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基于特征重构自愈残差网络的神经元形态分类: 2023年; 针对不同类别神经元之间的形态相似度高、类内区别性大,容易导致神经元分类准确率不高的问题,提出了一种基于特征重构自愈残差网络的神经元形态分类方法。针对传统卷积造成边缘像素弱化和填充策略带来新像素侵蚀特征的问题,在基础网络后端构建特征重构模块来保留重要的中心特征并过滤受损的边缘特征。利用自注意力权重模块和排序正则化损失方法增强对神经元形态特征的关注。自注意力权重模块为每个样本重新分配权重,以此捕获样本重要性进行加权损失;排序正则化模块则将这些权重按降序重新排序,分为高低2组权重,同时通过在2组平均权重之间强制执行边距进行正则化处理。所提方法在大鼠神经元形态数据集上进行实验,实现了较为优良的分类效果,在Img-raw、Img-resample和Img-XYalign数据集上进行十二分类的准确率分别达到了96.7%,86.94%,85.84%。与其他分类方法相比,所提方法具有更高的神经元形态分类准确率,相较于基础网络ResNet18,有效地提升了神经元形态分类准确率。; 何富运韦燕丰芳宇钱有为

基于双编码路径融合和双向ConvLSTM的神经元图像分割: 2023年; 目标分割是神经元图像分析中必不可少的步骤之一,分割的准确性会直接影响到神经元图像分析和重建的质量。在面对结构边界模糊、存在弱噪声或弱纤维信号的神经元图像时,已有的分割方法依然存在误差较大、识别信号不准等问题。为了解决这些问题,基于神经元的特征,本文提出一种基于双编码路径融合和双向ConvLSTM的深度学习网络(DFC-Net)用于神经元图像分割。首先,网络在编码器阶段采用双编码路径提取特征,其中第一路编码路径采用基于空洞卷积的密集连接网络作为固定特征提取器,第二路编码器采用深度残差网络作为特征提取网络;接着,使用密集连接ASPP网络作为桥梁连接编码器和解码器;最后,在跳跃连接中使用双向ConvLSTM结合编码器和解码器,在解码器阶段引入融合网络以融合2个编码器提取的特征,从而增强空间信息的传播。多组对比实验结果显示,本文提出的网络有效地提高了电子显微镜神经元图像的分割精度,在ISBI-2012和SNEMI3D数据集上的Sen、Dice分别达到0.952 7、0.958 9和0.941 6、0.912 7,平均准确率相比于其他U-Net变体网络提高2.93%。; 钱有为何富运韦燕韦燕胡聪; 关键词：图像分割神经元

建设中华民族现代文明:担当“新的文化使命”的必然要求: 2024年; 新的历史条件下,随着“新的文化使命”的时代凸显,建设中华民族现代文明已成为必然要求。从理论内涵看,建设中华民族现代文明与“新的文化使命”具有不同的要义旨趣。从二者关系看,建设中华民族现代文明是担当“新的文化使命”的本质内核、内在要求与目标追求。从行动逻辑看,担当“新的文化使命”强调要以理论学习为文化引领力,明确中华民族现代文明的建设方向;以党的领导为文化凝聚力,夯实建设中华民族现代文明的政治基础;以“第二个结合”为文化驱动力,谱写中华民族现代文明的时代华章;以“三个超越”为文化塑造力,提升中华民族现代文明的感召力。; 韦燕廖和平

教具: 1．本外观设计产品的名称：教具；;2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于作为教具用于火山喷发模型演示；;3．本外观设计产品的设计要点：在于产品的形状及图案的结合；;4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图...; 蒋瑜覃丽灵陈汝霖陈俐彦覃清丹韦燕秦春红蒙芳艳

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韦燕