【摘 要】
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＜正＞人工智能（AI）几十年来一直是一个热门的技术话题。根据Statista和Gartner的预测，人工智能的收入将在未来4年内增长4倍，在2024年后将超过1 000亿美元（1美元约为人民币6.4元）。传统上，复杂的人工智能计算在云端数据中心运行。在GPU加速器和专门的系统级芯片（So C）的帮助下，在台式机上实现人工智能模型，可以减少云端访问的要求。但在过去的几年里，一个重要的转变是AI处理从
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＜正＞人工智能（AI）几十年来一直是一个热门的技术话题。根据Statista和Gartner的预测，人工智能的收入将在未来4年内增长4倍，在2024年后将超过1 000亿美元（1美元约为人民币6.4元）。传统上，复杂的人工智能计算在云端数据中心运行。在GPU加速器和专门的系统级芯片（So C）的帮助下，在台式机上实现人工智能模型，可以减少云端访问的要求。但在过去的几年里，一个重要的转变是AI处理从云端转到设备级。这主要归功于嵌入式设备/So C的性能不断提高和安全考虑。这种转变催生了嵌入式人工智能的概念——机器学习和深度学习在设备级嵌入式软件中的应用。
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目的:胃癌是全球第四大常见恶性肿瘤,在亚洲恶性肿瘤死亡率中位居第二,严重威胁居民身心健康。胃癌的发生发展是一个极复杂的生物学过程,涉及多个致癌基因或抑癌基因的调控,研究胃癌的发病机制对其诊断和治疗具有重要意义。长链非编码RNA（Long non-coding RNA,Lnc RNA）是一种长度超过200个核苷酸的RNA分子。最近的研究表明,Lnc RNA参与了多种生理或病理过程,尤其在包括胃癌等恶
《寄生虫》是由韩国导演奉俊昊执导的一部悬疑剧情片,影片讲述了发生在经济、地位差距悬殊的两个家庭之间的一系列荒诞的故事,讽刺了因社会贫富差距过大而导致的阶级固化现象,反映了阶级固化背后人性的"善"与"恶。本文从影片中的人物塑造、以韩国为代表的社会阶级固化的形成、人性的"善"与"恶"三个方面对《寄生虫》的叙事内容与社会关注进行探究。
目的 总结良恶性亚厘米（＜1 cm）肺实性结节的CT表现特征，提高对良恶性亚厘米肺实性结节二者的影像诊断及鉴别诊断水平。方法 回顾性分析2012年1月至2020年6月经手术切除病理确诊的亚厘米肺实性结节174例（良性病变104例，恶性肿瘤70例）病人的临床及CT资料。分析结节的分布位置、形态、密度、结节-肺界面、周围伴随征象及其邻近结构改变等特征。通过单因素分析和Logistic回归分析，并对部分
紫外可见偏振成像光谱仪中沃拉斯顿棱镜的色散效应会导致探测器同一空间通道的中心坐标发生偏移，影响目标信号探测精度。根据偏振解调算法，利用沃拉斯顿棱镜出射的两正交分量调制光谱（S光和P光）实现偏振信息解调时，还需要完成光谱匹配。针对这一问题，提出了一种光谱定标与匹配方法。首先利用平行光源标定了仪器视场角与空间维像元的对应关系，提取出各空间通道对应的像元坐标集合并确定了视场定标方程；在同一空间通道内，通
＜正＞研究性学习侧重于“研究”，是一种深度学习模式，旨在开发学生潜能，提升学生思维能力，培养学生学习力，目标直指学生核心素养发展。在新课改指导下，高中化学教师应积极推广研究性学习模式，引导学生开展多样化研究性学习活动。接下来，笔者将立足于高中化学教学，从高中研究性学习中化学课题的特征、创新、实践原则三个维度展开论述，探索出更多有价值的高中化学研究性学习课题，进而实现以“研”促教、以“研”助学。
随着永磁同步电机被广泛的使用,电机的故障诊断越来越被重视。为了保障电机能够安全可靠的运行,传统故障维护策略难以满足现在的维护需求。越来越多的传感器被安装在永磁同步电机上用于对电机运行数据的采集,实现对电机的监控,为解决永磁同步电机故障诊断问题,通过对永磁同步电机采集的数据进行分析,研究永磁同步电机故障诊断方法具有重要意义。因此,本论文设计了一种基于Adaboost算法的永磁同步电机故障诊断方法。该
文学创作的价值不只是文学，与其反映的对象紧密关联；但文学创作的意义又只有通过文学的形式才能达成。非虚构国家叙事，这里主要指报告文学的主题写作，是新时代文学的重要组成部分。题材主题的优先与审美的缺失，是其不少作品中存在的突出问题。如何促成宏大正大的题材主题与审美品格建构之间的有机融合，是实现这一体类作品高质量创作的关键。何建明是报告文学国家叙事最具代表性和影响力的作家。本文以何建明的创作为视点，全面
脱贫攻坚中，消费扶贫措施为解决贫困地区的农产品“卖难”问题发挥了重要作用，并取得显著成效。但是，在乡村振兴下如何巩固消费扶贫成果、如何有效开展农产品产销对接是迫切需要解决的问题。文中总结了陕西消费扶贫产品的主要特征，分析了消费扶贫产品的优势与劣势，提出乡村振兴下消费治贫策略的调整，助力农产品产销对接，推动乡村振兴的有效实施。
近年来,由于世界多极分化、国际武装冲突、恐怖主义行为等因素,利用化学毒剂所引发的军事战争和公共安全事件时有发生,对人类生命、生态环境、社会发展造成了严重威胁。为了能更好地应对化学战争、恐怖袭击和化学毒剂泄漏等突发状况对人体带来的伤害,经将近一个世纪的发展,世界各国已相继研发出多种化学防毒服、防毒面具等个体防护装备,其核心材料根据作用机理可分为物理吸附型改性活性炭和物理阻隔型丁基橡胶。然而,以上两种
人脸图像生成是计算机视觉中的经典问题，为保证良好的生成效果，对边界均衡生成式对抗网络（BEGAN）进行改进。首先在训练时对模型使用双时间尺度更新规则（TTUR）,对生成和鉴别两个网络应用不同的学习率，并通过修改损失函数、加入推开项（PT）避免网络产生模式聚集的样本；然后使用自注意力机制，将特征图中广泛分离的空间区域转换为不同的特征空间，再进行融合，增强图像的整体质量。在人脸数据集CelebA上的实