【摘 要】
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受医疗资源紧张和医疗水平较低等因素的影响,新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)尚未得到有效控制.利用深度学习方法在胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像中检测感染者是一种安全有效的途径.针对上述问题,提出一种自动识别COVID-19的CXR图像的智能方法.根据CXR图像的特点,提出了对特征信息敏感的双路径多尺度特征融合(dual-path
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院 长沙 410114
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受医疗资源紧张和医疗水平较低等因素的影响,新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)尚未得到有效控制.利用深度学习方法在胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像中检测感染者是一种安全有效的途径.针对上述问题,提出一种自动识别COVID-19的CXR图像的智能方法.根据CXR图像的特点,提出了对特征信息敏感的双路径多尺度特征融合(dual-path multi-scale fusion,DMFF)模块和密集空洞深度可分离卷积(dense dilate
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电路仿真在集成电路设计中占有十分重要的地位.超大规模集成电路仿真输出的信号波形会占用大量存储空间,输出波形的压缩对提升电路仿真效率至关重要.逻辑仿真的输出波形主要包含信号跳变时刻信号值,还包含全部信号名、信号类型、信号位宽等辅助信息.首先提出对辅助信息的压缩处理方法,然后针对信号值数据的特点改进现有工作中的信号名压缩方案,并据此提出一种更高效的数字波形压缩存储格式.所提出的格式有利于变长编码压缩的
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