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81.
重楼是多种中成药的重要原料药材,重楼属植物不同品种药材的形状相似而品质不一,难以鉴别。针对该问题,通过体视显微镜采集滇重楼及毛重楼的新鲜根茎横切面显微图像进行鉴别。基于ResNeXt101模型,提出了结合高效通道注意力网络与空间注意力机制的ES-Net模块,将每部分ResNeXt模块的输出进一步输入到ES-Net模块中,并使用Mixup方法进行数据增强。实验结果显示改进的模型对两种重楼根茎横切面图像的分类精度最高,为94.95%,比原ResNeXt101模型提高了2.07个百分点。实验结果表明,提出的ES-Net模块能有效增强原模型ResNeXt101对重楼新鲜根茎横切面图像的特征提取能力,提高对其的分类精度,提出的深度学习方法对重楼新鲜根茎自动鉴别具有实用价值。 相似文献
82.
83.
为了研究渐变式电压、电流电渣重熔工艺对铸锭组织性能的影响,以45号钢为试验原料,采用低倍腐蚀、光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)、拉伸力学试验等手段,对比了传统电渣工艺与参数渐变工艺对铸锭凝固组织及性能的差异。结果发现,重熔阶段先逐步降低过程电压,待电压降到一定值后,再逐步降低电流,直至结束熔炼,可以减小铸锭柱状晶组织与铸锭轴线的夹角,使铸锭组织倾向于定向凝固,提高铸锭轴线方向的抗拉强度。此外,通过该工艺获得的凝固组织中铁素体量降低,珠光体中层片结构得到明显细化。 相似文献
84.
研究了电渣过程中,刀剪用8Cr13MoV马氏体不锈钢中Al_2O_3-(Ti,V)N型复合夹杂物形貌,形核特点,从夹杂物长大动力学分析了影响复合夹杂物析出长大的条件.研究表明:Al_2O_3-(Ti,V)N复合夹杂物形核核心Al_2O_3一般为圆形或长方形,而附着生长在核心外围的(Ti,V)N则为不规则的多边形,复合夹杂三维图像为不规则多边体;电渣过程,在一定范围内,随冷却强度升高,夹杂物数量增加,面积减小,Al_2O_3-(Ti,V)N复合夹杂物形核率有所提高;夹杂物长大动力学表明,冷却强度影响着夹杂物最终尺寸,Ti、V、N含量影响着夹杂物的析出时间和最终尺寸. 相似文献
85.
利用Thermo-Calc软件对8Cr13MoV马氏体不锈钢的凝固过程进行计算,利用光学显微镜、扫描电子显微镜和X射线衍射分析仪对铸态组织和碳化物形貌以及类型进行观察与分析,利用Gleeble热模拟试验机测定材料的静态连续冷却转变曲线.结果表明,8Cr13MoV在平衡凝固条件下组织为铁素体和M23C6型碳化物,而在实际的凝固条件下,组织为铁素体、马氏体、残余奥氏体、M7C3型和M23C6型碳化物,由于偏析导致最终组织中碳化物以M7C3型为主,少量M23C6以薄片或树枝状分布在晶界上.由于较高的C和Cr含量,以0.1℃·s-1的冷却速率冷却时,奥氏体也会发生马氏体转变. 相似文献
86.
87.
88.
于文涛 《数字社区&智能家居》2011,(7):1591-1592
随着信息技术的快速发展,各种类型的教育软件层出不穷,目前主要涉及到多媒体、网络技术、人工智能等.由于信息技术发展的滞后性和教育领域的多样性,各种类型的教育软件具有暂时不能解决的缺陷,不能适应教育的发展.数学教育软件的发展导致动态几何的产生,几何图形向动态几何的转化还有很大的研究空间,该研究就是探索如何将几何图形转变为动... 相似文献
89.
脊柱磁共振(magnetic resonance,MR)图像精确分割是脊柱配准、三维重建等技术的前提。传统脊柱MR图像分割方法过程繁琐,精度低。为克服传统方法弊端,提出了一种基于深度学习的脊柱MR图像自动分割方法。该方法构建对称通道卷积神经网络提取多尺度图像特征,通过残差连接解决训练中网络退化问题,同时用跳跃连接层连接中间层特征减少信息丢失。在搭建的网络模型中加入卷积块注意力机制关注空间和通道中的有效特征。实验结果表明,该模型在测试集上的平均DSC系数为0.861?9,相比FCN、U-Net、DeeplabV3+和UNet++网络模型分别提高了15.34%、7.08%、5.79%、3.1%。该模型可应用于临床实践中提升脊柱MR图像的分割精度。 相似文献
90.
研究了电脉冲孕育处理对Si含量为2.5%、1.5%、1.0%、0.5%的铁硅二元合金凝固组织的影响。在一定过热度(1550℃)的情况下,对不同成分的Fe-Si合金进行电脉冲处理,比较其凝固组织,结果发现:经电脉冲孕育处理后,Si含量为2.5%和1.5%的铁硅合金凝固组织发生了明显的细化,中心等轴晶区扩大,柱状晶变短。Si含量为1.0%和0.5%的铁硅合金凝固组织变化不明显。分析认为,电脉冲处理使Si原子的外层电子发生了杂化,成键能力增强,在合金熔体中形成了较多数量的原子集团,促进凝固时的形核,使凝固组织发生了细化。当Si含量较高时,金属熔体对电脉冲处理的响应更为明显。 相似文献