论文部分内容阅读
Full Convolutional Neural Network Based Dermoscopy Image Segmentation Algorithm
【摘 要】
:
皮肤病是一种常见的皮肤组织病变。在许多国家,皮肤病的发病率在逐年增加。在皮肤病检查早期,皮肤科医生主要根据专业领域知识和临床诊断经验进行目视观察以及组织病理活检来筛查病变。活检的方式比肉眼观察更准确,但是会增加患者的痛苦。无创皮肤镜技术是一种非侵入式的皮肤成像技术。皮肤镜技术的出现已经成为检测皮肤病变的重要手段和技术。皮肤镜技术可以放大皮肤区域,以此来增加病变区域的清晰度,提供病变区域更多的细节。
【出 处】
:
华中师范大学
【发表日期】
:
2021年03期
其他文献
Research and Implementation on Chinese Text Classification Algorithm Based on Convolutional Neural N
随着近段时间互联网的发展,海量的文本数据产生了,为了快速的获取有效信息,文本的分类技术需要进一步地升级。而随着深度学习的理论研究逐渐的深入,计算机硬件水品的不断提升,使用深度学习理论来进行文本分类相较于以往的方法更加的准确、高效。因此本文利用paddle的封装结构构建CNN网络,并且在此基础之上完成了优化和对比实验,并最终通过对实验结果的分析和验证,证明了通过卷积神经网络确实可以对中文文本进行分类
学位
多年来,随着视频监控设备技术的发展,当前的监控设备已遍布全市。随着计算机视觉技术在视频监控领域的快速发展,依靠计算机的帮助,智能视频监控技术可以自动分析监控视频中的行为,并自动判断某些可能的异常行为。智能监控技术作为计算机视觉的重要分支,近年来已成为研究热点。随着武汉疫情的爆发,在线教育已成为学生上课的一种新方式,但无论是在线还是传统的线下课程,如何评估学生的课堂表现都是一件令人头疼的事情。教师可
学位
随着人工智能技术与教育领域的不断融合,知识追踪[16]——通过挖掘在线教育平台学生与系统互动的历史行为数据来动态追踪学生学习过程中的知识掌握状态,成为智能导师系统领域的研究热点。在早期,主要采用基于动态贝叶斯网络的知识追踪建模技术,即贝叶斯知识追踪(BKT:Bayesian Knowledge Tracing)[16],并发展出一系列改进及衍生模型。随着深度神经网络技术的迅猛发展,基于深度神经网络
学位
人机对话是人工智能领域的核心研究方向之一,具有广阔的应用前景以及重要的商业价值。非任务聊天机器人的目标是实现人与机器之间的自然交流。本文主要关注于生成更加流畅多样,上下文更加相关的回复语句。本文首先介绍了传统seq2seq模型,基于传统seq2seq模型引入注意力机制和beam search算法,其次结合了 maxout融合层来改进传统seq2seq的结构。最后针对传统beam search算法引
学位