【摘 要】
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海量的遥感数据分析需要高效的机器解译手段。遥感图像的分割精度直接影响遥感图像的解译水平。高分辨率遥感影像由于含有丰富的地物细节信息,已成为当下遥感应用的重要研究方向之一。目前图像分割的方法通常采用有监督的学习——机器在进行自动标注工作之前,需要先学习人工已经标注好的样本。为了满足大规模样本标注的实际需求,以“众包”标注为代表的借助众多人员进行样本标注的方式正逐渐成为主流。然而,采取这种标注方式获得
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海量的遥感数据分析需要高效的机器解译手段。遥感图像的分割精度直接影响遥感图像的解译水平。高分辨率遥感影像由于含有丰富的地物细节信息,已成为当下遥感应用的重要研究方向之一。目前图像分割的方法通常采用有监督的学习——机器在进行自动标注工作之前,需要先学习人工已经标注好的样本。为了满足大规模样本标注的实际需求,以“众包”标注为代表的借助众多人员进行样本标注的方式正逐渐成为主流。然而,采取这种标注方式获得的标签样本往往会包含相当比例的错误标签,即标签噪声。对于高分辨率遥感影像而言,由于地物的多样性、地物细节
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我国有4000万失能、半失能老人，“一人失能，全家失衡”，送往机构养老就成了最好的选择。而另外一个数字是，现有养老护理员仅50多万，存在着巨大的缺口。 在养老院里，护理员们守護着长者最后一程，也看到了自己的人生。老小孩 人到了85岁，不，还得再年轻些，80岁，会是什么样子？ 饭菜一定是软软烂烂的，有些老人鼻子里会有一根细细的导管连入食道，人工慢慢推压打成碎末的流食滑入胃部;皮肤像
基于交错正交幅度调制的滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier with Offset Quadrature Amplitude Modulation，FBMC-OQAM)调制方案是下一代移动通信的热门多载波调制方案，它相对于5G标准使用的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)方案具有带外能量泄露低、适应时频偏差能力强、频谱利用率高的技术优点。但是，它们都具有峰值平均功率比(Peak to Average Po
随着大量智能设备(如智能手机、平板电脑、便携电脑)和海量物联网的快速普及，以及各类新业务和应用场景的蓬勃发展，无线移动设备的流量需求极速攀升。海量流量需求在第五代移动通信系统(the fifth generation, 5G)中通过应用大规模天线、毫米波和超密集异构网络等技术提高网络容量来得到解决。然而，在5G通信系统中无线信道特征将表现出不可忽视的空间差异性。同时，由于用户密度增加导致用户之间无线传输环境有部分重叠，使得相邻用户无线信道的空间相关性增强。无线多接入信道空间相关性表现为基站不同方向上无线信
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随着人工智能技术的不断发展，医疗智能化已成为人工智能发展的一个重要方向。然而将人工智能技术应用到医疗辅助诊断中，依然面临着许多技术上的问题需要解决。由于淋巴结区域和病变淋巴结在临床疾病评估和诊断中所起的重要作用，本文以胸腔内淋巴结区域和病变淋巴结为研究对象，基于CT和PET两种医学图像模态，分别从淋巴结区域的识别、区域内病变淋巴结的识别及病变程度量化评估、病变淋巴结分割三个主要方面展开相关研究。具体地，本文的主要研究工作和创新点有：
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