语义信息的Lattice模型用于中文电子病历命名实体识别。实验结果表明,该方法在Yidu-S4K数据集上的识别性能超过现有多种算法,且在Resume数据集上F1值可达到96.06%。     

基于GIS铁路地籍管理信息系统的构建与实现

利用现代GIS技术、数据库技术、工作流技术和网络技术,构建和实现铁路地籍管理信息系统已成为可能.本文从系统设计的原则、特点、方法等方面,论述了如何构建与实现铁路地籍管理信息系统.