重要数据文件的恢复技术

在进行硬盘数据恢复时,如果每次都从头到尾地进行扫描,需要耗费大量的时间,而且恢复的数据大部分是不需要的。为了节约时间提高效率,应对特定的重要数据文件进行恢复。论文从硬盘启动及文件读写的原理出发,分析文件被修改或删除时操作系统所做的操作,对比分析文件分配表（FAT）和文件目录表（FDT）在特定文件修改或删除时产生的变化,针对现有的数据恢复技术无法自动恢复不连续簇文件的问题,通过FAT表内连续簇的分布规律来进行特定文件恢复,并在实验中进行验证。     

对机械行业包装工作的探讨

针对水电修造企业机械产品包装工作中存在的问题,探讨如何加强企业包装管理工作,提出企业包装工作实现专业化生产后将大大提高包装质量并将为企业创造显著的经济效益。     

软件框架技术在BOM组件开发中的应用

基于BOM的仿真系统开发具备诸多优点,但仿真模型组件开发及测试也存在辅助过程复杂、工作量大、协调困难等问题,为辅助仿真模型组件开发及测试,文章借助于软件框架技术,建立了一套配置简单、资源需求小的仿真组件开发辅助框架,通过该框架可减小组件开发中的迭代活动涉及范围,降低组件修改带来的附加工作量,加快仿真组件开发进度。     

农业科研院所科研项目管理探究

文章介绍了科研项目管理的内容及阶段,通过对科研项目管理工作中存在的4个问题进行分析,并提出4个行之有效的措施加以解决,从而为科研项目的顺利进行提供保障.     

中链甘油三酯/玉米醇溶蛋白核壳结构微胶囊载体的构建及表征

以中链甘油三酯（medium-chain triglyceride,MCT）为油相内核,以玉米醇溶蛋白（Zein）为外壳主要成分,低剪切条件下反溶剂法制备大粒径核壳结构的MCT/Zein微胶囊微米载体。通过考察微胶囊载体的宏观形态、微观形态及粒径分布,优化得到微胶囊载体的最佳制备工艺为质量分数0.5%的阿拉伯胶（gum arabic,GA）作为乳化剂、乳化速率800?r/min、Zein沉淀溶液为“30?mL水＋100?mL?GA溶液”、Zein沉淀溶液加入速率6?mL/min,并采用扫描电子显微镜、激光共聚焦显微镜、激光粒度分析仪表征冻干MCT/Zein微胶囊载体的结构特征和粒径特性,结果表明该法制备的微胶囊载体具有典型的核壳结构,粒径均一、稳定性良好。本实验建立MCT/Zein核壳结构微胶囊的反溶剂制备法,该法简单易行,适用于多种油溶性活性组分的包埋和保护研究。     

过参数卷积与CBAM融合的胸腔积液肿瘤细胞团块分割网络

目的 胸腔积液肿瘤细胞团块的分割对肺癌的筛查有着积极作用。胸腔积液肿瘤细胞团块显微图像存在细胞聚集、对比度低和边界模糊等问题,现有网络模型进行细胞分割时无法达到较高精度。提出一种基于UNet网络框架,融合过参数卷积与注意力机制的端到端语义分割模型DOCUNet （depthwise over-parameterized CBAM UNet）。方法 将UNet网络中的卷积层替换为过参数卷积层。过参数卷积层结合了深度卷积和传统卷积两种卷积,保证网络深度不变的同时,提高模型对图像特征的提取能力。在网络底端的过渡区域,引入结合了通道注意力与空间注意力机制的注意力模块CBAM （convolutional block attention module）,对编码器提取的特征权重进行再分配,增强模型的分割能力。结果 在包含117幅显微图像的胸腔积液肿瘤细胞团块数据集上进行5折交叉实验。平均IoU （intersection over union）、Dice系数、精确率、召回率和豪斯多夫距离分别为0.858 0、0.920 4、0.928 2、0.920 3和18.17。并且与UNet等多种已存在的分割网络模型进行对比,IoU、Dice系数和精确率、召回率相较于UNet提高了2.80%、1.65%、1.47%和1.36%,豪斯多夫距离下降了41.16%。通过消融实验与类激活热力图,证明加入CBAM注意力机制与过参数卷积后能够提高网络分割精度,并能使网络更加专注于细胞的内部特征。结论 本文提出的DOCUNet将过参数卷积和注意力机制与UNet相融合,实现了胸水肿瘤细胞团块的有效分割。经过对比实验证明所提方法提高了细胞分割的精度。     

基于策略权重的模糊多属性决策方法

在实际的多属性决策问题中,决策者可以策略性地设置属性权重来获得期望的可选方案排名,这就是策略权重操控问题.决策者的不诚实性在现实中是普遍存在的,对于该问题的研究具有实际价值,而对该问题的研究目前主要针对于确定数.鉴于此,将策略权重操控问题的研究拓展到模糊多属性决策.首先,定义模糊多属性决策的策略权重操控问题和排名范围概...     

针对大视差图像拼接的显性子平面配准

目的 针对图像拼接中大视差图像难以配准的问题,提出一种显性子平面自动配准算法。方法 假设大视差图像包含多个显性子平面且每个平面内所含特征点密集分布。对该假设进行了验证性实验。所提算法以特征点分布为依据,通过聚类算法实现子平面分割,进而对子平面进行局部配准。首先,使用层次聚类算法对已匹配的特征点聚类,通过一种本文设计的拼接误差确定分组数目,并以各组特征点的聚类中心为新的聚类中心对重叠区域再聚类,分割出目标图像的显性子平面。然后,求解每个显性子平面的投影参数,并采用就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵。结果 采用公共数据集对本文算法进行测试,并与Auto-Stitching、微软Image Composite Editor两种软件及全局投影拼接方法（Baseline）、尽可能投影算法（APAP）进行对比,采用均方根误差作为配准精度的客观评判标准。实验结果表明,该算法在拼接大视差图像时,能有效地配准局部区域,解决软件和传统方法由误配准引起的鬼影、错位等问题。其均方根误差比Baseline方法平均减小55%左右。与APAP算法相比,均方根误差平均相差10%左右,但可视化配准效果相同且无需调节复杂参数,可实现自动配准。结论 提出的显性子平面自动配准算法,通过分割图像所含子平面进而实现局部配准。该方法具有较高的配准精度,在大视差图像配准方面,优于部分软件及算法,可应用于图像拼接中大视差图像的自动配准。